窄带噪声、高斯噪声、白噪声是噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。...可以看出他们描述的属于不同的领域，高斯噪声是从概率方面描述，窄带是从带宽方面描述，白噪声是从功率方面描述。...高斯型白噪声也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同方面，即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。...还有一种窄带高斯白噪声，概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声，称作窄带高斯白噪声。
SNR的定义 ? SNR：信噪比，信号与噪声的比率 P：平均能量 信号功率和噪声功率有着相同的带宽 如果信号是一个常量s，或者随机变量S，那么对于随机噪声N的SNR为 ? E：期望 ?...如果噪声的期望为0，显然 ? ? 显然， ? 分贝 因为信号动态范围很大，所以，经常用对数分贝缩放， ? ? ? 因此， ? ? ?...matlab代码 unction [res] = add_noise(data,snr_db) %ADD_NOISE 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 % snr input actually...sigma,100,1); % x=(1:100)'; % plot(x,data,'r.'); % hold on; % plot(x,data+noise); % legend('原始数据','15dB噪声...'); res=data+noise; end 关于add_noise这个函数，输入的参数是数据，已经需要增加的噪声的分贝，输出的是加了噪声的数据。
高斯白噪声函数 高斯白噪声概念解释： 高斯白噪声（white Gaussian noise; WGN）：均匀分布于给定频带上的高斯噪声 如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的...高斯白噪声中的高斯是指：概率分布是正态函数，而白噪声是指：它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。...matlab高斯白噪声函数介绍：——wgn( )、awgn( ) 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。...若要产生一个均值0，方差为0.0965 的高斯白噪声，不可直接用WGN（N，1，0.0965）产生（单位不对应） 对高斯白噪声，其方差和功率（单位为W）是一样的。...参考来源 matlab 中产生高斯白噪声 高斯白噪声及Matlab常用实现方法 关于dB 分贝 Matlab产生高斯白噪声 MATLAB产生特定功率谱密度的高斯白噪声的两种方法 版权声明：
功率和方差这两个概念，一个是表示信号的强度，一个是表示随机信号的一个统计量，为什么高斯白噪声的平均功率会等于它的方差呢？ 什么是高斯白噪声？ ...维基百科上给出的解释是：在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名。...自相关函数 高斯白噪声是一种平稳的随机过程，假设该过程为，那么其自相关函数的定义如下： ? 随机过程的自相关函数非常重要，它有两条非常重要的性质： R(0) = E[ ?...其实R(0)表示平均功率相对好理解一些，输入的信号是，信号的平方就是功率，对功率取个E()，就是取平均，那就是平均功率了。 当为无穷大时，和 ? 相当于独立同分布的两个随机变量了，因此： ?...所以，对于高斯白噪声来说，它的均值为0，即m(t)为0，因此平均功率等于方差。 ps. 感觉师兄胡冲博士的友情帮助。 ?
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在通信系统中我们经常可以听到白噪声，那这个白噪声到底是什么意思呢。...由于在一般通信系统的工作频率范围内热噪声的频谱是均匀分布的，好像白光的频谱在可见光的频谱范围内均匀分布那样，所以热噪声又称为白噪声。...那热噪声又是什么呢，热噪声是电阻性器件中的自由电子运动产生的交流分量。这个是随机的，也是常用来分析问题的噪声。...在通信系统中有三种常见的平稳随机过程：第一种是以热噪声为代表的的高斯过程，第二种是以窄带噪声包络为代表的的瑞利分布过程，第三种是以正弦波加窄带高斯过程的包络为代表的莱斯分布过程。...这三种是用于什么呢，第一种是热噪声原始状态，第二种是噪声和信号所处的频带宽度都相对中心频率比较小时的状态，第三种是用一个正弦波作为一个载波的已调信号的状态。
文章目录 一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析 一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析 ---- 高斯白噪声 N(n) 其自相关函数为 r_N(m) 该白噪声 方差为 1 , r_N(0) = 白噪声方差..., 其余的 r_N(m) 随着绝对值增加 , 都趋于 0 ; 由于 高斯白噪声是随机的 , 噪声信号 是 功率信号 , 在 m = 0 时 , 是完全相关的 , 相关函数值就是功率值 ,...但是只要 m 不为 0 , 噪声信号错开了一点 , 那就是完全不相关了 , 自相关函数 与 功率谱密度 是一对 傅里叶变换对 , 如果自相关函数具备该特点 , 在 m = 0 时 , 相当于...\delta(n) 信号 , \delta(n) 信号的傅里叶变换为 1 , 其在所有的频率上其 功率密度函数 都是 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 下图是 " 高斯白噪声..." 与 " 自相关函数 " 的图 : 在 m = 0 时 , 高斯白噪声 的 " 自相关函数 " r_N(0) 是该噪声的 功率 , 此时相关性最大 ; 一旦 高斯白噪声 错开一点 , 即
