高斯白噪声的平均功率等于其方差

还有一个公式D(kX)=k²D(X)所以D(X-Y)=D(X)+D(-Y)=D(X)+(-1)²D(Y)=D(X)+D(Y)

稳态情况下,算平均功率的话,如果知道每个电阻的输出功率,那么电路的平均功率就是所有电阻的平均功率的总和.因为电感电容的平均功率总是0.要算瞬时功率的

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

这个看下面几个例子：1.（1）天气晴朗时,小银测得太阳能热水器1h内平均能使质量为36kg的水从20℃升高到30℃,则水吸收了多少热量?（2）小名测得热水器接收太阳能的总有效面积为1.2㎡,热水器能把

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.

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

A、控制噪声的措施有：防止噪声产生、阻断噪声传播、防止噪声进入耳朵，说法正确；B、闻其声知其人，是根据每个人发出的声音音色不同来判断的，说法错误；C、可以利用声音的传播速度和测出的时间，来测量距离，因

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

峰值功率X脉冲宽度X重复频率脉冲能量X重复频率这两种

DYi并不是样本方差的期望,把它代入样本方差的期望表达式中正好可以验证样本方差的期望等于总体的方差.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.再问：还是没理解(n-1)/n怎么来的再答：再问：谢谢老师！这个算

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.

书上有公式 自己算吧

洗衣机甩干桶内衣服没有摆放平衡造成偏重,离心力的作用造成洗衣机共振发出很大的噪声.

% 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);% 

常数的方差等于0,但方差等于0的随机变量不一定是常数."而是这个随机变量取常数C的概率为1."反过来说,这个随机变量不取常数C的概率为0,这样不取常数C的情形可以忽略不计,我们就认为这个随机变量取常数

1.错在D(Xi-X平均)=D(Xi)+D(X平均)这步,因为Xi和X平均不是相互独立的,Xi的取值显然影响X平均2.这个道理其实和1的根本原理是一样的.卡方分布是要考虑自由度的,何谓自由度,就是能自

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.

低频噪音之定义我国对于低频噪音的声音频率范围订为20~200Hz,其中对人体影响较为明显之频率,主要为3-50Hz之频率范围.低频噪音特性当平常在室外或开门窗时,屋外噪音成份中,低频噪音部份被其它中高