如何用AWGN产生均值为0方差为1的

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/01 02:41:12
如何用Excel算样本方差

插入---函数---统计-----VAR或VARP弹出对话框,输入样本数据区域,就直接能得出计算结果.VAR分母N减了1,估算样本方差.VARP分母N,计算样本总体的方差由于样本受到限制,一般n不大,

设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0、方差为12

令:Z=X-Y,则由于X,Y相互独立,且服从正态分布,因而Z也服从正态分布,且EZ=EX-EY=0-0=0,DZ=D(X-Y)=DX+DY=12+12=1,因此,Z=X-Y~N(0,1),∴E|X-Y

如何用matlab计算样本均值和方差

用mean(X)命令,当X为向量,返回向量的均值;当X为矩阵,返回矩阵每列元素均值构成的行向量.同理,求方差可用var(X),用法和mean类似.

请问如何用matlab求解随机过程的均值和方差

参见我的例子:1、均值Matlab函数:mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值.

matlab产生白噪声,怎么产生均值为0,方差为1的白噪声.

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

如何用SPSS进行均值分析

这个你用探索性因素分析,得出了8个因子是吧,然后你要求分因子和维度的相关,这个要有相关系数矩阵,就是在因素分析里面,最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的.你对8个因子提出一个均值是什么意思?你把

如何用计算器计算方差

这种机型的特点是计算器上部有“CAISO”字样;双行显示;测试机型详细型号数据为“CAISOfx-82MS学生用计算器S-V.P.A.M.”\x0d1.开机之后按[MODE],[2]进入统计模式;\x

如何用计算器求方差.注:计算器为deli1703

第一步建立统计运算状态.方法:在打开计算器后,先按键2ndF、STAT,便使计算器进入计计算状态.第二步输入数据,其过程一定要用表格显示输入时,每次按数据后再按键DATA.表示已将这个数据输入计算器.

已知二维联合正态分布的均值向量和协方差矩阵,如何用MATLAB画出其图形呢?

mu1=[-1,2];Sigma2=[11;13];%输入均值向量和协方差矩阵[X,Y]=meshgrid(-3:0.1:1,-2:0.1:4);xy=[X(:)Y(:)];%产生网格数据p=mvnp

怎样用matlab产生以2为方差,1为均值的随机数

normrnd(1,2^.5,9,10)产生9行10列以1为均值根号2为标准差的随机数,满足正态分布

matlab中,给一个正弦信号加上一个均值为0,方差为1的高斯白噪声信号,想用awgn函数,

可以使用如下的函数实现R=normrnd(MU,SIGMA) (生成均值为MU,标准差为SIGMA的正态随机数)R=normrnd(MU,SIGMA,m) (生成1×m个正态随机数)R=normrnd

均值不等式 如何用

1对实数a,b,有a^2+b^2≥2ab(当且仅当a=b时取“=”号),a²+b²>0>-2ab2对非负实数a,b,有a+b≥2√(a×b)≥0,即(a+b)/2≥√(a×b)≥0

如何用matlab 产生 均值为0,方差为5的高斯噪声

y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=sqrt(5);y=a+b*y;就得到了N(0,5)的高斯分布序列.MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MA

如何用SPSS计算均值

你的问题设置有错误,800元以下,800-1500,1500-2500只是一个区间,不是精确的值,因此最后得到的家庭每月支出也只能是一个区间,不可能是一个精确值.你可以用spss的transform下

如何用计算器算方差

每一种都不一样,看说明吧!

怎么蒙特卡洛法在matlab中产生方差为5,均值为20的正态分布随机序列

andn(m,n)产生标准差为1,均值为0大小为mxn的矩阵如果要差生序列,那么将m或n设为1就形了根据正态分布的特性,A*rand(m,n)+B,就能产生标准差为A,均值B的随机矩阵根据你的要求a=

如何用均值定理求最值?什么是均值定理?

(1)均值定理a>0,b>0则(a+b)/2≥√ab(2)简单的说,就是求和的最值时,需要积是定值求积的最值时,需要和是定值.需要具体的题目.给你个资料,

什么叫带零均值高斯白噪声,它的方差阵为Q,主要回答什么叫"0均值"!

假设用x(t)表示白噪声,0均值是指:E(x(t))=0,也就是随机变量的数学期望为0.从你的问题可以看出,这里的高斯白噪声应该一个多维的随机变量.对于任何一个白噪声,都可以进行0均值化处理.