最优估计方法综述幻灯片.ppt
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1、最最优估估计方法方法综述述第1页,共14页,编辑于2022年,星期六主要内容主要内容一、概 述 二、最小方差估计与线性最小方差估计 三、极大似然法估计与极大验后法估计 四、最小二乘法估计与加权最小二乘法估计 五、递推最小二乘法估计第2页,共14页,编辑于2022年,星期六概概 述述 在科学和技术领域中,经常遇到“估计”问题。所谓“估计”,就是对受到随机干扰和随机测量误差作用的物理系统,按照某种性能指标为最优的原则,从具有随机误差的测量数据中提取,信息估计出系统的某些参数状态变量。这就提出了参数和状态估计问题。这些被估参数或被估状态可统称为被估量。一般,估计问题分两大类,即参数估计和状态估计。第
2、3页,共14页,编辑于2022年,星期六概概 述述(一)、参数估计(一)、参数估计参数估计属于曲线拟合问题。例如做完某项试验之后,得到若干个观测值 与相应时间 的关系 。我们希望以一条曲线来表示 和 的关系,设式中 已知的时间函数,一般是 的幂函数、指数函数或正余弦函数等等。不随时间变化。第4页,共14页,编辑于2022年,星期六(二)、状态估计(二)、状态估计设系统的状态方程和观测方程分别为式中,为状态变量,它是随时间而变的随机过程,为控制变量,为系统噪声,为测量噪声,为观测值。现要根据观测值来估计状态变量 ,这就是状态估计问题。概概 述述第5页,共14页,编辑于2022年,星期六最小方差估
3、计与线性最小方差估计最小方差估计与线性最小方差估计一、最小方差估计一、最小方差估计 最小方差准则,要求误差的方差为最小,它是一种最古典的估计方法,这呼估计方法需要知道被估随机变量 的概率分布密度 和数学期望 。这种苛刻的先验条件,使此方法在工程上的应用受到很大限制。评价估计优劣的准则是 与 的误差的方差为最小,即第6页,共14页,编辑于2022年,星期六最小方差估计与线性最小方差估计最小方差估计与线性最小方差估计(二二)、线性最小方差估计、线性最小方差估计 线性最小方差估计就是估计值为观测值的线性函数,估计误差的方差为最小。在使用这种方法时,需要知道观测值和被估值的一、二阶矩,即数学期望 和
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