05 2018 档案
摘要：与前面学习过的线性预测一样，随机过程的线性预测是用随机过程某一个采样点上的随机变量的值来预测另外一个采样点上的随机变量的值。 设想有一个离散时间的随机过程，并且已经得到位于采样点上的值，现在需要我们去预测采样点上的值，我们所预测的值用$\hat{x}[n_0+m]
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摘要：对于信号处理来说，有一类信号是非常重要的，这类信号就是随机信号（random signal），也被称为随机过程（random processes/stochastic processes）。在各种书籍当中，似乎随机过程（random processes）这种称呼更为常见，因此我们下面也称之为随机过程
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摘要：本文的目的是预测随机变量的输出值。 既然有预测值，那么我们就需要一个判断基准（criterion）用于判断该预测值与该随机变量的实际输出之间的差值，这里采用的判断基准就是MSE（mean-square-error）。MSE越小，则表明预测值越接近随机变量的实际输出值，因此在求一个随机变量的预测值时，
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