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1)  linear minimum mean square error estimation
线性最小方差估计法
2)  linear minimum-variance estimation
线性最小方差估计
3)  Linear Minimum Mean Square Error(LMMSE) estimation
线性最小均方差(LMMSE)估计
4)  nonlinear minimal covariance estimation
非线性最小方差估计
5)  LMMSE
线性最小均方误差估计
1.
These serials were predicted by LMMSE and AR models respectively according to their different features.
根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型(AR)和线性最小均方误差估计(LMMSE)对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量,通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该方法能比较准确地预测未来的网络流量。
6)  linear unbiased minimum variance estimation
线性无偏最小方差估计
1.
Based on the linear unbiased minimum variance estimation theory, an asynchronous fusion algorithm that fused the state vector of linear system with arbitrary correlated noises is developed.
基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法。
2.
Based on linear unbiased minimum variance estimation theory, a fusion algorithm which fused the state vector of nonlinear systems with dissimilar sensors with arbitrary correlated noises is developed.
基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法。
3.
Based on the forward and backward filtering estimates a smoothing algorithm is developed for linear systems with general correlated measurement noises by using the linear unbiased minimum variance estimation formula.
提出了具有一般相关量测噪声的线性系统的平滑估计算法 ,该算法是在系统正向和逆向滤波估计结果的基础上 ,利用线性无偏最小方差估计获得的 。
补充资料:最小方差估计
分子式:
CAS号:

性质:在系统模型辨识过程中,寻求使实际测量与计算值间的方差达到最小的参数作为参数的估计值的方法。

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参考词条