最大后验概率(MAP)准则
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M M
( )
MAP:
s = a rg s i m a x P ( s i )
ML:
∧
p r | si
→
→
s = a rg
∧
si
m a x p r | si
P = P(x1)∫ p(r | x1)dr + P(x0)∫ p(r | x0)dr →min e
N0 1− p ln r ≤ 4 p
The end! Thank you!
加性白高斯噪声干扰下似然函数为：
N N r (rk − sik ) 1 exp[− ] p(r | si ) = ∏p(rk | si ) = ∏ N0 N0 k =1 k=1 2π ⋅ 2
H1为真：
来自百度文库
N0 1− p r > ln 4 p
H0为真：
S0 S1
Q∫ p(r | x0)dr =1−∫ p(r | x1)dr
S1 S0
P = P(x0) +∫ [P(x1) p(r | x1) −P(x0) p(r | x0)]dr →min e
S0
上式中：P(x0) ≧0,为固定值，且直观地 Pe<P(x0),所以上式取极小化的必要条件是： 选择门限，划分观察空间S使
P( x1 ) p (r | x1 ) − P( x0 ) p(r | x0 ) < 0
经过推导，使H0为真的条件是：
p (r | x0 ) P( x1 ) > p (r | x1 ) P( x0 )
同理，使H1为真的条件是：
p(r | x0 ) P( x1 ) < p(r | x1 ) P( x0 )
滕野
在数字通信中，人们更关心判决输出的数 据正确率。因此，使输出总误码率最小的 最小差错概率准则，更适合于作为数字信 号接收的准则。 平均错判概率：
r r P = ∑P( si ) ⋅ P( e | si ) = ∑P( si ) ⋅ 1− ∫ p r | si dr e i=1 i=1 Di
( )
MAP:
s = a rg s i m a x P ( s i )
ML:
∧
p r | si
→
→
s = a rg
∧
si
m a x p r | si
P = P(x1)∫ p(r | x1)dr + P(x0)∫ p(r | x0)dr →min e
N0 1− p ln r ≤ 4 p
The end! Thank you!
加性白高斯噪声干扰下似然函数为：
N N r (rk − sik ) 1 exp[− ] p(r | si ) = ∏p(rk | si ) = ∏ N0 N0 k =1 k=1 2π ⋅ 2
H1为真：
来自百度文库
N0 1− p r > ln 4 p
H0为真：
S0 S1
Q∫ p(r | x0)dr =1−∫ p(r | x1)dr
S1 S0
P = P(x0) +∫ [P(x1) p(r | x1) −P(x0) p(r | x0)]dr →min e
S0
上式中：P(x0) ≧0,为固定值，且直观地 Pe<P(x0),所以上式取极小化的必要条件是： 选择门限，划分观察空间S使
P( x1 ) p (r | x1 ) − P( x0 ) p(r | x0 ) < 0
经过推导，使H0为真的条件是：
p (r | x0 ) P( x1 ) > p (r | x1 ) P( x0 )
同理，使H1为真的条件是：
p(r | x0 ) P( x1 ) < p(r | x1 ) P( x0 )
滕野
在数字通信中，人们更关心判决输出的数 据正确率。因此，使输出总误码率最小的 最小差错概率准则，更适合于作为数字信 号接收的准则。 平均错判概率：
r r P = ∑P( si ) ⋅ P( e | si ) = ∑P( si ) ⋅ 1− ∫ p r | si dr e i=1 i=1 Di