MMSE 学习笔记

MMSE最小均方误差学习笔记
最新推荐文章于 2025-10-15 01:26:24 发布
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#python #signal integrity

这篇笔记介绍了MMSE（Minimum Mean Square Error）的概念，讲述了在给定数据下，误差函数是关于β的非负二次函数，其最小值存在。通过求解误差函数的偏导数为零，得到正规方程，进一步展开并简化该方程。文中指出左边系数矩阵A为X的转置乘以X，右边常数项Z可以用X的转置乘以Y来表示。

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Note Author : yanbin chen

Email: yanbin_c@hotmail.com 

 

Reference book

回归分析及其试验设计(Regression analysis and experiment design).-茆诗松 Shisong Mao.

 

MMSE definition.

 

With given data, Err is β’s non-negative 2nd order function. It’s minimum value is exist.

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维纳滤波器小结
weixin_44697411的博客
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介绍了维纳滤波器的推导过程。
MMSE线性预测
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12-23 1017
综上所述，MMSE线性预测是一种基于最小均方误差准则的信号预测技术，通过最小化预测误差的均方误差来找到最佳的预测滤波器。尽管MMSE线性预测存在一些限制，但它仍然是一种重要的信号处理技术，能够提高信号处理和通信系统的性能。MMSE线性预测通过最小化预测误差的均方误差，找到最佳的预测滤波器，从而实现对信号的准确预测。通过利用接收到的信号和先验的信道特性，可以进行信号恢复和消除信道引起的失真。该滤波器的参数通过最小化预测误差的均方误差来求解，即找到一个滤波器，使得预测误差的均方误差最小。另外，在通信系统中，
基于鲸鱼优化算法的5G信道估计（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
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2006年, Donoho等人[4提出压缩感知(Com-pressive Sensing , CS)概念框架,并用数学模型为理论提供支撑。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理对信号维度的限制,避免稀疏信号在奈奎斯特采样时会产生的大量冗余信息,并缓解硬件设备和算法负担。
瑞利信道下的LS与MMSE信道估计技术深入解析
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07-23 944
正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）是一种无线通信中的高效调制方式，通过将高速数据流分散到多个低速子载波上，OFDM能够有效减少多径效应带来的符号间干扰（ISI）。OFDM技术的核心在于将频谱资源划分为多个正交的子载波，从而在保持频谱利用率的同时，提高系统的抗干扰能力。
手把手教你学Simulink--基于信道估计与均衡的场景实例：最小均方误差(MMSE)信道估计器的设计与仿真
最新发布
MHD0815的博客
10-15 860
本文通过，完成了MMSE信道估计器✅ 实现了LS与MMSE估计算法并行对比✅ 构建了信道自相关矩阵R_hhR_hh✅ 实现了频域插值与MMSE均衡✅ 验证了MMSE估计在低SNR下的显著优势（MSE降低60~70%）✅ 量化了其带来的BER性能提升（>1个数量级）
基于mmse的信道估计算法
04-13
这是一份论文,有关信道估计的.里面介绍了LS,MMSE算法,并且有LMMSE和SVD作为对MMSE算法的改进.
MMSE滤波/均衡矩阵：两个视角，推导与MATLAB实现
活到老，学到老~
01-20 4167
问题背景 考虑MIMO上行通信场景，基站配有NNN根天线，KKK个单天线用户同时向基站发送符号 最小均方误差角度 最大信干噪比角度
MMSE (Minimum Mean Square Error)均衡原理讲解
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Celeste的博客
12-23 4万+
MMSE是一种将接收数据的MSE（均方误差）最小化的模型。有了这句话，很多问题就会在你的脑海中蹦出来。 什么是均方误差？最小化MSE "的物理含义是什么？ 等等。 让我们从一个我们现在已经非常熟悉的通道模型开始。(我希望你现在也熟悉下面的表达方式。) MMSE作为一种均衡器，是一种后处理算法，它可以帮助我们找出接收到的数据，使之尽可能地接近原始数据（传输数据）。简而言之，MMSE中最重要的步骤是找到一个如下图所示的矩阵G。如果我们假设没有噪声，这个[G]矩阵可以简单的作为信道矩阵（H^-1）的倒数。但
预编码算法学习笔记
runqu的博客
04-29 712
