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产生是[01]上均匀分布随机序列randn产生均值为0,方差为1高斯随机序列,也就是噪声序列rand产生是均匀分布噪声序列randn产生是正态分布噪声序列MATLAB还提供了两个产生高斯噪声函数,一个是WGN,另一个是AWGN。WGN用于产生高斯噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯噪声1. WGN:产生高斯噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个
转载 2023-08-10 14:33:55
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噪声定义:均值为零平稳随机过程,如果它功率谱密度均匀分布在无限频率轴上,那么这个平稳随机过程就是噪声。通过白噪声定义我们可以得到噪声几点性质:1. 噪声是平稳随机过程 1.1. 平稳随机过程性质: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. 噪声功率谱密度均匀无限长 2.1. 平稳随机过程自相关函数和功率谱密度互为傅里叶变换:噪声自相关是单位冲激3.
我正在使用Matlab函数Y = WGN(M,N,P)生成具有高斯分布噪声。 此功能使用功率值(dB瓦)来计算输出信号幅度。 由于我想获得-1 V至1 V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,
本文科普一下高斯噪声(white Gaussian noise,WGN)。  百度百科上解释为“高斯噪声,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。  噪声,如同白光一样,是所有颜色光叠加而成,不同颜色光本质区别是的它们频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应,紫色光波长短而频率高)。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此书读书笔记。噪声(white noise)是最简单随机时间序列(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噪声时间序列。并且,这个正态分布参数是固定,不会随着时间变化。所以,这种情况就是从一个固定概率分布中重复抽取值形成时间序列
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时滞中boxpierce为True时表
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,“”与“不白”是和分布没有关系。当随机从高斯分布中获取采样值时,采样点所组成随机过程就是“高斯噪声”;同理,当随机从均匀分布中获取采样值时,采样点所组成随机过程就是“均匀噪声”。那么,是否有“非高斯”噪声呢?答案是肯定,这就是”高斯色
1.噪声什么是噪声对于时间序列{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,主要是检验数据稳定性和随机性(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python代码from statsmodels.
一,噪声    噪声序列,是指噪声过程样本实称,简称噪声噪声是在较宽频率范围内,各等带宽频带所含噪声能量相等噪声,是一种功率频谱密度为常数随机信号或随机过程,也就是说,此信号在各个频段上功率是一样。X(t)(t=1,2,3……),如果是由一个不相关随机变量序列构成,即对于所有s不等于t,随机变量X(t)和X(s)协方差为零,则称其为纯随机过程
噪声是时间序列预测中一个重要概念。如果一个时间序列噪声,它是一个随机数序列,不能预测。如果预测误差不是噪声,它暗示了预测模型仍有改进空间。在本教程中,你将学习Python噪声时间序列。完成本教程后,你将知道:噪声时间序列定义以及为什么它很重要。如何检查是否你时间序列噪声。用于识别Python噪声统计和诊断图。让我们开始吧。什么是噪声时间序列?时间序列可能是噪声
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形式指数分
平稳时间序列以及MATLAB相关工具箱学习笔记概念(1)平稳序列序列均值是个常数,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)平稳噪声序列所谓噪声,可以理解为一种非周期性扰动。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,所以说平稳噪声序列是一段没有记忆平稳序列。 在MATLAB中可用如下代码生成高斯分布下平稳
高斯噪声(White Gaussian Noise)中高斯是指概率分布是正态函数,而噪声是指它二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上相关性。高斯噪声是分析信道加性噪声理想模型,通信中主要噪声源——热噪声就属于这类噪声。热噪声亦称噪声,是由导体中电子热震动引起,它存在于所有电子器件和传输介质中。它是温度变化结果,但不受频率变化影响。热噪声是在所有频谱中以相同形态
目录1. 平稳性检验2. 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,对全文内容准确性、完整性或可靠性不作任何保证。同时,文中提及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,主要展示结果转换输出。1. 平稳性检验    平稳性检验是时序建模基础,对
在数据分析中,数据获取是第一步,numpy.random 模块提供了非常全自动产生数据API,是学习数据分析第一步。  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
# Python生成噪声图: 科普与代码示例 噪声是具有均匀频谱噪声,通常用于信号处理、音频处理以及其他许多科学领域。它特点是音频中所有频率声音都保持相同强度。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python生成噪声图,并展示相关代码示例。 ## 什么是噪声噪声定义可以简单理解为所有频率声音以相同强度同时发出。由此产生声音是非常均匀,听起来就像静电声。在科学研究和工
原创 1月前
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# Python生成随机噪声教程 噪声是一种常见声音信号,它频率分布是均匀,包含了各个频率成分。生成随机噪声在信号处理、声音设计及许多其他应用中都有广泛用途。对于初学者,使用Python生成噪声是一个很好练习。本教程将带你逐步实现这个目标。 ## 实现噪声生成流程 首先,我们需要明确实现过程步骤。以下是生成随机噪声流程: | 步骤 | 描述
原创 1月前
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# 如何用Python生成噪声函数 ## 介绍 作为一名经验丰富开发者,我将向你展示如何使用Python生成噪声函数。这将帮助你了解如何在数据分析、信号处理等领域中使用噪声函数。 ## 流程概述 下面是生成噪声函数整个流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入所需库 | | 2 | 生成随机数 | | 3 | 绘制噪声函数 | ## 具体步
原创 5月前
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