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第第2章：估计理论基础章：估计理论基础 基本经典估计问题基本经典估计问题 用一组观测数据 估计一个未知的确定性参数, 估计器记为 a. 是一个随机变量 b. 估计器设计依赖于观察数据的概率密度函数(PDF)的假设 例例 n=0,1,2,N-1 是零均值白噪声，估计A 一个直观的估计器为 a. 这个估计器怎样接近于真实值这个估计器怎样接近于真实值A.b. 有没有更好的估计器，怎样设计好的估计器？有没有更好的估计器，怎样设计好的估计器？ 几个常用估计量几个常用估计量 均值估计 方差估计 自相关估计 Cramer-Rao下界下界 最小方差无偏估计器（MVU）, 它的最好估计性能. （定理一继续）（定理一继续） 最大似然估计（最大似然估计（MLE） 最实用的估计器，有良好的渐近特性 例 得 就是MLE MVU就是MLE 例 MLE渐近特性渐近特性： 也就是说，MLE逼近于一个无偏的，最小方差可达的MVU估计器 对于一般的PDF, MLE可以通过迭代计算 2.4 Bayesian估计估计 最小均方最小均方Bayesian估计估计 最小均方误差为 在计算时，经常利用关系式在计算时，经常利用关系式 矢量情况矢量情况 例例 因此因此
