噪声信号的波形和数字特征和频谱图

Python科学计算(二)-- 正弦信号的时域波形与频域波形生成.计算与显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

转自人人网 第一课 什么是卷积 卷积有什么用 什么是傅利叶变换 什么是拉普拉斯变换 引子很多朋友和我一样,工科电子类专业,学了一堆信号方面的课,什么都没学懂,背了公式考了试,然后毕业了. 先说"卷积有什么用"这个问题.(有人抢答,"卷积"是为了学习"信号与系统"这门课的后续章节而存在的.我大吼一声,把他拖出去枪毙!) 讲一个故事:张三刚刚应聘到了一个电子产品公司做测试人员,他没有学过"信号与系统"这门课程.一天,他拿到了一个产

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

Bernouli Distribution(中文翻译称伯努利分布) 该分布研究的是一种特殊的实验,这种实验只有两个结果要么成功要么失败,且每次实验是独立的并每次实验都有固定的成功概率p. 概率公式可以表示为  , x只能为0或者1,即要么成功要么失败 根据数学期望的性质 由于这里x只有两个取值所以该分布的数学期望为 方差则可以由方差公式来计算 方差公式:  该分布显然, 因此可以得到, 所以方差  最后我们来推导该分布的最大似然估计 是这样定义的,假设我们做了N次实验,得到的结果集合为 ,我们想

母函数 母函数定义 考虑只取非负值的离散型随机分布,如二项分布,泊松分布,几何分布等,称之为整值随机变量.而有一种变换方法比较适于变换,即母函数法. 对于整值随机变量 \(\xi\) ,根据佚名统计学家公式,定义母函数为 \(P(s)=Es^{\xi}=\sum_{k=0}^\infty p_ks^k\) ,当 \(|s|\le1\)时,\(P(s)\) 一致收敛且绝对收敛,所以母函数对任何整值随机变量都存在. 二项分布母函数: \(P(s)=(q+ps)^n\) 泊松分布母函数: \(P(s)

[引入] 对于二维随机变量 $(X,Y)$ ,我们除了讨论 $X$ 与 $Y$ 的数学期望和方差除外, 还需要讨论描述 $X$ 与 $Y$ 之间相互关系的数字特征. 在<数字特征:方差>方差性质3的证明中,我们已经看到, 如果两个随机变量 $X$ 与 $Y$ 是相互独立的,则 $E\{ [X-E(X)][Y-E(Y)]\} =0$ 这意味着当 $E\{ [X-E(X)][Y-E(Y)]\} \neq 0$ 时, $X$ 与 $Y$ 不相互独立,而是存在一定的关系的. [定义] 量 $E\{ [

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

题目内容: 对数字求特征值是常用的编码算法,奇偶特征是一种简单的特征值.对于一个整数,从个位开始对每一位数字编号,个位是1号,十位是2号,以此类推.这个整数在第n位上的数字记作x,如果x和n的奇偶性相同,则记下一个1,否则记下一个0.按照整数的顺序把对应位的表示奇偶性的0和1都记录下来,就形成了一个二进制数字.比如,对于342315,这个二进制数字就是001101. 这里的计算可以用下面的表格来表示: 数字 3 4 2 3 1 5 数位 6 5 4 3 2 1 数字奇偶 奇 偶 偶 奇 奇 奇

[摘要]在分析比较C频段和L频段信号传输特点的基础上,通过信号的兼容性.导航性能以及接收机实现复杂度约束条件的折中,提出基于椭圆球面波函数PSWF(Prolate Spheroidal Wave Functions)的C频段信号波形设计方案.仿真结果表明,基于PSWF的优化信号具有良好的带外抑制特性,满足C频段信号设计的严格兼容性约束要求,并具有优于传统BPSK调制的跟踪测距精度和抗多径性能. [作者] 朱亮  陆明泉  冯振明 转载至爱学术:https://www.ixueshu.com/do