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时间序列和白噪声

1.什么是白噪声?  答:白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯,是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说,此信号在各个频段上的功率是一样的,由于白光是由各种频率(颜色)的单色光混合而成,因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”,此信号也因此被称作白噪声。相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽,因而其能量是无限大,这在现实世界是不可能存在的。实际上,我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音,因为这让我们在数学分析上更加方便。然而,白噪声在数学处理上比较方便,因此它是系统分析的有力工具。一般,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数          高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声           高斯分布——也称正态分布,又称常态分布。对于随机变量X,记为N(μ,σ2),分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时,p   (x)也就确定了,特别当μ=0,σ2=1时,X的分布为标准正态分布。

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关于libsvm的PCA和 网格寻优「建议收藏」

写在前面:这篇博客写的很乱,只是先大致记录一下,后期行得通再慢慢补充。 之前稍微整理了libsvm的内容,但是还有很多没搞懂,最近因为论文思路卡住了,所以又反过来弄libsvm 因为看人家的论文,偏应用的方面,流程都非常完整,特征提取以后,一般有降维,有参数寻优,所以就很想实现这些功能,因为对比实验真的一点也写不下去了,头大…而且svm的工具箱非常的成熟了,除了常用的libsvm工具包,还有Libsvm-Faruto Ultimate的工具包,这是一个基于libsvm的工具箱,增加了许多实用的功能:降维、参数寻优、可视化等等,所以我想试一下能不能丰富我的实验,不然就只能好好补对比实验了…

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emgucv教程(iis配置步骤)

Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数,如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。Emgu Cv的优势在于.net非常完美的界面,给用户操作带来非常直观的感觉。Emgu Cv每个版本都有修改一部分函数,在兼容旧版本下做的不是很好。本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本,希望读者也采用相同的版本进行学习,从而避免一些版本兼容上的问题。在国内并不流行Emgu Cv,因此关于Emgu Cv的资料比较少,从而导致了新手学习起来比较费劲,同时使更多想去学习Emgu Cv的人放弃学习,这样的一个恶性循环。

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