上海交通大学随机模拟方法与应用课程论文 算法2：Metropolis-Hastings,/MH变异 Metropolis-Hastings/MH变异步骤如下. ①用建议密度产生候选值y,建议密度为 q(x,y)=g(I x-yl)oc exp[(x-y)2/202]. (6) ②计算接受概率p, p(x,y)=min[x(y)q(y,x)/x(x)q(r,y),1]. (7) 式中：π(y)和π(x)分别为y和x的分布 ③若u≤a(x,y),u~4(0,1),则x+1=y,否 则x1=x. 3.3.3选择 选择，选出适应度佳的N个粒子，适应度函数为 F(xi)=p(/). (8) 3.4实验结果及分析 (a)惊始ena图像 )混台噪声的退化图像 (c)SIR粒子滤波恢复 (dGA-MCMC粒子滤波恢 sw=23.043dB s=25.645dB 图1图像恢复结果 Fig.1 Image restoration results 原始图像及混合噪声污染后的图像如图1()和图1(b)所示.通过对比可以观察到，高斯白上海交通大学随机模拟方法与应用课程论文 9 3.3.3 选择 3.4 实验结果及分析 原始图像及混合噪声污染后的图像如图 1(a)和图 1(b)所示．通过对比可以观察到，高斯白