最小均方誤差英語

最小均方誤差（Minimum Mean Squared Error, MMSE）是一個統計學和信號處理中的概念，用於估計一個變量的值，同時最小化估計值和實際值之間的均方誤差。這個概念在無線通訊、影像處理、控制理論和經濟預測等領域都有應用。

在信號處理中，當我們想要從有噪音的信號中估計出原始信號時，最小均方誤差估計提供了最佳的估計方法。這種方法通常涉及使用信號的先驗機率分布和噪音的統計特性來計算估計值。

在數學上，最小均方誤差估計可以表示為信號的期望值，其中信號的值是未知的，但我們可以通過信號的先驗機率分布來獲得這個期望值。這個期望值通常用貝葉斯公式來計算，其中涉及到信號的先驗機率分布和後驗機率分布。

最小均方誤差在實際應用中通常不是直接計算的，而是通過一些近似方法來實現，例如最小二乘法（Least Squares, LS）估計和最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。這些方法都是在特定的條件下，提供一個近似的最小均方誤差估計值。