2.3 均值、方差、自相关函数的估计
均值、方差、自相关函数的估计

2
{x(t)
E[x(t)]}2
f
( )d
0
2
0 [sin(0t
)
0]2
1
2
d
1 2
(3)自相关函数
R(t1,t2 ) E[x(t1)x(t2 )]
2
0 [x(t1)x(t2 )] f
( )d
2
0 sin(0t1
) sin(0t1
)
1
n0
此估计均值为:
^
E[ x2 ]
E
1 N
N 1
[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
E[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
x2
n0
x2
(2.3.6)
因为估计的均值等于真值,故为无偏估计
估计的方差为:
^
^
^
var(
2 x
)
E{[
2 x
E[x(n)x(m)] E[x(n)]E[x(m)] mx2
2 E[m x ]
1 N
mx2
N 1 N 1
[
m2x ]
n0 m0,mn
1 N
mx2
N N
1
m2
x
上式代入式(2.3.3),有
^
var(mx )
1 N
mx2
N N
1
m2
x
m2x
1 N
E(
2 x
)]2}
将式(2..6)代入上式,得
统计与预测的基本方法

统计与预测的基本方法统计与预测的基本方法是中小学数学课程中的一部分,它涉及到数据的收集、整理、分析和解释。
以下是统计与预测的基本知识点:1.数据收集:数据收集是统计与预测的第一步,可以通过调查、观察、实验等方式获取。
收集数据时要注意数据的真实性、完整性和可靠性。
2.数据整理:数据整理包括数据的清洗、排序和分类。
常用的整理方法有制作表格、绘制图表等,以便更好地理解和分析数据。
3.数据分析:数据分析是对数据进行解释和推理的过程。
常用的分析方法有描述性统计、推断性统计和概率论等。
描述性统计包括计算均值、中位数、众数等,推断性统计包括假设检验和置信区间等。
4.数据预测:数据预测是根据已有的数据来估计未来的趋势或结果。
常用的预测方法有趋势分析、时间序列分析和回归分析等。
5.概率论:概率论是统计与预测的基础,它研究随机事件的可能性。
常用的概率计算方法有排列组合、条件概率和贝叶斯定理等。
6.假设检验:假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验和F检验等。
7.置信区间:置信区间是用来估计总体参数的一个范围。
常用的置信区间计算方法有t分布、正态分布和卡方分布等。
8.相关性分析:相关性分析是用来衡量两个变量之间关系的强度和方向。
常用的相关性分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9.线性回归:线性回归是用来建立自变量和因变量之间线性关系的模型。
常用的线性回归方法有最小二乘法和最大似然估计等。
10.时间序列分析:时间序列分析是用来研究时间上的数据变化的规律。
常用的时间序列分析方法有平稳性检验、自相关函数和滑动平均模型等。
11.指数平滑:指数平滑是一种用于时间序列预测的方法,它根据历史数据的权重来预测未来的趋势。
12.决策树:决策树是一种用于分类和回归的方法,它通过树状结构来表示不同特征的组合,并预测相应的结果。
13.聚类分析:聚类分析是一种无监督学习方法,它将数据分为若干个类别,以发现数据中的潜在模式和结构。
矩估计的应用场景

矩估计的应用场景
矩估计是一种常用的参数估计方法,它的应用场景非常广泛。
在实际应用中,矩估计可以用来估计各种统计量,如均值、方差、协方差等。
下面我们将从几个方面来介绍矩估计的应用场景。
1. 统计分析
在统计分析中,矩估计可以用来估计样本的均值、方差、偏度、峰度等统计量。
例如,我们可以使用矩估计来估计某个产品的平均寿命、标准差、偏度和峰度等参数,从而对产品的质量进行评估。
2. 金融风险管理
在金融风险管理中,矩估计可以用来估计股票、债券等金融资产的风险和收益。
例如,我们可以使用矩估计来估计某只股票的平均收益率、标准差和偏度等参数,从而对该股票的风险进行评估。
3. 信号处理
在信号处理中,矩估计可以用来估计信号的均值、方差、自相关函数、互相关函数等参数。
例如,我们可以使用矩估计来估计某个信号的平均功率、自相关函数和互相关函数等参数,从而对信号的特性进行分析。
4. 机器学习
在机器学习中,矩估计可以用来估计模型的参数。
