平稳性检测 平稳性的定义：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。如果有明显的趋势或者周期性，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的趋势，但是不都为02.不平稳的处理方法 差分法：一阶差分指的是原序列值相距一期
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2024-02-15 11:20:18
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来表示其变换核。对于一个向量 ，记我们添加的加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）为 ，得到的有噪声向量为 ，即有那么该变换可表示为所以有噪声信号 的变换系数可以拆分为无噪声信号 的变换系数与噪声信号 的变换系数的和。由于这里只有噪声信号 是随机的，我们讨论 &nbs
MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，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m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。 y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 y = wgn(m
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2024-08-09 17:52:25
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使用2D矢量场的 LIC(line integral convolution ) 算法时，需要使用 白噪声图片 作为输入。查阅了相关资料。整理如下：1. 白噪声的定义白噪声在功率谱密度上（若以频率为横轴，信号幅度的平方为功率（在纵轴上））分布为常值，即从高频到低频各种频率的噪声都有（从频域上考虑），也即每个时刻出现的噪声幅值都是随机的（从时域上考虑）。2. 高斯白噪声的定义高斯分布又名正
# Python白噪音检验指南
## 1. 引言
白噪声是指一种统计特性稳定的随机信号，其自相关函数仅在零延迟时取非零值。检测时间序列数据是否为白噪音对于时间序列分析非常重要。本教程将向您介绍如何使用Python进行白噪音检验。
## 2. 流程概览
以下是进行白噪音检验的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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你是否经常因为周围的环境噪音而难以入眠？窗外的汽车鸣笛声、邻居的吵闹声、建筑施工声，生活在城市里的人们总是被各种各样的噪音包围。在安静的夜晚这些噪音显得格外突出，让对噪音敏感的人们心烦意乱、辗转难眠。如果你属于这种情况，就来尝试一下白噪音吧！本文将从五个方面阐述，让大家了解并学会如何获得和使用白噪音。什么是白噪音？为什么白噪音能助眠？关于白噪音的科学研究哪里能获取到白噪音？如何使用白
# 使用 Python 生成高斯白噪音
高斯白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 中生成高斯白噪音。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 |
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原创
2024-08-13 03:31:07
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高斯白噪音是一种广泛应用于信号处理和通信系统中的随机噪声。本博文将详细记录实现“高斯白噪音加入信号”的过程，涉及技术架构的演进、性能优化、故障复盘及经验总结。
### 初始技术痛点
信号处理领域的研究和应用中，通常需要合成包含噪声的信号以进行测试和验证。高斯白噪音因其特性被广泛使用。然而，如何有效地生成并加入高斯白噪音，以保持信号的完整性，是一个很有挑战性的任务。下图展示了技术债务分布的四象限
研究生期间主要研究的课题就是关于图像去噪内容的，我们最常用的方法就是向图片图片添加固定噪声浓度的高斯白噪声来模拟自然界中的真实含噪图片。但是具体加入的高斯白噪声到底是什么类型的噪声，他在图像中出现的频率，以及噪点的深度是多少也都是值得我们在意的地方，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的含义。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
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2023-11-14 08:46:43
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1、在通信系统中，除了常见的高斯白噪声还有哪些噪声会对我们无线传输造成影响（1）白噪声 在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。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。之所以称它为“白”噪声，是因
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2024-10-29 19:19:09
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经过我们的介绍之后，相信朋友们已经对白噪音有了一定的了解，但是我们应该如何去获得白噪音呢？其实我们利用身边的小物件就能获取白噪音，其实非常的简单，我们仅需要有电风扇和空调就能制造出白噪音，朋友们是不是也有在烈日炎炎的夏日打开空调和电风扇，享受着丝丝清凉，听着电风扇和空调的声音安静入眠的经历呢？收音机当中的白噪音最易获取但是夏天可以这么获取白噪音，那么冬天我们应该如何获取白噪音呢？本身就寒冷，在打开
昨天研究别人的app看到白噪音这个知识，指的是听起来很舒缓不突兀，整个频谱
原创
2023-03-10 06:57:07
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1、基于加窗DFT变换域处理算法 接收机接收到的信号由期望信号、信道噪声和窄带干扰信号3部分组成，可以写成数学表达式：r(t) = s(t) + g(t) + j(t) (1)其中，s(t)为数据序列经过伪随机码扩频之后，进行BPSK调制得到的发射信号，g(t)为零均值，双边功率谱密度为N0
在信号或者图像的降噪研究中，很多学者采用高斯白噪声添加到干净的样本中，来模拟含有噪声的样本，并以此来验证提出模型的降噪效果（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白噪声? 如何保证添加噪声后，样本有指定的信噪比（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
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2024-04-17 07:50:59
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# 如何使用Python生成白图
在图像处理的领域，生成一张纯白图片是一个相对简单的任务。使用Python语言，你可以通过几个步骤轻松地实现这一点。本文将以明确的流程和代码示例指导你完成这一目标。
## 流程步骤
下面是生成白图的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------------------|
| 1 | 安装所需库
原创
2024-08-15 09:57:38
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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.
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2023-11-09 11:04:27
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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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目录1.模型的显著性检验R语言实现例题2.参数显著性检验 例题小结1.模型的显著性检验检验模型的有效性（对信息的提取是否充分)判定原则： 一个好的拟合模型应该能够提取几乎所有的样本相关信息，即残差序列应该为白噪声序列。反之，如果残差序列为非白噪声序列，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
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2023-12-26 20:21:30
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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,
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2024-01-18 23:30:07
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