给信号加上一个均值为0,方差为2的高斯白噪

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/18 02:48:12
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

一个样本容量为900的样本选自于期望为100,方差为10的总体.问:预计它的均值的最大值和最小值分别是多少?

这应该是区间估计问题,由于总体方差是已知的,同时又是大样本,可参照单个样本平均数的u检验法来进行估计.但题目中没有置信度,无法代你计算.

总体X具有均值μ,方差σ^2.从总体中取得容量为n的样本,Xˉ为样本均值,S^2为样本方差

对于θ,如果E(θ^)=θ,则θ^为θ的无偏估计.而样本均值可以认为是总体均值的无偏估计,即E(Xˉ)=E(X)=μ而样本方差可以认为是总体方差的无偏估计,即E(S^2)=D(X)=σ^2所以这个题就

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

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,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

形式为yi=a+Bxi+εi εi是均值为u,方差为σ^2的,请问如果把前面那个式子转化成εi均值为0的形式要怎么变化?

1楼的回答正确,将误差的均值进入常数项调整就行,将原式化为yi=a+Bxi+(εi-u),括号内期望为0,方差σ^2,将u提到常数项处,就得yi=(a-u)+Bxi+εi再问:新式子里的的εi跟之前的

设X和Y相互独立,都服从均值为0,方差为0.5的正态分布,为啥X-Y~N(0,1)

X和Y相互独立,都服从均值为0,方差为0.5的正态分布,则由性质可得到:X-Y也是一正态分布.这点高数书上有.由均值的性质可以得到X-Y的均值=X的均值-Y的均值,故X-Y的均值为0由方差的性质可以得

怎么蒙特卡洛法在matlab中产生方差为5,均值为20的正态分布随机序列

andn(m,n)产生标准差为1,均值为0大小为mxn的矩阵如果要差生序列,那么将m或n设为1就形了根据正态分布的特性,A*rand(m,n)+B,就能产生标准差为A,均值B的随机矩阵根据你的要求a=

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.