最佳答案 解:设输出信号为,则由线性系统得输出也是平稳过程。(1) 当时,所以有,,(2)线性系统的输入端是高斯白噪声,则经过线性系统后输出也是高斯信号,其二维概率密度为: 结果一 题目 (15分)设输入信号为均值为零,方差为1的高斯白噪声,通过一个线性系统,线性系统的单位冲击响应为,求:(1) 输出信号的均值、相关函数...
【解析】 可以使用如下的函数实现R =normrnd (MU,SIGMA)(生成均值为 MU,标准差为SI GMA 的正态随机数 ) R = normrnd(MU ,SIG MA,m)(生成1 × m个正态随机数)R = nor mnod(MU_2,SIGMA,m,n) (生成 m 行 n列的 m× n个正态随机数)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...
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“高斯白噪声”,高斯白噪声代表最大的随机性,因而在诸多的仿真中都采用...
k=(0:300)'/100;计算采样值 x=sin(2*pi*k);施加高斯白噪声 y=awgn(x,0);figure(1);设置绘图位置,左下角距屏幕左200像素,下200像素,宽800像素,高300像素 set(gcf,'Position',[200,200,800,300]);绘图网格1*2,左图绘制原始信号,右图绘制噪声信号 subplot(1,2,1),plot(k,x);subplot...
令观测样本由给出,其中是一高斯白噪声,其均值为零,方差为1。假定的先验概率密度为试用平方和均匀代价函数分别求的贝叶斯估计。
在MATLAB中产生均值为0、方差为1的白噪声,可以通过以下几种方法实现: 1. 使用randn函数 randn函数可以直接生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数,这些随机数即可视为白噪声信号。 matlab % 设置白噪声序列长度 N = 1000; % 生成服从标准正态分布的随机数(白噪声) noise = randn(N, 1); % 绘制...
答案:平稳:统计特性与时间起点无关;加性:以叠加到信号上去的形式出现;高斯:噪声的概率密度函数为高斯分布;白:噪声的功率谱密度为均匀(常数) 答案 平稳 相关推荐 1高斯过程。而且均值为0,方差为 一个均值为零方差为的窄带平稳高斯过程,它的同相分量和正交分量均是___通信系统中的信道噪声常简化为平稳的加性高斯...
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) );...
为了正确生成均值为0的高斯白噪声,我们可以编写一个Python脚本进行自动化生成。 这里是Python示例代码: importnumpyasnpdefgenerate_gaussian_noise(size=1000,mean=0,stddev=1):returnnp.random.normal(loc=mean,scale=stddev,size=size)noise_data=generate_gaussian_noise()print("均值:",np.mean(noise_data)) ...