例如,在线性回归模型中,我们可以使用矩估计来估计回归系数和截距等参数,从而对模型进行训练和预测。
矩估计是一种非常实用的参数估计方法,它的应用场景非常广泛。
在实际应用中,我们可以根据具体的问题选择合适的矩估计方法,从而得到准确的参数估计结果。
信号检测与估计理论(复习题解)-精选文档

a ba 0 图 2. 1 (b)
ab y
2 b y x
2 2 y 4 x
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 例题解答
例 2 . 3 设连续随机信号 x ( t ) a cos( t ), 其振幅 a 和频率 已知 相位 在 [ , ) 范围内均匀分布。分析 该信号的广义平稳 并求其自 差函数 。 解 : 分析该信号是否满足广 义平稳的条件。 信号的均值 ( t ) E a cos( t ) a cos( t ) p ( ) d x
2 1 ( y b ) / 2 1 x p ( y ) exp 2 2 2 2 2 x x 1 2
2 1 y ( 2 b ) x exp 2 2 8 8 x x 1 2
二. 离散随机信号矢量
1. 概率密度函数描述 。 2. 统计平均量:均值矢量 , 协方差, 协方差矩阵。 3. 各分量之间的互不相关 性和相互统计独立性及 关系。 4. 高斯离散随机信号矢量 的概率密度函数及特 点: x ~ N ( μ , C ), 互不相关等价于相互统 计独立 , 独立同分布 x x
E ( x b ) b
y
2 y
2 2 22 E ( y b ) E ( x b b ) E ( x 0 ) a / 6
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 例题解答
当 a b 2 a 时, p ( y ) 的函数曲线如图 2 . 1 (b)所示 。 p ( x) p( y ) 1/ a 1/ a
第 1章
信号检测与估计概论
第六章 相关函数的估计

6. 相关函数的估计(循环相关)6.1. 相关函数与协方差函数 6.1.1. 自相关函数和自协方差函数1、 自相关和自协方差函数的定义相关函数是随机信号的二阶统计特征,它表示随机信号不同时刻取值的关联程度。
设随机信号)(t x 在时刻j i t t ,的取值是j i x x ,,则自相关函数的定义为ji j i j i j iNn n jn iN j i j i x dxdx t t x x f x xx xNx x E t t R ⎰⎰∑====∞→),;,(1lim ][),(1)()(式中,上角标“(n )”是样本的序号。
自协方差函数的定义与自相关函数的定义相似,只是先要减掉样本的均值函数再求乘积的数学期望。
亦即:ji j i j i x j x iNn x n jx n iN x j x i j i x dxdx t t x x f m x m xm x m xNm x m x E t t C j i j i j i ⎰⎰∑--=--=--==∞→),;,())(())((1lim )])([(),(1)()(当过程平稳时,);,(),;,(τj i j i j i x x f t t x x f =。
这时自相关函数和自协方差函数只是i j t t -=τ的函数,与j i t t ,的具体取值无关,因此可以记作)(τx R 和)(τx C 。
对于平稳且各态历经的随机信号,又可以取单一样本从时间意义上来求这些统计特性:时间自相关函数为:⎰+-∞→+=22)()(1lim)(TT T x dt t x t x TR ττ时间自协方差函数为:⎰+-∞→-+-=22])(][)([1lim)(TT x x T x dt m t x m t x TC ττ在信号处理过程中,有时会人为地引入复数信号。
此时相应的定义变成][),(*j i j i x x x E t t R =)]()[(),(*j i x j x i j i x m x m x E t t C --=式中,上角标*代表取共轭。
应用时间序列分析习题标准答案

应⽤时间序列分析习题标准答案第⼆章习题答案2.1(1)⾮平稳(2)0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376(3)典型的具有单调趋势的时间序列样本⾃相关图2.2(1)⾮平稳,时序图如下(2)-(3)样本⾃相关系数及⾃相关图如下:典型的同时具有周期和趋势序列的样本⾃相关图2.3(1)⾃相关系数为:0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118(2)平稳序列(3)⽩噪声序列2.4,序列LB=4.83,LB统计量对应的分位点为0.9634,P值为0.0363。
