题目：
通过重复4.3节的推导过程来推导（4.25）和（4.26）
证明：
如果N*1观测数据可以表示为：
P*1待估计参数矢量为：
秩为p的N*p观测矩阵（N>p）H表示为：
N*1维噪声数据可以表示为：
其中：
书上4.3节，推导了
的特殊情况，而一般情况，由公式（4.25）和（4.26）说明。
根据题目要求，本题采用CRLB中MVU估计量性质证明。
根据题意，观测数据可以表示为：
可以进一步得到：
根据一般高斯分布的概率密度函数：
其联合概率密度可以表示为：
具体可以参考：
一般高斯情况下CRLB求解时Fisher信息阵公式推导_weixin_43270276的博客-CSDN博客
因此，本题目中，存在：
那么
由于
为1*1维元素，因此：
利用（4.3）性质，得到：
同样利用（4.3）性质，得到：
因此：
根据CRLB中MVU估计量性质，得到一般情况下的MVU估计量为：
因此：
同样得到了（4.25）和（4.26）中的结果。