目录Numpy基础1.多维数组对象：ndarray1.1 生成多维数组对象1.2 ndarry的数据类型1.3 Numpy数组计算1.4 数组索引与切片1.5 布尔索引1.6 神奇检索1.7 数组转置与换轴2. 通用函数：向量化计算3. 使用数组进行面向数组编程3.1 将条件逻辑作为数组操作3.2 数学和统计方法3.3 排序3.4 其他集合逻辑4. 线性代数5. 示例：随机漫步pandas入门1
rand产生的是[0，1]上的均匀分布的随机序列randn产生均值为0，方差为1的高斯随机序列，也就是白噪声序列rand产生的是均匀分布白噪声序列randn产生的是正态分布的白噪声序列MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。 1. WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个
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2023-08-10 14:33:55
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白噪声的定义：均值为零的平稳随机过程，如果它的功率谱密度均匀的分布在无限的频率轴上，那么这个平稳随机过程就是白噪声。通过白噪声的定义我们可以得到白噪声的几点性质：1. 白噪声是平稳随机过程 1.1. 平稳随机过程的性质：均值与时间无关、自相关函数只和时间差有关、均方值有限。2. 白噪声的功率谱密度均匀无限长 2.1. 平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度互为傅里叶变换：白噪声的自相关是单位冲激3.
我正在使用Matlab函数Y = WGN(M,N,P)生成具有高斯分布的白噪声。 此功能使用功率值(dB瓦)来计算输出信号的幅度。 由于我想获得-1 V至1 V的输出幅度范围，因此有一个功能模式"线性"。我正在尝试使用"线性"模式来产生输出，但结果是输出幅度范围为[-4 4]RandomSignal = wgn(10000,1,1,1,'linear');Time = linspace(0,10,
本文科普一下高斯白噪声（white Gaussian noise，WGN）。 百度百科上解释为“高斯白噪声，幅度分布服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布”，听起来有些晦涩难懂，下面结合例子通俗而详细地介绍一下。 白噪声，如同白光一样，是所有颜色的光叠加而成，不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同（如红色光波长长而频率低，相应的，紫色光波长短而频率高）。白噪声在功率谱上（若以频率为横轴，信号
本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。白噪声（white noise)是最简单的随机时间序列（stochastic time series)。在每一时刻，从一个正态分布中抽取一个值从而形成白噪声时间序列。并且，这个正态分布的参数是固定的，不会随着时间变化。所以，这种情况就是从一个固定的概率分布中重复抽取值形成时间序列。
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2023-10-13 16:00:03
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白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数lags为延迟期数，如果为整数，则是包含在内的延迟期数，如果是一个列表或数组，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中boxpierce为True时表
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2023-08-23 07:15:29
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白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在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”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色
1.白噪声什么是白噪声对于时间序列{wt} 若满足下面三个条件，该序列为一个离散的白噪声（white noise）：每个时间点均值为0：E(wt)=0每个时间点方差为σ2：Var(wt)=σ2对于任意k≥1，自相关系ρk=0：Cov(wt,wt+1)=0使用matlab产生白噪声fs=10000; %采样频率
Ns=10000;
在对时间序列做预测前，我们要对数据进行一系列检验，主要是检验数据的稳定性和随机性（白噪声检验），本文主要介绍ADF检验和Ljung-Box检验ADF检验ADF检验即单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。下面给出ADF检验的python代码from statsmodels.
一，白噪声 白噪声序列，是指白噪声过程的样本实称，简称白噪声。白噪声是在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程，也就是说，此信号在各个频段上的功率是一样的。X(t)（t=1，2，3……），如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的，即对于所有s不等于t，随机变量X(t)和X(s)的协方差为零，则称其为纯随机过程
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2023-10-13 22:26:20
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白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声，它是一个随机数序列，不能预测。如果预测误差不是白噪声，它暗示了预测模型仍有改进空间。在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列。完成本教程后，你将知道:白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。如何检查是否你的时间序列是白噪声。用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。让我们开始吧。什么是白噪声时间序列？时间序列可能是白噪声。
这样: randn函数 e69da5e6ba90e799bee5baa6e997aee7ad9431333431373838 产生高斯分布序列,例如: y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0.0128; b=sqrt(0.9596); y=a+b*y; y=rand(1,100);均与分布 R=exprnd(MU,m,n) 生成m×n形式的指数分
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2023-10-26 11:05:03
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平稳时间序列以及MATLAB相关工具箱学习笔记概念（1）平稳序列即序列的均值是个常数，与序列长度、起始位置无关。 直观看上去，该序列类似于围绕某一个值上下波动（该值为平稳序列均值）。（2）平稳白噪声序列所谓噪声，可以理解为一种非周期性的扰动。由于其自协方差函数值为0，于是其各序列值没有任何相关关系，所以说平稳白噪声序列是一段没有记忆的平稳序列。 在MATLAB中可用如下代码生成高斯分布下的平稳白噪
高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声是分析信道加性噪声的理想模型，通信中的主要噪声源——热噪声就属于这类噪声。热噪声亦称白噪声，是由导体中电子的热震动引起的，它存在于所有电子器件和传输介质中。它是温度变化的结果，但不受频率变化的影响。热噪声是在所有频谱中以相同的形态
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2023-10-07 13:40:38
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目录1. 平稳性检验2. 白噪声检验免责声明：本文由作者参考相关资料，并结合自身实践和思考独立完成，对全文内容的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。同时，文中提及的数据仅作为举例使用，不构成推荐；文中所有观点均不构成任何投资建议。请读者仔细阅读本声明，若读者阅读此文章，默认知晓此声明。*本文非理论篇，主要展示结果的转换输出。1. 平稳性检验 平稳性检验是时序建模的基础，对
在数据分析中，数据的获取是第一步，numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API，是学习数据分析的第一步。 总体来说，numpy.random模块分为四个部分，对应四种功能： 简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度 排列：将所给对象随机排列 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等 生成器：种随机数种子，根据同一种子产生的
# Python生成白噪声图: 科普与代码示例
白噪声是具有均匀频谱的噪声，通常用于信号处理、音频处理以及其他许多科学领域。它的特点是音频中所有频率的声音都保持相同的强度。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python生成白噪声图，并展示相关代码示例。
## 什么是白噪声？
白噪声的定义可以简单理解为所有频率的声音以相同强度同时发出。由此产生的声音是非常均匀的，听起来就像静电声。在科学研究和工
# Python生成随机白噪声的教程
白噪声是一种常见的声音信号，它的频率分布是均匀的，包含了各个频率成分。生成随机白噪声在信号处理、声音设计及许多其他应用中都有广泛的用途。对于初学者，使用Python来生成白噪声是一个很好的练习。本教程将带你逐步实现这个目标。
## 实现白噪声生成的流程
首先，我们需要明确实现过程的步骤。以下是生成随机白噪声的流程：
| 步骤 | 描述
# 如何用Python生成白噪声函数
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Python生成白噪声函数。这将帮助你了解如何在数据分析、信号处理等领域中使用白噪声函数。
## 流程概述
下面是生成白噪声函数的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 生成随机数 |
| 3 | 绘制白噪声函数 |
## 具体步
