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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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基于MATLAB的AM调制解调

现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM的调制与解调是最基本的,也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能,制造出很多有用又实惠的电子产品,为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式,而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解,完成了课程设计的目标,并经过适当完善后,将可以在实际中应用。

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基于MATLAB的AM调制解调「建议收藏」

摘要 现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM的调制与解调是最基本的,也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能,制造出很多有用又实惠的电子产品,为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式,而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解,完成了课程设计的目标,并经过适当完善后,将可以在实际中应用。

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【吴恩达主讲CS229机器学习】最新课程安排,附吴恩达ML算法应用建议

【新智元导读】经典机器学习课程、由吴恩达主讲的斯坦福CS229最新一期已经开始。用吴恩达的话说,他之所以还保留斯坦福教职很大程度上就是想教授这门课。本文将介绍课程表以及相关资料,后附吴恩达对应用机器学习算法的建议。 吴恩达在斯坦福的机器学习课,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。 吴恩达这些年,从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再

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FPGA图像处理之高斯滤波算法理论篇

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说,实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理(Digital SignalProcessing,DSP)算法,例如 FFT、FIR、IIR 滤波器,大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的,在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列(Field ProgrammableGate Arrays, FPGA)技术在数字信号处理中的应用,将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用,在实时信息处理系统中,对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求,特别是在满足系统性能的条件下,处理速度至关重要。

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如何用MATLAB为图片加噪声

Matlab中为图片加噪声的语句是   (1)J = imnoise(I,type);   (2)J = imnoise(I,type,parameters);   其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵;   一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数,   而(1)中使用缺省参数;   至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar'   (与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声),   'salt & pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声);   具体(2)中参数值的设定可根据个人需要;   其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。   比如说:   I=imread('image.bmp');   J=imnoise(I,'salt & pepper');    imshow(J);   以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声,但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下;

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