显著性⽔平=0.05不能视为纯随机序列。
2.5(1)时序图与样本⾃相关图如下(2)⾮平稳(3)⾮纯随机 2.6(1)平稳,⾮纯随机序列(拟合模型参考:ARMA(1,2))(2)差分序列平稳,⾮纯随机第三章习题答案3.1 解:1()0.7()()t t t E x E x E ε-=?+0)()7.01(=-t x E 0)(=t x E t t x ε=-)B 7.01(t t t B B B x εε)7.07.01()7.01(221 +++=-=- 229608.149.011)(εεσσ=-=t x Var49.00212==ρφρ 022=φ3.2 解:对于AR (2)模型:=+=+==+=+=-3.05.02110211212112011φρφρφρφρρφφρφρφρ解得:==15/115/721φφ3.3 解:根据该AR(2)模型的形式,易得:0)(=t x E原模型可变为:t t t t x x x ε+-=--2115.08.02212122)1)(1)(1(1)(σφφφφφφ-+--+-=t x Var2)15.08.01)(15.08.01)(15.01()15.01(σ+++--+==1.98232σ=+==+==-=2209.04066.06957.0)1/(1221302112211ρφρφρρφρφρφφρ ??=-====015.06957.033222111φφφρφ 3.4 解:原模型可变形为:t t x cB B ε=--)1(2由其平稳域判别条件知:当1||2<φ,112<+φφ且112<-φφ时,模型平稳。
随机信号分析实验:随机序列的产生及数字特征估计

实验一 随机序列的产生及数字特征估计实验目的1. 学习和掌握随机数的产生方法。
2. 实现随机序列的数字特征估计。
实验原理1.随机数的产生随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列(样本值序列)。
进行随机信号仿真分析时,需要模拟产生各种分布的随机数。
在计算机仿真时,通常利用数学方法产生随机数,这种随机数称为伪随机数。
伪随机数是按照一定的计算公式产生的,这个公式称为随机数发生器。
伪随机数本质上不是随机的,而且存在周期性,但是如果计算公式选择适当,所产生的数据看似随机的,与真正的随机数具有相近的统计特性,可以作为随机数使用。
(0,1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。
(0,1)均匀分布指的是在[0,1]区间上的均匀分布,即U(0,1)。
实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0,1)均匀分布随机数,通常采用的方法为线性同余法,公式如下:Ny x N ky y y nn n n ===-) (mod ,110 (1.1)序列{}n x 为产生的(0,1)均匀分布随机数。
下面给出了(1.1)式的3组常用参数:① 1010=N ,7=k ,周期7105⨯≈;②(IBM 随机数发生器)312=N ,3216+=k ,周期8105⨯≈; ③(ran0)1231-=N ,57=k ,周期9102⨯≈;由均匀分布随机数,可以利用反函数构造出任意分布的随机数。
定理1.1 若随机变量X 具有连续分布函数)(x F X ,而R 为(0,1)均匀分布随机变量,则有)(1R F X X -= (1.2)由这一定理可知,分布函数为)(x F X 的随机数可以由(0,1)均匀分布随机数按(1.2)式进行变换得到。
2.MATLAB 中产生随机序列的函数 (1)(0,1)均匀分布的随机序列函数:rand用法:x = rand(m,n)功能:产生m ×n 的均匀分布随机数矩阵。
(2)正态分布的随机序列 函数:randn用法:x = randn(m,n)功能:产生m ×n 的标准正态分布随机数矩阵。
[应用随机过程][习题][01]
![[应用随机过程][习题][01]](https://img.taocdn.com/s3/m/6168bc18964bcf84b9d57b20.png)
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2010-7-30
