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最大似然估计的局限性和改进方法

在上一节中，我们详细讨论了最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）的基本原理和应用方法。最大似然估计是一种广泛应用于信号检测与估计领域的参数估计方法，通过最大化似然函数来获得最可能的参数值。然而，尽管MLE具有许多优点，如渐近无偏性和有效性，它也存在一些局限性。本节将探讨这些局限性，并介绍几种改进方法，以克服MLE的不足，提高估计的准确性和鲁棒性。

1.最大似然估计的局限性

1.1缺乏鲁棒性

最大似然估计的一个主要局限性是其对模型假设的敏感性。如果实际信号或噪声的分布