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平稳白噪声
用eviews做时间序列分析通过自相关图认定其为非
平稳
序列(AC与PAC存在...
答:
从自相关图认定序列的
平稳
性,不是很准确,有随意性。一般还是采用单位根检验来确定序列的平稳性。如果序列平稳,就默认其为arma模型,其具体的滞后的阶数,要结合adjusted r2和AIC(BIC),综合比较得出。
吃什么可以改善睡眠
答:
白噪声
能够压制环境噪音,让入睡变得更容易。 4、消除电视影响。 研究显示,电视会“偷走”人们的睡眠时间。电视中的画面、声音会令人持续兴奋状态,电视光线会阻碍人体调节生物钟。因此,最好只在客厅看电视,或在想入睡前30~60分钟关闭电视。 5、把电子产品请出卧室。 不仅电视会“偷走”你的睡眠时间,笔记本电脑、...
什么叫“单位根过程”?
答:
可见,设若r=1,亦即假设该随机过程为随机游走过程,则该随机过程的特征根为z=1,称之为单位根。我们便称相应的随机(游走)过程为单位根过程。这就是单位根过程这一名词的由来。 进一步地,考虑随机趋势过程: yt=a+yt-1+ut其中,a为常数项,ut是
白噪声
。不难看出,随机趋势过程也有一个单位根...
时间序列有没有必要讲green函数
答:
若
平稳
序列的偏相关函数是拖尾的,而自相关函数是截尾的,则可断定序列适合MA模型;若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的,则序列适合ARMA模型。(四)进行参数估计,检验是否具有统计意义。(五)进行假设检验,诊断残差序列是否为
白噪声
。(六)利用已通过检验的模型进行预测分析。
什么是信号功率谱,频谱与信号功率谱是什么关系?
答:
相比之下,频谱极为不严格,主要是体现信号的平均变换,要求的只是一段时间平均量。所以经常说在频谱信号不同的情况下,它的功率谱很可能是一样的。例如:高斯
白噪声
信号,每一个样本的频谱都可能是不同的,但是功率谱是一模一样的。功率谱是随机过程的统计平均概念,
平稳
随机过程的功率谱是一个确定函数...
运用matlab进行随机信号的功率谱密度估计仿真【急求】
答:
clear ; fs=20000; n=0:1/ fs: 0. 1; N=lengt h( n); W=2000*pi;%因方波频率 F=1000HZ 所以角频率 W=2000pi X1n=square( W*n) ;%方波信号 X2n=randn( 1, N);%
白噪声
信号 xn=X1n+0. 2*X2n; subplot (3, 1, 1) plot (n, xn) ; xlabel( ' n' ) ylabel('...
随机数字信号处理 证明MA(1)是否为
平稳
线性过程
答:
MA(1)是线性平稳的 考虑一个MA(1)过程:x[n]=c[n]+b*c[n-1],其中c[n]是
平稳白噪声
,方差为v 线性:令输入为d*c[n],易证输出为d*x[n]令y[n]=e[n]+b*e[n-1],其中e[n]是平稳白噪声。可证x[n]+y[n]=c[n] + e[n] + b*(e[n-1]+c[n-1])即输入为c,e之...
白噪声
的方差是多少?
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...
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 ...
白噪声
功率谱密度方差
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...
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