前言 本文基于 LabVIEW 仿真了单频脉冲信号（先导脉冲）和线性调频信号，全程伴有高斯白噪声。 一、单频脉冲信号 单频脉冲信号由正弦信号 * 脉冲信号组合而成。...如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。...1、信号参数 高斯白噪声 采样数 = 仿真信号时间总长度(s) * 采样率(Hz) 标准差 = \sqrt{白噪声信号-方差} 2、仿真图 ①、前面板 ②、程序框图 四、合成信号 将上述单频脉冲信号...、线性调频信号、高斯白噪声信号合成，并做个 FFT 进行频域分析。...1、前面板 2、程序框图 五、代码自取 CSDN 链接：LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号
在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列。 完成本教程后，你将知道: 白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。 如何检查是否你的时间序列是白噪声。...用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。 让我们开始吧。 ? 什么是白噪声时间序列？ 时间序列可能是白噪声。时间序列如果变量是独立的且恒等分布的均值为0，那么它是白噪声。...这意味着所有变量具有相同的方差 (sigma^2)，并且每个值与该系列中的所有其他值具有零相关。 如果序列中的变量被高斯分布绘制，则该系列称为高斯白噪声。 为什么这么重要？...白噪声时间序列的例子 在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。...它将提供参考框架和示例图并且使用和比较自己的时间序列项目的统计测试，以检查它们是否为白噪声 首先，我们可以使用随机模块的gauss()函数创建一个1,000个随机高斯变量的列表。
正如我们下面会看到的那样，某些模型（尤其是 Hodgkin-Huxley 模型）能很好地描述动作电位的本质。借助这些理论模型，你可以探索动作电位的计算性质或其它有趣的神经现象。...模型 Hodgkin-Huxley 模型神经元 ?...Hodgkin-Huxley 模型神经元是生理学建模领域内一项非常了不起的成就，这让 Alan Hodgkin 和 Andrew Huxley 获得了 1963 年的诺贝尔生理学或医学奖。...你会看到其中有很多数学内容，但本质上讲，Hodgkin-Huxley 模型是将神经元的动态描述成了一个电路，其中电流的激活和失活有不同的时间尺度和不同的电压。...基于电导的模型是一组类似 Hodgkin-Huxley 模型的方程——它们使用这些参数表示神经元：（1）各种离子通道的电导率，（2）细胞膜的电容。基于电导的模型很简单，但种类很多。
像许多其他的生物系统一样，我们的神经系统可以接受正面以及负面的反馈。反馈是大脑信息处理的一个关键方面；它允许增加或减少传递的有效性，以及对由此得出的结果的微调。...它们的尖峰的物理特征和模式，被称为动作电位，在不同的神经元类型之间是不同的。...我们可以获得实验测量的海马 CA1 锥体细胞的电生理特性： 这里我们可以可视化识别不同神经元类型的尖峰特性： 基于涉及电压和电流的四个微分方程，可以利用众所周知的霍奇金（Hodgkin）和赫克斯利（Huxley...）模型（A.L.Hodgkin和A.F.Huxley，1952）来模拟单个神经元的尖峰传播。...此外，还有生物学上现实的计算模型，涵盖霍奇金（Hodgkin）和赫克斯利（Huxley）的概念，旨在模拟神经元群体中的尖峰（E.M.Izhikevich，2004）。
卡尔曼滤波推导 我们先给出离散时间现行系统的状态、观测方程： 其中， 表示状态矩阵， 表示状态矩阵的观测量， 表示状态转移矩阵， 表示输入矩阵，其具体影响状态矩阵， 表示观测矩阵...测量噪声很容易理解，数据采集中都包含噪声，这个噪声就是测量噪声。对于过程噪声，大部分线性时变系统并不严格，具有一定不确定性，会导致状态矩阵有一定偏差，因而存在 。...两种噪声均建模为高斯白噪声，服从 ，为对应的协方差矩阵。...在此，定义三种状态矩阵的表示方式： 表示第k次状态真实值；$ 表示第k-1次测量后对第k次的估计值，即先验状态估计值； 表示第k次测量后对第k次的估计值，即后验状态估计值； 先验状态估计值由状态预测方程得到...： 后验状态估计值由状态更新方程得到（第二种加法表达式）： 误差 ： 误差 ： 先验协方差： 后验协方差： 卡尔曼代价函数为 ，即： ，对 求导： 令导数为
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。...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。...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。...分析工具箱；Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱；Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
一、 高斯白噪声 高斯噪声：是一种随机噪声，其时域内的信号幅度的统计规律服从高斯分布。 白噪声：信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声。 带限白噪声：带宽限制在一定范围内的高斯白噪声。...二、 产生方法 传统的高斯白噪声的产生是将多个m序列通过D/A转换器，然后通过滤波器得到，比较繁琐。本项目将通过线性反馈移位寄存器和FIR滤波器完成。...首先通过matlab中wgn函数生成高斯白噪声，并将生成的噪声数据存入到rom中，然后通过LFSR产生m序列伪随机码作为rom地址对噪声数据进行读取增加其随机性，最后将输出的随机噪声通过FIR滤波器得到带限白噪声...三、 线性反馈移位寄存器（LFSR） 伪随机码的性能指标直接影响产生白噪声的随机性。本设计采用xilinx提供的LFSR IP核来实现。 ? ?...然后对输出数据的位宽和类型进行调整得到结果。 ? 最后得到的带宽为10M的带限白噪声： ? ?
