摘要
简要介绍了贝叶斯参数估计的基本原理,并在选择均匀代价函数的基础上,给出了最大后验(MAP)估计器的实现方法。以223个电阻测量值作为样本,利用Parzen窗法估算出了先验概率密度函数,由此得出了该样本的MAP估计器,并与数据拟合技术进行了比较,验证了该方法的可行性与优越性,从而为此技术的广泛应用提供了依据。
The main principal of Bayes parameter estimation is briefly introduced. Based on uniform cost function, a realization method of maximum a posterior estimator （MAP） is derived. Meanwhile, by using Parzen windows estimation methods to get the prior probability density function, a MAP estimator of a resistance dataset is obtained directly. Compared with data-fitting technique, it is proven that the method is feasible and advantageous. Therefore, it provide an example for wider application of this method.
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第4期792-794,799,共4页
Computer Engineering and Design
基金
西北师范大学科研骨干培育基金项目(nwnu-kjcxgc-03-54)
关键词
参数估计
贝叶斯估计
数据拟合技术
Parzen窗法
最大后验估计器
parameter estimation
Bayesestimation
data-fittingtechnique
Parzen window estimation
maximum a posterior estimator
