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平稳白噪声
...A,带限高斯噪声 B,高斯噪声,C,带限
白噪声
D理想低通白噪
答:
⑴功率谱为的
白噪声
不一定是高斯随机过程,这说明功率谱与随机过程并不像傅里叶变换那样原函数与变换后的函数一一对应,同样高斯随机过程的功率谱也不一是的均匀谱。⑵高斯随机过程不一定是
平稳
随机过程,如维纳过程就是均值为零,平稳的高斯型白噪声通过理想积分器后获得的随机过程,因为是线性变换,所以...
时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的
平稳
性检验
答:
楼主提取趋势的原因是想让趋势序列
平稳
化吧?你说要提取时间序列的周期,那就说明去趋势序列还含有周期变动,这样的话它肯定就不是
白噪声
序列了。如果这样,则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验,检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为(eviews):打开序列,点击view,unit root test ,...
时间序列笔记-
白噪声
答:
白噪声
与
平稳
性:如果 是独立同分布的 正态 分布随机变量,则称为高斯白噪声过程(Gaussian white noise process)。 类似地,如果 是独立同分布且满足自由度为ν的t分布的随机变量,则称为 白噪声过程。由于 ,白噪声过程中既往的测量值无法提供可以用来预测未来测量值的信息。若 ,则对于 ...
如何用adf检验一个时间序列的
平稳
性?
答:
一、DF检验 随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非
平稳
的,其中μt是
白噪声
。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形。也就是说,我们对式 Xt=ρXt-1+μt (1) 做回归,如果确实发现ρ=1,就说随机变量Xt有一个单位根。可变形式成差分形式:Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =...
白噪声
检验怎么检验
答:
1、首先画出散点图。2、然后从散点图数据简单判断序列是否为
平稳
(不是围绕一个常数值做随机波动为非平稳,有明显的趋势或周期性。)3、然后就可判断数据是否是
白噪声
。正常来说,p值越大,是白噪声的可能性越大。
白噪声
的方差等于什么
答:
方差是N0/2,
白噪声
的功率谱密度是一个常数。这是因为:白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的,因此,白噪声的自相关函数为冲击函数,因此,白噪声的功率谱密度为常数。(自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对)。噪声的方差,是指加性高斯白噪声(AWGN)的经过采样后的采样值的方差,具体...
高斯随机过程的主要特点
答:
三、自相关函数(Autocorrelation Function)自相关函数是描述
平稳
随机过程在不同时间点之间的相关性的函数。对于离散时间随机过程,自相关函数表示两个时刻之间的相关性;对于连续时间随机过程,自相关函数则表示两个时间点之间的相关性。平稳随机过程 一、常见的平稳随机过程 1、
白噪声
过程 白噪声过程是一种...
白噪声
检验怎么检验
答:
1、首先画出散点图。2、然后从散点图数据简单判断序列是否为
平稳
(不是围绕一个常数值做随机波动为非平稳,有明显的趋势或周期性。)3、然后就可判断数据是否是
白噪声
。正常来说,p值越大,是白噪声的可能性越大。
方差是N0/2的
噪声
的功率谱密度是多少?
答:
方差是N0/2,
白噪声
的功率谱密度是一个常数。这是因为:白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的,因此,白噪声的自相关函数为冲击函数,因此,白噪声的功率谱密度为常数。(自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对)。噪声的方差,是指加性高斯白噪声(AWGN)的经过采样后的采样值的方差,具体...
随机过程中的
平稳
过程和平稳增量过程有什么区别?
答:
在数学中,
平稳
过程(Stationary random process)或者严格平稳过程(Strictly-sense stationary,SSS)是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。这样,数学期望和方差这些参数也不随时间和位置变化。例如,
白噪声
(AWGN)就是平稳过程,铙钹的敲击声是非平稳的。尽管铙钹的敲击声...
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