统计学中的白噪声理解
介绍白噪声的概念,从统计学理解白噪声
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传统的白噪声是指带宽较大(带宽是频率的跨度,理论带宽是0Hz到无穷大Hz)范围内,各等带宽的频带(例如20Hz到1000Hz分10个频带,每个频带跨度为98)所含的噪声能量相等的噪音。理想的白噪声带宽是0Hz到∞Hz,这样能量无限大,实际不存在。一般把有限带宽内的平整讯号视为白噪声。
随机变量序列为Xt(t=1,2,3,…)X_t(t=1,2,3,…)Xt(t=1,2,3,…),如果Cov(Xs,Xt)(s≠t)=0Cov(X_s, X_t)(s{\neq}t)=0Cov(Xs,Xt)(s=t)=0,则称其为纯随机过程。对于纯随机过程,如果满足数学期望为0,方差为常数。则称其为白噪声过程。把瞬时值的概率分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布(频域上的密度是个常数,也就是均匀分布,即白噪声)的噪声称为高斯白噪声。
有的人说高斯白噪声是从频域上说是均匀分布,从时域看是高斯分布。个人理解是频域和时域是可以变换的,应该说从空域(幅值)上来说是高斯分布,在概率统计中白噪声可以以时域作为频域看,在时域上每个时刻都是同分布等均值方差的。

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