1、在通信系统中,除了常见高斯噪声还有哪些噪声会对我们无线传输造成影响(1)噪声 在通信系统中,经常碰到噪声之一就是噪声。噪声是指它功率谱密度函数在整个频域内是常数,即服从均匀分布。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。之所以称它为“”噪声,是因
# 使用 Python 生成高斯噪音 高斯噪音是一种随机信号,通常用于音频信号处理、通信和其他领域。本文将为初学者详细讲解如何在 Python 中生成高斯噪音。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务: ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | 代码片段 | |------|--------------------|-----
原创 1月前
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平稳性检测 平稳性定义:围绕一个常数上下波动且波动范围有限,即有常数均值和常数方差。如果有明显趋势或者周期性,那它通常不是平稳序列。检测方法有三种: (1)时序图检测 (2)自相关系数和偏相关系数>>>>>>通过spss 截尾:就是在某阶之后,系数都为0 拖尾:就是有一个缓慢衰减趋势,但是不都为02.不平稳处理方法 差分法:一阶差分指的是原序列值相距一期
傅里叶变换简单解释傅里叶变换把无限长三角函数作为基函数,这个基函数会伸缩,平移(其实是两个正交基分解)。缩得窄,对应高频;伸得宽,对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。某一个尺度(宽窄)下乘出来结果,就可以理解成信号所包含的当前尺度对应频率成分有多少。于是,基函数会在某些尺度下,与信号相乘得到一个很大值,因为此时二者有一种重合关系。那么我们就知道信号包含该频率成分多少。 
昨天研究别人app看到噪音这个知识,指的是听起来很舒缓不突兀,整个频谱
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原创 2023-03-10 06:57:07
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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.
串扰和噪声第六章 串扰和噪声6.1概述6.2串扰毛刺分析( Crosstalk Glitch Analysis)6.2.1基础( Basics)6.2.2毛刺类型(Types of Glitches)1.上升和下降毛刺(Rise and Fall Glitches)2.过冲(Overshoot)和下冲(Undershoot)毛刺6.2.3毛刺阈值和传播( Glitch Thresholds
**QOCA处理大致过程**先用analyze模块,去除里面的季节性信号和step(突跳)以及趋势项,然后用这个模块生成序列进行PCA分析,得到共模误差,然后把PCA得到两个文件(cali_pca.cpt主分量文件和cali_pca.seign特征向量文件 )带到analyze,重新analyze一次,这次只去除step和共模误差,然后就可以用cats算速度场了st_filter 目的是实
    研究生期间主要研究课题就是关于图像去噪内容,我们最常用方法就是向图片图片添加固定噪声浓度高斯噪声来模拟自然界中真实含噪图片。但是具体加入高斯噪声到底是什么类型噪声,他在图像中出现频率,以及噪点深度是多少也都是值得我们在意地方,只有弄懂这些,你才会更深刻地理解向图像中添加高斯噪声含义。一、高斯分布凡是学过概率统计的人,想必高斯分布是大家再熟悉不过
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
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
MATLAB中产生高斯噪声非常方便,可以直接应用两个函数,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m行n列高斯噪声矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声强度。 y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 y = wgn(m
在信号或者图像降噪研究中,很多学者采用高斯噪声添加到干净样本中,来模拟含有噪声样本,并以此来验证提出模型降噪效果(比如降噪自编码器——Denoising Autoencoder)。有一次投稿,一个审稿人问为什么采用高斯噪声? 如何保证添加噪声后,样本有指定信噪比(Signal to Noise Ratio)?对于第一个问题,我自己一时回答不上来,于是就去网上查找资料。我相信这两个问题
rand产生是[0,1]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,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
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
目录1.模型显著性检验R语言实现例题2.参数显著性检验 例题小结1.模型显著性检验检验模型有效性(对信息提取是否充分)判定原则:        一个好拟合模型应该能够提取几乎所有的样本相关信息,即残差序列应该为噪声序列。反之,如果残差序列为非噪声序列,那就意味着残差序列中还残留着相关信息未被提取,这就说明拟合模型不够有效原假设:残差序
# MongoDB 监测变更流 时间序列集合 在构建应用程序时,我们经常需要监测数据变化并对其进行处理。而在使用 MongoDB 数据库时,可以使用变更流(Change Streams)功能来监测集合变化,以便实时地捕获和响应数据变更。 时间序列数据则是一种按照时间顺序排列数据集合,通常用于记录一系列随时间变化数据。在 MongoDB 中,我们可以根据时间戳字段将数据存储在时间序列
原创 3月前
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立法噪声什么是时间序列时间序列分析流程和方法 借鉴这两篇文章思路,我写了个立法噪声检验直接使用程序,用于遇到问题时直接跑程序代码main文件即可% 立法数噪声检验,渡边笔记 % 如果易知原始数据不是平稳,则不能做随机性检验 % 接下来要求差分,目的: 变成平稳数据 % p 如果比 0.05 小就不是噪声序列,可以使用时间序列 % 某种现象指标数值按照时间顺序排列而成数值序列
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.
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