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参数估计是电子工程与信号处理中的核心技术之一，广泛应用于通信、雷达、控制系统等领域。通过精确的数学模型和算法，参数估计能够从噪声中提取有用信息，实现对系统状态或信号特性的准确判断。掌握这一技能对于提高系统性能至关重要。本页面汇集了6297个精选资源，涵盖理论基础到实际应用案例，助您深入理解并灵活运用参数估计方法，解决复杂工程问题。立即访问，开启您的专业成长之旅！

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贝叶斯分类器是一种最优分类器，它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数，然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布，因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是，参数估计问题已经被很好的解决了。 基于正态分布的协方差的不同，正态概率分布型...

📅 👤 叶山豪
分类器 贝叶斯

机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模...

📅 👤 maizezhen
机动

针对双基阵提供的有偏方位角量测信息,对双基阵纯方位目标可观测性的必要条件及其Cramer-Rao下限 进行了理论推导.在此基础上,采用一种新的辅助变量方法对双基阵纯方位跟踪性能进行改进,并在可观测条件下对 目标进行了蒙特卡洛仿真实验.实验结果表明,新的辅助变量方法可以使参数估计精度大大提高,并且...

📅 👤 changeboy
Cramer-Rao 双基 方位角 变量

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