标准高斯白噪声 均值为0方差位1

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/14 18:29:27
设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0、方差为12

令:Z=X-Y,则由于X,Y相互独立,且服从正态分布,因而Z也服从正态分布,且EZ=EX-EY=0-0=0,DZ=D(X-Y)=DX+DY=12+12=1,因此,Z=X-Y~N(0,1),∴E|X-Y

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X-Y|的方差.

分析:这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE(|Z|)=(2/√2π)∫ze^(-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

设X和Yshi相互独立且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布求随机变量|X-Y|的方差

真正的|X-Y|的方差要比这样算的小很多...定义I{x>y}=1如果x>y;否则为0I{x

怎样用matlab生成一维的均值为0协方差为1的高斯白噪声序列

a=randn(n,1)a是你要的白噪声,n是序列长度

matlab产生白噪声,怎么产生均值为0,方差为1的白噪声.

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

设(X1,X2,...,Xn)为总体X~N(0,1)的一个样本,X拔为样本均值,S^2为样本方差,则有( )

选DX拔=0,所以A、B错C由单正态总体的抽样分布定理得X拔/(S/根号n)~t(n-1),C错D中把n-1移到分母里面,得到分子是自由度为1的卡方分布,分母是自由度为n-1的卡方分布,满足F分布的定

高斯噪声功率在做图像处理实验,让我们给图片加上噪声功率为50的高斯噪声,那相应的均值和方差应该是多少呢?

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.

X服从标准正态分布,抽取容量为16的样本均值和样本方差,则样本均值的期望和样本方差的期望是多少?

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

怎样用matlab产生以2为方差,1为均值的随机数

normrnd(1,2^.5,9,10)产生9行10列以1为均值根号2为标准差的随机数,满足正态分布

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?

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

matlab中,给一个正弦信号加上一个均值为0,方差为1的高斯白噪声信号,想用awgn函数,

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

如何用matlab 产生 均值为0,方差为5的高斯噪声

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

请教通信方向的高手们,方差为0.5和均值为0的高斯白噪声的平均功率是1吗?高斯噪声的平均功率求法,谢谢!

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

怎样用matlab产生给定均值与方差的 亚高斯噪声和超高斯噪声

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.

用matlab作出x(k)=sin(2πk)的图像,并加入零均值方差为1的高斯白噪声,并显示.

% 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);% 

设随机变量X与Y独立,且X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,而Y服从标准正态分布.

由已知X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正态分布,所以X−12~N(0,1),E(X)=1,D(X)=2;由Y服从标准正态分布,所以:Y~N(0,1),E(Y)=0,D(Y)=1;又X、Y相互独立

什么叫带零均值高斯白噪声,它的方差阵为Q,主要回答什么叫"0均值"!

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.