第三章习题
(2)在宽平稳的基础上讨论各态历经性 时间均值:
1 T 1 X (t ) = lim ∫T X (t )dt = Tlim 2T T →∞ 2T →∞ 1 T 1 +T = ∫ s (t + )dt = ∫ s (θ )dθ T 0 T = E[ X (t )]
∫
T
T
s (t + )dt
X(t)的均值具有各态历经性
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第三章习题
时间相关性:
1 T X (t ) X (t + τ ) = lim X (t ) X (t + τ )dt T → ∞ 2T ∫T 1 T = lim s (t + ) s (t + τ + )dt T →∞ 2T ∫T 1 T = ∫ s (t + ) s (t + τ + )dt T 0 1 +T = ∫ s (θ ) s (θ + τ )dθ = RX (t ) T
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第二章习题
R X (t1 , t 2 ) = E[ X (t1 ) X (t 2 )] = E{[ A cos(ω 0 t1 ) + B sin(ω 0 t1 )][ A cos(ω 0 t 2 ) + B sin(ω 0 t 2 )]} = E[ A 2 cos(ω 0 t1 ) cos(ω 0 t 2 ) + B 2 sin(ω 0 t1 ) sin(ω 0 t 2 )] = E[ A 2 ] cos(ω 0 t1 ) cos(ω 0 t 2 ) + E[ B 2 ] sin(ω 0 t1 ) sin(ω 0 t 2 ) = σ 2 [cos(ω 0 t1 ) cos(ω 0 t 2 ) + sin(ω 0 t1 ) sin(ω 0 t 2 )] = σ 2 cos[ω 0 (t1 t 2 )]
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谐波产生的过程
谐波产生的根本原因是由于非线性负载所致。当电流 流经负载时,与所加的电压不呈线性关系,就形成非 正弦电流,从而产生谐波
谐波频率是基波频率的整倍数,根据法国数学家傅立 叶(M.Fourier)分析原理证明,任何重复的波形都可 以分解为含有基波频率和一系列为基波倍数的谐波的
正弦波分量。谐波是正弦波,每个谐波都具有不 同的频率、幅度与相角。谐波可以区分为偶次与
d
1 2
(3)自相关函数
R(t1,t2 ) E[x(t1)x(t2 )]
2
0 [x(t1)x(t2 )] f
( )d
2
0 sin(0t1
) sin(0t1 )
1
2
d
1
4
2
0 [cos0 (t1
t2 )
cos(0t1
0t2
2 )]d
1
4
2 0
cos0 (t1
t2 )d
1 2
cos0 (t1
率位于在网络谐振点附近的谐振区内时,对输电线路和电力电缆 线路会造成绝缘击穿。
P lim 1
T
2
x(t) dt
T 2T T
P lim 1
N
2
x(n)
N 2N 1 nN
确定性能量信号的自相关函数和互相关函数分别定义为:
Rx (m) x*(n)x(n m) n
*是共轭,若x(n)、 y(n)为实序列*可省略
Rxy (m) x*(n) y(n m) n
6)相关定理
能量信号的相关函数与能量谱是傅立叶变换对。根据
1.1.5节介绍的正反傅立叶变换的定义式、可以将该定理表示
为: X (e j ) 2 F[Rx (x)] Rx (m)e jm
(2.4.7)
m
Rx (m)
F 1[
X
(e
j
)
2
]
1
2
X
(e
j
)
2
e
jm
d
将m=0代入上式,得
能量谱密度
Rx (0)
E[x(n)x(m)] E[x(n)]E[x(m)] mx2
2 E[m x ]
1 N
mx2
N 1 N 1
[
m2x ]
n0 m0,mn
1 N
mx2
N N
1
m
2
x
上式代入式(2.3.3),有
^
var(mx )
1 N
mx2
N 1 N
m2
x
m2x
1 N
(mx2
m2x )
1 N
x2
^
当 N 时,var(mx ) 0
f(
)=
1
2
,
0 2
0, else
E[x(t)] E[sin(0t )]
(2)方差
2
x(t) f ( )d
0
2 0
sin(0t
)
1
2
d
0
2 (t) E{x(t) E[x(t)]}2
