加性高斯白噪声的均值和方差

均值就是所有数的平均数,就是把所有数都加起来再除以个数方差就是把每个数减去它们的平均数再平方,把这些平方加起来再除以个数方差表示统计数据的离散程度

方差主要科学实验和工程上,比如不同实验条件下,样本【白鼠、炼钢的钢样等】与期望值的偏差等等,在炼钢的时候我们根据经验知道不同特性【硬度、弹性等】的钢与温度区间对应,这个区间可能几乎是一点,也可能是一个

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

例如：>>X=1:10X=12345678910>>mean(X)ans=5.5000>>var(X)ans=9.1667

均值为0,方差为50.高斯噪声是概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声,其功率为信号的方差,均值为0.

以发给你了

对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为：s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.（标准

首先,样本的概念,然后取为不同的样本均值的总体值的一部分实际上是一个变量,当然,样品的平均值.当样品无穷大,样本均值=群体平均2方差的意思是,因为样本均值实际上是一个变量,当然,方差,因为它是不同的整

1、N=10000;Q=[1/31/21/21]'x=sqrt(Q)*randn(1,N);%方程为Q%验证：Px=sum(x.^2,2)/NPx=0.34120.51190.51191.0237%计

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SIGMA的正态随机数）R=normrnd(MU,SIGMA,m)　（生成1×m个正态随机数）R=normrnd

均值=（x*n+y）/(n+1)=x‘（假设为x’,下面用到）方差=1/(n+1)[(x1-x+x-x')^2+...(xn-x+x-x')^2+(y-x')^2]这个公式就是把均值变成x-x+x‘,

y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=sqrt(5);y=a+b*y;就得到了N(0,5)的高斯分布序列.MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MA

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

楼主,这个平均功率应该是0.5吧高斯白噪声的平均功率等于其方差,这是一条结论,记住就好啦~再问：再追加句我现在用的加性高斯白噪声是复数域的复高斯白噪声，那么平均功率是不是应该是2倍的方差呢？您所说的是

如果是打乱排序的话,可以把得出来的结果进行打乱,用shuffle函数就可以了.如果要按自定的规则来排序,那就需要增加字段,如排序字段.

% 设置采样区间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);% 

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

1、均值相同、方差不同：密度图的对称中轴线在一个位置上,方差越大,图像越矮胖；方差越小,图像越高瘦.2、均值不同、方差相同：各密度图高矮胖瘦都一样,只是对称线不同.也就是左右平移的样子.

假设用x(t)表示白噪声,0均值是指：E（x(t)）=0,也就是随机变量的数学期望为0.从你的问题可以看出,这里的高斯白噪声应该一个多维的随机变量.对于任何一个白噪声,都可以进行0均值化处理.