预编码（Precoding）是一种在无线通信系统中用于提高系统性能的技术。它通过对发送信号进行处理，使得接收端可以在受到干扰的情况下，仍然能够正确地解码接收信号。预编码技术在多天线系统中特别有效，因为它可以利用多个天线之间的空间关系来抑制干扰和提高系统容量。预编码算法有许多不同的实现方式，其中比较常用的有最小均方误差（MMSE）预编码和零波束（Zero-Forcing）预编码。MMSE预编码是一种以最小均方误差为目标的预编码技术。
【无线通信学习笔记】连续干扰消除（SIC）技术详解
斯黄人民的博客
03-09 2060
连续干扰消除（SIC）是无线通信中提升多用户系统性能的关键技术，广泛用于NOMA和CDMA。本文探讨了SIC的要求：接收功率需按降序排列，每用户解码需满足信号干扰加噪声比阈值。成功实施需精确信道估计、调制编码知识及功率控制。实际中，错误传播和动态信道可能影响性能。SIC通过逐一解码取消最强信号提高频谱效率，但计算复杂性和公平性是挑战。本文分析其优势与局限，为5G及未来网络应用提供参考。
MIMO介绍与MMSE均衡原理推导
08-12
MIMO系统以及信道的检测和MMSE均衡的原理推导，以及应用。 MIMO系统以及信道的检测和MMSE均衡的原理推导，以及应用。
基于MMSE的频域均衡方法
12-26
对MMSE算法，频域均衡技术进行了仿真，并得到正确的结果
语音增强 logmmse matlab算法
11-25
语音增强 logmmse matlab算法 function logmmse(filename,outfile) %简单来说，这里对噪声谱估计两个步骤 %1、前6帧都当噪声计算，计算出初始噪声功率谱 %2、加上粗略的vad判决更新噪声谱 %后面就是MMSE-LSA也是LogMMSE的计算勒 % Implements the logMMSE algorithm [1]. % % Usage: logmmse(noisyFile, outputFile) % % infile - noisy speech file in .wav format % outputFile - enhanced output file in .wav format % % % Example call: logmmse('sp04_babble_sn10.wav','out_log.wav');
信道估计--最小均方误差(MMSE)
04-29 743
前面最小二乘已经讨论过LS 准则在低信噪比情况下会出现噪声放大的情况，所以性能会比较差，工程上一般会进行一次MMSE 滤波过程。由于是时变信道与多径和DPL相关所以需要进行一个二维滤波。如果过程中存在问题欢迎讨论。假设LS 估计的信道响应为。至此MMSE 就说完了，剩下的就剩。MMSE 准则的原则是存在一个。（误差与原材料正交--张颢）这样就可以简化运算不用求逆。, 真实的信道响应为。
矩阵形式的MMSE接收机线性滤波矩阵的推导过程（含迹的求导）
KnightPalace的博客
03-04 1021
矩阵形式的MMSE接收机线性滤波矩阵的推导过程（含迹的求导）
最小均方误差（MMSE）滤波器及其改进版
大熊
05-24 814
介绍了MMSE最小均方差滤波原理介绍以及改进
维纳滤波原理及其应用
weixin_44670677的博客
09-01 7920
再基于改进的维纳滤波的基础上应用了自动阈值将边缘更加突显出来，也能较大的提高分割轮廓信息的精度。在信号处理中，维纳滤波是常用的降噪方法，它能够把实际信号从带有噪声的观测量中提取出来，无论是在雷达信号、语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。为了使经典的维纳滤波适用于汽车毫米波雷达的干扰抑制，首先对回波信号的噪声基底水平进行统计，进而区分回波信号的干扰部分与无干扰部分。，使阵列的输出对不同空间方向的信号产生不同的响应。，线性指的是这种估计形式是线性的，最小方差则是我们后面。如下图所示，参考信号可以。
预编码算法（个人总结）
年糕的博客
05-31 5011
预编码算法是无线通信系统中的关键技术，通过在发送端对信号进行处理，可以有效减少干扰，提高系统性能。预编码算法在5G、Wi-Fi、卫星通信等领域具有广泛的应用前景，同时，随着深度学习、大规模MIMO和物理层安全等技术的发展，预编码算法的研究将进一步推动无线通信技术的发展。CSI的准确性直接影响到预编码的效果。预编码是一种在发送端对信号进行线性变换的技术，以优化信号的空间分布，使得接收端能够更好地接收和解码信号。预编码算法，特别是基于矩阵分解的预编码算法，计算复杂度较高，限制了其在实际系统中的应用。
python实现Logmmse声音降噪算法
pk296256948的博客
07-13 4048
python实现Logmmse声音降噪算法 1.所需环境 pip install logmmse pip install wave pip install numpy 2.具体代码 import logmmse import wave import numpy as np if __name__ == '__main__': # out = logmmse.logmmse_from_file('B000_0000.wav') # print(out) # 读取音频 pa
MMSE预编码仿真初学者入门程序
标签“ZF MMSE预编码”中的“ZF”代表零强迫（Zero Forcing），而“MMSE”代表最小均方误差（Minimum Mean Square Error）预编码。这两种预编码技术是MIMO系统中常用的技术。 零强迫（ZF）预编码的目标是消除多用户...
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