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基于混合变异GOA优化极大似然的DOA估计研究.pptx
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基于混合变异GOA优化极大似然的DOA估计研究.pptx
添加副标题目录PART01PART02混合变异算法的提出GOA算法的原理和特点极大似然DOA估计的应用场景PART03混合变异算法的原理GOA算法的优化过程混合变异GOA算法的实现步骤PART04极大似然估计的基本原理DOA估计的数学模型极大似然DOA估计的实现步骤PART05混合变异GOA优化极大似然DOA估计的原理优化过程和步骤实验验证和结果分析PART06本研究的贡献和局限性对未来研究的建议和展望感谢您的观看
2024-10-04
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基于混合变异GOA优化极大似然的DOA估计研究基于混合变异GOA优化极大似然的DOA估计研究摘要：方向-of-arrival(DOA)估计是一种在无线通信、天文学和雷达等领域广泛应用的技术。本文提出了一种基于混合变异骨干优化算法和极大似然估计的DOA估计方法。首先，介绍了DOA估计的背景和意义，然后详细描述了混合变异骨干优化算法的原理和流程。接着，提出了一种改进的极大似然估计方法，该方法结合了混合变异骨干优化算法的特点，使DOA估计结果更加准确。通过在仿真环境中进行实验和对比分析，结果表明，所提出的方法在
2024-10-27
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先通过一个简单的例子来说明极大似然估计的基本思想例1一个箱子里装有黑、白球共9个,我们从中随机地无放回地抽取三个球，发现恰有2个黑球，请猜一下(估计)箱子里有几个黑球，几个白球.箱中球的状况能取得二个黑球一个白球的(所有可能情形)可能性大小黑球数白球数P1.1802.273.364.455.546.637.728.819.90010.090比较这些概率的大小，我们可以推断箱中黑球数最有可能是6个(显然，这个推断不是绝对正确的).例2一批产品，合格品率为p，从中抽得子样(1,1，0,1，1)，其中1为合格品
2024-08-11
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极大似然估计极大似然估计是非线性模型中非常重要的一种估计方法。最小二乘法是极大似然估计在线性模型中的特例。似然函数假设随机变量xt的概率密度函数为f(xt)，其参数用θ=(1,2,…,k)表示，则对于一组固定的参数θ来说，xt的每一个值都与一定的概率相联系。即给定参数θ，随机变量xt的概率密度函数为f(xt)。相反若参数θ未知，当得到观测值xt后，把概率密度函数看作给定xt的参数θ的函数，这即是似然函数。L(θ|xt)=f(xt|θ)似然函数L(θ|xt)与概率密度函数f(xt|θ)的表达形式相同。
2024-11-06
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极大似然估计例6设总体X服从0-1分布,且P(X=1)=p,用极大似然法求p的估计值.对于不同的p,L(p)不同,见下图在容许范围内选择p，使L(p)最大一般,设X为离散型随机变量,其分布律为称这样得到的若X连续,取f(xi,)为Xi的密度函数若显然，例7设总体X~N(,2),x1,x2,…,xn是X的样本值,求,2的极大似然估计.极大似然估计方法可得未知参数的极大似然估计值例8设X~U(a,b),x1,x2,…,xn是X的一个样本值,求a,b的极大似然估计值与极大似然估计量.似然函数只有当a<
2024-09-05
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