FPGA项目开发：基于FIR滤波器的带限白噪声的设计 大侠好，最近本媛比较忙，没有时间更新。...一、 高斯白噪声 高斯噪声：是一种随机噪声，其时域内的信号幅度的统计规律服从高斯分布。 白噪声：信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声。 带限白噪声：带宽限制在一定范围内的高斯白噪声。...二、 产生方法 传统的高斯白噪声的产生是将多个m序列通过D/A转换器，然后通过滤波器得到，比较繁琐。本项目将通过线性反馈移位寄存器和FIR滤波器完成。...首先通过matlab中wgn函数生成高斯白噪声，并将生成的噪声数据存入到rom中，然后通过LFSR产生m序列伪随机码作为rom地址对噪声数据进行读取增加其随机性，最后将输出的随机噪声通过FIR滤波器得到带限白噪声...三、 线性反馈移位寄存器（LFSR） 伪随机码的性能指标直接影响产生白噪声的随机性。本设计采用xilinx提供的LFSR IP核来实现。
（左侧~）和状态方程的结构（右侧）。...作为一个例子，我们修改了之前的泊松模型，增加了一个额外的白噪声项，试图捕捉数据的可能的过度离散。...function(pars, model) { + model[ "custom"] <- exp(pars) + } fit(model_poisson,method = "BFGS") 从图3中我们看到，高斯结构时间序列模型和带有额外白噪声的泊松结构时间序列模型对平滑趋势...这里μt是带有漂移成分的随机游走，νt是一个恒定的斜率，t是一个额外的白噪声成分，用于捕捉序列的额外变化。我对水平和噪声成分的协方差结构不做限制。模型（4）可以用KFAS构建如下。...在非高斯模型的情况下，另一个问题是，似然计算是基于迭代程序的，该程序使用一些终止条件（如对数似然的相对变化）停止，因此对数似然函数实际上包含一些噪声。
（左侧~）和状态方程的结构（右侧）。...作为一个例子，我们修改了之前的泊松模型，增加了一个额外的白噪声项，试图捕捉数据的可能的过度离散。...pars, model) { + model\[ "custom"\] <- exp(pars) + } fit(model_poisson,method = "BFGS") 从图3中我们看到，高斯结构时间序列模型和带有额外白噪声的泊松结构时间序列模型对平滑趋势...这里μt是带有漂移成分的随机游走，νt是一个恒定的斜率，t是一个额外的白噪声成分，用于捕捉序列的额外变化。我对水平和噪声成分的协方差结构不做限制。模型（4）可以用KFAS构建如下。...在非高斯模型的情况下，另一个问题是，似然计算是基于迭代程序的，该程序使用一些终止条件（如对数似然的相对变化）停止，因此对数似然函数实际上包含一些噪声。
GCC-PHAT方法本身具有一定的抗噪声和抗混响能力，但是在信噪比降低和混响增强时，该算法性能急剧下降。...相关参数可参见下图： 互相关算法经常被用来做时延估计，表示为： 代入信号模型，则有： 此时因为s(t)和n1(t)互不相关，上式可以简化为： 其中τ12=τ1-τ2，假设n1和n2是互不相关的高斯白噪声...为了锐化Rx1x2(τ)的峰值，可以根据信号和噪声的先验知识，在频域内对互功率谱进行加权，从而能抑制噪声和混响干扰。... 在实际的近场模型应用中，麦克风阵列所接收到的信号主要包括3部分；声源直达信号、经过墙壁或障碍物的反射信号以及环境噪声信号。...更多地，麦克风阵列信号的理想模型参见下图： 如上图所示，在理想模型中，假设麦克风阵列的所有阵元接收到的语音信号只包含直达信号与噪声信号，噪声信号为环境噪声（高斯白噪声），并且每个麦克风之间的噪声相互独立
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等,加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。...高斯噪声 高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是分布均匀的，则称它为高斯白噪声。...高斯白噪声的二阶矩不想关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
如果一个纯随机过程的期望和方差均为常数，则称之为白噪声过程。白噪声过程的样本实称成为白噪声序列，简称白噪声。 ——白噪声序列是一个有限均值、有限方差的独立同分布随机变量序列(随机过程)。...之所以称为白噪声，是因为他和白光的特性类似，白光的光谱在各个频率上有相同的强度，白噪声的谱密度在各个频率上的值相同。 如果白噪声具体是服从均值为0、方差为常数的正态分布，那就是高斯白噪声序列。 ...也可以看作是参数受到限制的无穷阶AR模型。 c是常数（yt序列的均值），{εt}是高斯白噪声序列。 ...换一个形式辅助理解： 左边是AR，右边是MA，要使这个方程有意义，需要γ和θ不相等，否则这个方程所决定的过程就变成一个白噪声序列。 ...是否是高斯白噪声序列）。
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