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文件名称：信号检测与估计：贝叶斯估计_（15）.马尔可夫链蒙特卡洛方法.docx
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更新时间：2025-12-05
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文档摘要
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马尔可夫链蒙特卡洛方法
在信号检测与估计的贝叶斯框架中，马尔可夫链蒙特卡洛（MarkovChainMonteCarlo,MCMC）方法是一种非常重要的技术，用于从复杂的后验分布中进行抽样。MCMC方法的核心思想是通过构造一个马尔可夫链，使其在经过足够多的迭代后能够收敛到目标分布，从而实现对目标分布的抽样。本节将详细介绍MCMC方法的基本原理、常用算法及其在信号处理中的应用。
1.马尔可夫链的基本概念
马尔可夫链是一种随机过程，其特点是在给定当前状态的情况下，未来状态的分布仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关。具体来说，假设有一个随机过程