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最大似然估计的数值计算方法

在前一节中，我们讨论了最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）的基本原理和理论基础。本节将重点介绍最大似然估计的数值计算方法，包括梯度下降法、牛顿法和高斯-牛顿法等优化算法的应用。通过具体的例子和代码实现，我们将展示如何在实际信号处理中应用这些方法进行参数估计。

1.梯度下降法

梯度下降法是一种常用的优化算法，通过迭代更新参数来最小化目标函数。在最大似然估计中，目标函数通常是对数似然函数的负值。梯度下降法的基本思想是沿着目标函数的梯度方向逐步调整参数，直到达到最小值。

1.1原理