該技術基於次優化子空間盲最小均方誤差（MMSE）多用户檢測算法。
對於一般幾何模型的非線*最小均方誤差擬合，首先必須定義擬合誤差，然後採用非線*最優化方法求解最小誤差意義下的最優解。
近來年，MMSE（最小均方誤差）頻域均衡代替RAKE接收機運用於DS-CDMA系統的接收端。
測試數據表明該隱寫分析方法具有較低的虛*率、漏報率和較小的均方誤差。
本文研究了在均方誤差意義下嶺型主成分估計在嶺型降維估計類中的最優*。
若以均方誤差作度量估計優劣的標準，模擬顯示當誤差相關程度較高時，新估計優於文獻中常見的矩估計。
而基於雙層符號常數模的多徑水聲信道盲均衡器，具有收斂速度快，超量均方誤差和計算複雜度小等特點。
引出了子空間方法多用户檢測的概念，並給出了線*解相關(dec)多用户檢測和最小均方誤差(MMSE)多用户檢測的子空間表示。
本文以多元線*迴歸模型的典則形式為研究對象，從減小均方誤差的角度出發，在一定的範圍內分析了嶺參數K 的存在*和嶺估計的優良*。
給出了二階比估計量的偏差、估計量的均方誤差以及均方誤差的估計。
提出了一種基於最小均方誤差準則的圓弧分段曲線擬合方法。
這種方法利用頻域測量矩陣直接給出了圓度形狀誤差和迴轉誤差的最小二乘解或最小均方誤差解。
對濾波的結果，利用信道的頻域相關函數和估計誤差的協方差矩陣，在頻域進行最小均方誤差意義上的優化。
該算法採用協方差匹配技術，依據濾波新息，動態調整測量噪聲方差，使融合系統的均方誤差始終最小。
自適應濾波算法採用變步長最小均方誤差算法，減少了算法的運算量，提高了算法的收斂速度。
本文給出一種新的利用前場預測均方誤差的幀內ADPCM編碼方法，該方法根據五幅典型圖象，給出三種預測器，五種量化器的設計參數。
提出均方誤差最小意義上的最佳三維子帶碼率分配算法，在任意給定碼率限制條件下都能獲得最優率失真*能。
*結果表明，該算法能夠提高去噪後信號的信噪比SNR，降低去噪後的均方誤差百分值MSE，降低了算法的執行時間，且適宜於算法的DSP實現，具有一定的實用價值。
給出了分子已知情況下比率估計量的偏差和均方誤差以及均方誤差的估計，並對兩類比率估計量進行了比較。
對應於方差參數這兩種估計的迴歸係數的兩種兩步估計，它們的均方誤差大致相當。
本方法既有計算量少的優點，又可進一步降低擬合譜的均方誤差和使擬合結果更加合理。
介紹了圓度誤差分離中的頻域最小范數混合解，這種混合解比最小二乘解和最小均方誤差解具有更好的噪聲抑制效果。
對神經網絡輸出值和實際值的均方誤差及對比曲線分析的結果表明，該方法對解決工程實際中預測問題具有一定的指導意義。
討論多階段抽樣比率估計及其樣本量選擇的問題，給出了比率估計抽樣均方誤差的近似公式及其漸近無偏估計的公式。
最好的解決辦法是提高技術，以降低均方誤差的大
該方法*能高於常用的均方誤差和峯值信噪比圖像質量評價方法，且簡單有效。
與傳統的LMS算法相比，WO -LMS算法既提高了收斂速度又可以得到較低的穩態均方誤差。
本文將分形理論引入多徑衰落信道的描述，提出了一種利用分形濾波進行最小均方誤差意義下信道參數估計的方法。
並在均方誤差、廣義均方誤差及PC準則下研究了它們相對於最小二乘的優良*。
同時從概率統計的角度論述船位均方誤差圓的定義，計算覆蓋真船位的概率、95%誤差圓半徑及船位誤差圓在航海中的一些應用。
在一定的解碼狀態下，聲碼器通過計算最小均方誤差（MMSE）估計的方法估計最優參數，充分降低信道誤碼對重建語音質量的影響。
該算法實現了橫擺角速度的線*最小均方誤差估計，且可對汽車行駛過程中的系統噪聲和觀測噪聲統計特*進行在線估計。
結果顯示，該模型預測效果明顯優於傳統的線*自迴歸預測模型，各月平均的平均絕對誤差（MAE）和均方誤差（RMSE）達到41.8和55.7。
理論計算和計算機模擬實驗結果顯示，模糊控制迭代算法的迭代結果其振幅均方誤差為0.69%，振幅不均勻度為1.01%。
介紹了碼分多址CD MA系統中碼片級線*最小均方誤差均衡器。
*實驗顯示，本章提出的五種檢測器算法的誤碼率均遠低於已有的解相關、最小均方誤差和多級多用户檢測器。
介紹了一種基於均方誤差估計的新變步長LMS自適應濾波算法。
在一定條件下，*了此種估計優於最小二乘估計、主成份估計和組合主成分估計，且在均方誤差意義下是可容許估計。
由於該方案是基於近似的線*最小均方誤差估計準則而設計的，因此它是一種理論上的準最佳跟蹤方案。
山區重力測量工作中，用現有方法計算總均方誤差，往往使均方誤差偏小，異常的可信程度降低。
調整該算法中兩個梯度向量的比例係數，可提高該算法收斂速度、減少收斂後的均方誤差。
實驗表明該方法融合結果的均方誤差比拉普拉斯金字塔算法和小波變換方法降低約30%- 60%。
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