Gibbs采样

吉布斯采样（Gibbssampling）是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分（如某一变量的期望值）。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。

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基于过采样和∑-△噪声整形技术的DAC能够可靠地把数字信号转换为高精度的模拟信号(大于等于16位)。采用这一架构进行数模转换具有诸多优点，例如极低的失配噪声和更高的可靠性，便于实现嵌入式集成等，最重要的是可以得到其他DAC结构所无法达到的精...

2023-06-06 1 Gibbs采样