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白噪声是强平稳还是弱平稳
白噪声
为什么
是平稳
序列
答:
均值为0。
白噪声因为它的二阶循环频率非零时周期自相关函数恒为零因而严格平稳
,所以是平稳序列,白噪声是平稳时间序列中的一个极端情况,具有十分广泛的应用。
时间序列笔记-
白噪声
答:
弱白噪声过程是弱平稳的
,且有 如果 是独立同分布(i.i.d.)的过程,称其为独立同分布白噪声过程,记为i.i.d. WN .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...
白噪声
为什么
是平稳
序列
答:
因为平稳序列是基本上不存在趋势的序列。这类序列中的各观察值基本上在某个固定的水平上波动,虽然在不同的时间段波动的程度不同,但并不存在某种规律,其波动可以看成是随机的;白噪声(white noise)是随机起伏的噪声,所以
白噪声是平稳
序列。白噪声的幅度遵从高斯分布,而功率谱类似于白色光谱,均匀分...
时间序列模型
答:
这么说吧,
白噪声一定是平稳序列
,因为方差和均值都不随时间的变化而变化,且不存在自相关,平稳性呢是如果不平稳的话就进行差分,差分的时候是对xt=x(t-1)+u的序列方差和均值,但实际如果一介差分是平稳的话,我们实际用的数据是(xt-x(t-1))的差值这个序列,所以还要对这个序列进行白噪声检...
时间序列-
平稳
性
答:
1)严平稳:严平稳表示的分布不随时间的改变而改变
。如:白噪声(正态),无论怎么取都是期望为0,方差为1. 2)弱平稳:期望与相关系数(依赖性)不变 未来某时刻的t值Xt就要依赖于它的过去信息,所以需要依赖性。 2、差分法 1)时间序列在t与t-1时刻的差值 ...
有色
噪声是平稳
随机过程吗
答:
这就意味着还存在其它“颜色”的噪声,即其功率谱密度函数不平坦。大多数的音频噪声,如移动汽车的噪声,计算机风扇的噪声,电钻的噪声,周围人们走路的噪声等等,其频谱主要都是非白色低频段频谱。而且,通过信道的
白噪声
受信道频率的影响而变为有色的。有色
噪声是平稳
随机过程。
随机信号
白噪声
相关函数是冲激函数吗
答:
平稳噪声的定义是均值为常数,相关函数只与时间差有关,白噪声的定义是均值为零,相关函数是一个冲激函数(即随机过程任意两个时刻的状态都是不相关的),通常我们认为白噪声首先
是平稳噪声
,且均值为零,功率谱密度为常数(或自相关函数为冲激函数)。所以,
白噪声是平稳
的,而平稳噪声不一定都是白噪声...
白噪声
的三个特征
答:
不可预测。2、
平稳
性:白噪声在不同的时间段内具有相同的统计特性(如均值、方差等)。3、无自相关:白噪声的信号值在时间上的相关性为零。也就是说,白噪声的当前信号值与之前的信号值无关。
白噪声是
一种随机信号,其频率分量在很宽的频率范围内都具有相同的强度。
计量经济学-随机过程的性质
答:
它的概率分布性质都一样。严格平稳过程要求随机过程的有限维分布不随时间推移而改变。2.弱平稳过程 严格平稳过程
是弱平稳
过程的充分条件,反之则不然。弱平稳过程只要求二阶矩平稳(即期望、方差、协方差等不随时间而变),而概率分布还可能依赖于更高阶的矩。3.
白噪声
过程 ...
高斯噪声和
白噪声
的特点
答:
方差和两两之间的归一化协方差函数决定。若高斯噪声是宽
平稳
,则也是严平稳的。若随机变量之间互不相关,则也是统计独立的。
白噪声是
功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声,属于一种理想宽带过程。特点是只在tao=0时才是相关的,而在其他任意时刻上的随机变量都不相关。
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