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均值为0方差为1的高斯白噪声
均值方差
公式
答:
1
:均值 均值表示信号中直流分量的大小,用E(x)表示。对于
高斯白噪声
信号而言,它的
均值为0
,所以它只有交流分量。2: 均值的平方 均值的平方,用{E(x)}^2表示,它表示的是信号中直流分量的功率。3: 均方值 均方值表示信号平方后的均值,用E(x^2)表示。均方值表示信号的平均功率。信号的平均...
怎样用matlab给一维图像添加
噪声
答:
f为是输入图像。函数imnoise在给图像添加噪声之前,将它转换为范围[0,1]内的double类图像。指定噪声参数时必须考虑到这一点。g=imnoise(f,'gaussian',m,var)将均值M,
方差为
var
的高斯噪声
加到图像f上,默认值为均值是0,方差是0.01的噪声。g=imnoise(f,'localvar',V)将
均值为0
,局部方差为V的...
卡尔曼-布什滤波的方程描述
答:
原理 线性离散随机系统用如下离散时间的动态方程和观测方程描述:式中x和z分别为系统的状态向量和观测向量,&owega;和v均
为零均值的高斯白噪声
,Ф、Γ 和H为系统矩阵,下标k表示离散时间。假定初态x
0的均值
Ex0=塣0(E表示均值)和
方差
阵varx0=P0(var表示方差)均为已知,且最小方差意义下xk的最优...
【通信原理4】
均值为零
,
方差为
σ^2的平稳
高斯白噪声
的一维概率密度为...
答:
输出信号设为y y的
均值为0
,
方差为
输出
噪声
的功率即2B*n0/2,且y 服从正态分布,所以很容易就写出一维概率密度P 补充问题回答:自相关函数和功率谱密度是
一
对傅里叶变换对(维纳辛钦定理)即R(τ)的傅里叶变换为P(f),由于P(f)是方波,带宽限制在滤波器的范围内即-B到B到,根据快速的公式可得...
常见的几种随机序列
答:
rxx(m)=σ2e-β|m| (
1
-55)地球物理信息处理基础
高斯
——马尔可夫也是
一
种常见的随机信号,适合于大多数物理过程,具有较好的精确性,数学描述简单。因为当m→∞时,自相关函数趋近于0,所以
均值为0
,随机过程的自相关函数特性完全描述了过程的特性。1.2.8.2
白噪声
序列 如果随机序列x(n...
数字信号处理功率谱估计matlab实现,下面每句程序都啥意思啥作用呀,大神...
答:
好的!分都给我吧~
白噪声
时间序列不能建立ARMA模型吗?
答:
不可以,白噪声就是
一
系列独立分布的正态序列:序列无相关性,无趋势性,有随机性,它服从
均值为0
,
方差为
σ2的正态分布,白噪声的每一个时序点都是服从正态分布的。希望
的白噪声
序列{e0,e1,...,et,...}是相互独立的(这时{ et}序列是严平稳的)。但是独立性是很难验证出来的,我们只能验证...
matlab中
均值为0方差为
Q=[1/3 1/2;1/2 1]
的高斯白噪声
怎么表达?希望...
答:
1、N=10000;Q=[1/3 1/2 1/2 1]'x=sqrt(Q)*randn(1,N);%方程为Q 验证:Px=sum(x.^2,2)/N Px = 0.3412 0.5119 0.5119 1.0237 计算机模拟随机数还有有一定误差 就得到了
均值为0
,
方差为
Q
的高斯白噪声
序列。
高斯白噪声
答:
即高斯分布,这种分布的对称性和胖瘦由平
均值
和
方差
决定,体现了噪声幅度出现的频率特性。总结来说,
高斯白噪声
是功率谱密度均匀分布且幅度服从高斯分布的随机信号,其频率成分丰富,无论在低频还是高频都有存在。这种特性使得它在通信和信号处理领域中具有重要地位,对于理解信号的噪声特性至关重要。
如何用matlab 产生
均值为0
,
方差为
5
的高斯噪声
答:
g=imnoise(f,'gaussian',
0
.2);subplot(122),imshow(g),title('添加椒盐噪声图像');。4、输入完代码后,点击“保存并运行”。5、选择保存位置,并为m文件重命名,如下图所示所示,设置完成,点击“保存”。6、就在Matlab中为添加
高斯噪声
,并且把
一
组对比图显示在同一个窗口中,就完成了。
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白噪声的方差为1说明什么
生成白噪声