Cтраница 1
Распределение помех по спектру видеосигнала и величина помех зависят также от наличия устройств предварительного искажения передаваемых сигналов ( см. § 8.1) и характеристики этих устройств. [1]
Если распределение помехи точно нормально, то средний квадрат ошибки робастной оценки лишь не намного больше среднего квадрата ошибки квазимаксимально правдоподобной оценки. Однако, если помеха имеет распределение типа смеси, то средний квадрат ошибки робастной оценки изменяется не очень сильно, тогда как для квазимаксимально правдоподобной оценки изменение может быть весьма значительным. Таким образом, средний квадрат ошибки для робастной оценки в случае смеси распределений оказывается значительно меньшим, чем для квазимаксимально правдоподобной оценки. [2]
При равномерном законе распределения помехи наибольшую точность оценивания среднего обеспечивает метод полуразмаха. Если сортировка массива уже осуществлена, то нахождение полуразмаха осуществляется особенно просто, так как максимаольный и минимальный элементы после сортировки оказываются на противоположных краях вариационного ряда. [3]
С / П влияет распределение помех вдоль СЛ. Если же она наводится на начальный участок СЛ, то включение промежуточного усилителя мало скажется на величине С / П, так как усилитель в равной степени усилит и сигнал, и помеху. [4]
Кроме того, закон распределения помех часто неизвестен. В случае априорной неопределенности о помехах оптимальные алгоритмы фильтрации являются нелинейными. [5]
Это требование удовлетворяется, если распределение помехи (1.16) имеет следующий вид. [6]
Таким образом, для нормального закона распределения помех ковариационная матрица вектора оценок равна обратной информационной матрице Фишера. Тем самым доказана эффективность метода наименьших квадратов в задаче восстановления параметров регрессии при структуре измерений, определяемой схемой Гаусса - Маркова. [7]
Это значит, что если нам известен згжон распределения помех, то необходимо оптимизировать алгоритм обработки. [8]
Численное значение порога можно установить, если известны закон распределения помехи и закон распределения помехи и сигнала. [9]
Оценка (5.82) может быть уточнена, если известен характер распределения помехи. [10]
Метод максимального правдоподобия является достаточно универсальным и для многих распределений помех дает конечные результаты. [11]
В других задачах ( например, при равномерном законе распределения помех) алгоритмы стохастической аппроксимации отличаются от оптимальных. [12]
Оказывается, что оценки условного максимального правдоподобия состоятельны, если распределение помехи w ( -) принадлежит более широкому классу, чем класс нормальных распределений. Излишне добавлять, что оценка в не обязательно асимптотически эффективна при этих ослабленных предположениях. [13]
Распределения могут быть несимметричными и в случае, когда закон распределения помехи в канале отличается от нормального. [14]
Рассмотрим функцию правдоподобия Рг ( а) для различных законов распределения помехи и найдем для них точку максимума. [15]