产生均值为0,方差为1的高斯白噪声e(n),经过系统H(z)后输出的x(n) 通过LMS滤波器进行自适应滤波,迭代次数为500次,总共做了100次求平均均方误差e(n)^2。 当u分别取0.002、0.005、0.008、0.01时,LMS自适应滤波器的性能曲线如图1所示: 图1 不同u的取值下自适应滤波器的性能曲线 对应的滤波器系数a1、a2学习...
python产生均值为0方差为1的高斯白噪声 均值为零的高斯白噪声 就是说功率谱为一常数;也就是说,其协方差函数(零均值)在delay=0时不为0,在delay不等于0时值为零;换句话说,样本点互不相关。所以,“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时,采样点所组成的随机过程就是“高斯白...
对复高斯分布了解了之后,现在解释一下randn这个函数,这个函数主要的作用是产生均值为0,方差为1的正态随机分布数或矩阵,而randn(n,m)是产生一个m*n的随机项矩阵 第三部分: 现在对答案1进行解释,根据均值的性质:E[cX]=cE[X],方差的性质:D[cX]=(c^2)D[X],可得s = sqrt(var/2)*(randn(1,K) +j*...
对复⾼斯分布了解了之后，现在解释⼀下randn这个函数，这个函数主要的作⽤是产⽣均值为0，⽅差为1的正态随机分布数或矩阵，⽽randn(n,m)是产⽣⼀个m*n的随机项矩阵 第三部分：现在对答案1进⾏解释，根据均值的性质：E[cX]=cE[X]，⽅差的性质：D[cX]=(c^2)D[X]，可得s = sqrt(var...
方差为2*[(sqrt(var/2))^2]*1=2*(1/2)=1,同时实部和虚部都满足要求,因此这个答案是能产生均值为0,方差为1的复高斯分布的。 当要改变方差是,只需要改变var的值即可(这个答案的均值都为0)。 --- z=x+iy E{z}=E{x+iy}=E{x}+i*E{y} D{z}=E{(x+iy)*(x+iy)'}=E{|x+iy|^2}=E...
-1~1的均匀分布 unifrnd(-1,1,1000,1)但是-1~1的均匀分布方差是1/3，不是1 均值为0方差为1的高斯分布 normrnd(0,1,1000,1)但是高斯分布不可能保证[-1,1]
你的方差指的是什么，你自己按照方差的定义来看一看，0均值，然后一堆复数做一些运算，怎么会得到一个实数1呢~~所以这个方差1指的是谁的方差呢？我猜八成你是要产生一个复高斯白噪声，功率为1吧~下边这样就行了~~~X = sqrt(1/2) * ( randn(1,100) + j * randn(1,100) );...
假设输入信号为X，则给X加上一个均值为0，方差为1的高斯白噪声信号的方法为 Y=X+normrnd(0,1);
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noise=4*randn。这是在matlab中的实现