最小均方误差算法(LMSE) - 知乎

最小均方误差算法（LMSE）
最新推荐文章于 2022-11-25 16:59:37 发布
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#机器学习 #回归 #人工智能

博客提及最小均方误差算法（LMSE），该算法在信息技术领域与机器学习、回归等密切相关，是人工智能中重要的算法，可用于解决诸多数据处理和分析问题。
线性最小均方误差算法（LMSE），最小二乘法（LS）
qq_38023849的博客
11-05 8535
目录 背景 正交投影引理 LMSE算法 LS算法 直线拟合 背景   对于一个系统，在给予一定的输入，那么通常都会产生相对应的输出。在实际的系统中，这样的输出必然伴随着噪声，这样被噪声污染的输出通常是传感器的输出信号，也叫观测信号   同时，如果系统的模型是清晰的，我们可以通过严格的理论计算来得到真实值，通过作差的方式变把噪声去除了。   然而在实际的系统中，我们对整个系统的物理模型通常是未知的或者有一些参数未知，也可能是模型不准确，某些参数值有一定的偏差。因此，我们为了得到真实的信号，就需要利用观测信
【5G NR】5G NR 信道估计算法-LS（最小二乘法）和MMSE(最小均方误差算法)
u011376987的博客
01-27 9077
最小二乘法的基本原理是：对于一组给定的数据点（通常表示为一系列的x和y值），我们希望找到一条曲线或直线（取决于模型的复杂性），使得这条曲线或直线与数据点的总体偏差最小。由上式可见，LS利用发送端的导频信息，即可以对信道矩阵进行估计，LS算法结构简单，计算量小，但它没有考虑接收信号中的噪声，以及子载波间的干扰，所以估计精度有限。估计器的一个重要特性是，它不仅考虑了信号的噪声，还考虑了信号的先验信息（如果可用的话）。算法是在LS算法的基础上发展的，主要目的是为了消除噪声的影响，设LS的信道估计为。
最小均方误差
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weiweiwang12的博客
07-26 2万+
最小均方误差(LMS)算法简单易行，故在系统识别、噪声去除以及信道估计等方面已得到广泛的应用。 在图像处理方面，最小均方误差法通过计算数字半调图像与原始图像在人眼视觉中的均方误差，并通过算法使其最小来获得最佳的半调图像。该算法设计两个人眼视觉滤波器，分别对原始图像和半调处理图像进行滤波，得到两个值，进而求得两值的均方差。在实际操作中，通常假定一个半调处理的估计值，通过迭代算法优化该估计值，最后确
LMS最小均方误差算法
04-13
LMS最小均方误差算法
最小均方误差的推导+最小二乘法、梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法
csy201710413030的博客
05-17 1万+
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且
Minimum Mean Squared Error (MMSE)最小均方误差
Jensen Lee的博客
09-13 1万+
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量“平均误差”的一种较方便的方法。可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。 最小二乘（LS） 问题是这样一类优化问题，目标函数是若干项的平方和，每一项具有形式aiTx−bia_{i}^{T} x-b_{i}aiT​x−bi​，具体形式如下： (1)minimizef(x)=∑i=1k(aiTx−bi)2minimize...
最小均方误差算法matlab仿真
03-31
通过最小均方误差算法对离散点进行直线拟合
基于排序QR分解的最小均方误差扩展V-BLAST检测算法
12-30
内容概要：本文提出了一种针对V-BLAST系统的新的最小均方误差（MMSE）检测算法。该算法利用通道矩阵的优化QR分解，实现了简单连续检测。文中详细介绍了MMSE-SQRD算法及其与标准MMSE-BLAST算法的性能对比，重点讨论了...
【多输入多输出（MIMO）干扰网络的能效优化】基于采用迭代半定规划-加权最小均方误差（SDP-WMMSE）算法与逐次凸逼近（SCA）算法求解MIMO干扰无线网络的能效优化问题研究（Matlab代码实现
最新发布
10-15
【多输入多输出（MIMO）干扰网络的能效优化】基于采用迭代半定规划-加权最小均方误差（SDP-WMMSE）算法与逐次凸逼近（SCA）算法求解MIMO干扰无线网络的能效优化问题研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究了多输入...
最小均方误差（MMSE）
YLC_慕类的博客
12-16 1万+
在学习过程，发现用到最小均方误差（MMSE）和最小均方误差（MI），这两个一样，只是名字不一样，没有给出确定的矩阵，在调研过程中，可以参考参考文献 M. Bica and V. Koivunen, “Generalized multicarrier radar: Models andperformance,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 64, no. 17...
机器学习 第三讲：从矩阵和概率的角度推导最小均方误差函数
02-24
机器学习的讲义，主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。
计算最小均方误差
01-06
计算最小均方误差 以及其他组合 和相应比较
【机器学习】HK算法（LMSE算法） LMS算法改进保证线性可分时均方误差标准能够找到线性可分的超平面
ZhangPY的专栏
08-07 6818
1.其实HK算法思想很朴实，就是在最小均方误差准则下求得权矢量。 他相对于感知器算法的优点在于，他适用于线性可分和非线性可分得情况，对于线性可分的情况，给出最优权矢量，对于非线性可分得情况，能够判别出来，以退出迭代过程。 2.在程序编制过程中，我所受的最大困扰是：关于收敛条件的判决。 对于误差矢量：e=x*w-b 若e>0 则继续迭代 若e=0 则停止迭代，得到权矢量
加权最小均方误差（weighted minimum mean square error, WMMSE）算法及Python实现
chenconggan0499的博客
08-25 1万+
加权最小均方误差（weighted minimum mean square error, WMMSE）算法 问题描述 考虑MIMO系统中的下行链路，基站发射天线数为PPP，用户数为KKK，每个用户的接收天线数为QQQ。用户kkk的MIMO信道记为Hk∈C[Q×P]\mathbf{H}_k\in\mathbb{C}^{[Q{\times}P]}Hk​∈C[Q×P]，则其在采样时间nnn时的接受信号可以表示为， yk(n)=Hkx(n)+vk(n), \mathbf{y}_k(n)=\mathbf{H}_k\m
机器学习 从矩阵和概率的角度解释最小均方误差函数
weixin_30516243的博客
04-17 499
最小均方误差函数 之前的讲义里， 我们提到了最小均方误差函数，给出一组有 m 个样本的训练集，我们希望找到合适的参数 θ， 使得预测值 hθ(x) 与目标值尽可能接近。为了估计参数 θ， 我们定义如下的 cost function: J(θ)=12∑i=1m(hθ(xi)−yi)2 这个 cost function 就是最小均方误差函数，第一讲里面，我们用梯...
最小平方误差算法（LMSE）
weixin_41984456的博客
06-01 1678
题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运算，例如可计算伪逆矩阵；
最小均方误差法（MMSE）估计
米粒范的博客
08-18 6777
加权最小均方误差算法（WMMSE）论文复现，附Matlab代码
伽蓝雨的博客
11-25 9022
本文主要复现加权最小均方误差算法WMMSE，并给出完整的Matlab源码。
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