最大似然估计与MATLAB应用
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简介：
本课程介绍最大似然估计的基本原理及其在参数估计中的应用，并通过MATLAB软件进行实践操作，帮助学员掌握该方法的实际运用技巧。
H1：0 = ∑n=18 H0 ：xn wn () = n=1
其中 w[n] 是均值为 0、方差为 σ² 的高斯白噪声，A 已知，并且样本间相互独立；信号与噪声也相互独立。相位θ是一个随机变量，它服从均匀分布：
p(θ) =
\begin{cases}
1/π, & \text{if } 0 ≤ θ < π \\
0, & \text{otherwise}
\end{cases}
任务包括以下三个部分：
1. 改变输入信噪比（可以通过改变A或噪声方差来实现），给定虚警概率，画出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。需要注意的是，这些理论检测曲线会根据样本数的不同而变化。
2. 通过调整样本数量，并使用蒙特卡洛实验方法，在PF=0.001的条件下绘制至少三条不同输入信噪比和检测概率关系图；并基于此得出结论。
3. 改变Monte Carlo（M-C）实验次数，保持样本数不变。在同样的前提下（即PF＝0.001），同样通过蒙特卡洛方法来获取输入信噪比与检测概率的关系曲线，并至少绘制三条曲线以供分析；并基于此得出结论。
上述任务要求从理论和实践两方面深入理解信号处理中的假设检验问题。
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