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1、最大似然译码假设：输入序列为X,输出序列为Y(1)最大后验概率准则(MAP):依据接收到的Y的信息，计算全部的Px|Y,若其中最 大的值为Pxm|Y,则推断发端发的是xm。(2)最大似然准则(ML):若PY|xm 是全部PY|x 中最大的一个，则推断发端发的是 xm依据贝叶斯(Bayes)公式后验概率与最大似然的关系为PX|Y= PY|X PX /P Y所以：在先验等概(PX相等)的条件下，最大后验概率等价于最大似然！f sQo)P(s2)假如fs2(y。)尸(si),则判为si.f si(yo) fs2(y。)则判为 si ;反之判为 s2 ;这个判决规章意味着鼠口。),八2(阿哪个大就判为
2、哪个，该准则常称为最大似然准则。明显，最大似然准则是似然比准则的一种特例。以上争论的准则可以推广到多进制的情形中去。假定可能发送的信号有个，则最大似然准则可表示为启，)为(),判为& ；;此刻已假定先验等概,即1 P(sl)=P(s2)=P(s3) = .=P()=-o有了判决规章以后，数字信号的最佳接收在理论上就变为收到一个值后，分别计算似 然函数值，然后对它们进行比较，谁大就判为谁。贝叶斯定理公式：P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)贝叶斯定理的推广对于变量有二个以上的状况，贝式定理亦成立。例如：P(A|B,C) = P(B|A)*P(A)*P(C|A,B)/(P(B)*P(C|B)