2 {x(t) E[x(t)]}2
0
f
( )d
2
0 [sin(0t
) 0]2
1
2
E[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
x2
n0
x2
(2.3.6)
因为估计的均值等于真值,故为无偏估计
估计的方差为:
^
^
^
var(
x2 )
E{[
2 x
E(
2 x
)]2}
将式(2..6)代入上式,得
^
^
var(
2 x
)
E{[
2 x
2 x
]2}
^
可以证明,当
N
时,var(
2 x
)
0
所以式(2.3.5)对方差的估计是无偏的一致估计
R 4)互相关函数有 Rxy (m)
* (m)
yx
2
5)Rx (0)Ry (0) Rxy (m)
6) Rxy () mxmy
7) 维纳——辛钦定理 平稳随机过程的功率谱密度和相关函数的关系
维纳—辛钦定理: 平稳随机过程的自相关函数与功率谱密度互为
傅里叶变换,即:
Sx (e j ) F[Rx (m)] Rx (m)e jm m
确定性能量信号的相关函数的性质:
1)若x(n)为实信号,则Rx(m)为实偶函数,即
R Rx (m)
*(m),
x
Rx (m) Rx (m)
R 若x(n)为复信号,则Rx(m)为共轭偶对称 Rx (m)
*(m)
x
确定性能量信号的相关函数的性质
2)在m=0时,Rx(m)取得最大值,即 Rx (0) Rx (m)
1)若x(n)为实信号,则Rx(m)为实偶函数,即
R Rx (m)
*(m),
x
Rx (m) Rx (m)
R 若x(n)为复信号,则Rx(m)为共轭偶对称 Rx (m)
*(m)
x
2)在m=0时,Rx(m)取得最大值,即 Rx (0) Rx (m)
且 Rx (0) 就是序列的平均功率,即
Rx (0) E[x2(n)] mx2
1 N
N 1
mx
n0
mx
此为无偏估计
2
估计的方差:var(mx ) E[m x ] [E(mx )]2
将式(2.3.2)代入上式,得
2
2
var(mx ) E[m x ] mx2
对 E[m x ] 有
(2.3.3)
2
E[m x ]
E{[
1
N
x(n)][(
1
N 1
x(m)]}
N n0
m m 将上式代入(2.1.3),可得 Cx (0) Rx (0)
2 x
mx2
2 x
由式(2.1.1),有 Cx (0)
2 x
3)一个非周期平稳随机序列 m 时,序列项之间可认为
不相关,即
m m Rx ()
2 x
Cx () Rx ()
20
x
也就是说,序列项之间可认为不相关时,协方差等于零
值。(非时间)。 Rxx
(
)
1 T
T
X (t)X (t )dt
0
伪随机信号产生的最简方法:将一个随机数,取长度为T的一 段,然后在其它时间段里重复。
2.5.2 谐波过程
谐波过程:是随机初相正弦序列
分为: 实正弦序列 复正弦序列
引言
在工业调速传动领域中,与传统的机械调速相 比,用变频器调速有诸多优点,故其应用非常 广泛,但由于变频器逆变电路的开关特性,对 其供电电源形成了一个典型的非线性负载,变 频器在现场通常与其它设备同时运行,例如计 算机和传感器,这些设备常常安装得很近,这 样可能会造成相互影响。因此,以变频器为代 表的电力电子装置是公用电网中最主要的谐波 源之一,其对电力系统中电能质量有着重要的 影响。
(2.4.16)
Rx (m)
F
1[ S x
(e
j
)]
1
2
Sx (e j )e jmd
(2.4.17)
1
令m=0,可得 Rx (0) 2
Sx
(e
j
)d
功率谱
2.4.2 随机信号的功率谱
平稳随机信号的功率谱具有如下性质:
1)不论x(n)是实序列还是复序列,Sx (e j ) 都是 的实函数
2)如果x(n)是实序列,Sx (e j ) 具有偶对称性
奇次性。在平衡的三相系统中,由于对称关系,偶次 谐波已经被消除了,只有奇次谐波存在,奇次谐波引 起的危害比偶次谐波更多更大。
谐波危害
对于电力系统来说,电力谐波的危害主要表现有以下几方面: (1)增加输、供和用电设备的额外附加损耗,使设备的温度
过热,降低设备的利用率和经济效益: ①电力谐波对输电线路的影响: 谐波电流使输电线路的电能损耗增加。当注入电网的谐波频
S Sx (e j ) Sx (e j )
*(e j )
x
2 3)Sx (e j ) 对所有的 都是非负的,且是 的周期函数 并且周期为
2.5 白噪声过程和谐波过程
白色噪音(白噪声) (1). 白噪声过程: 是一种最简单的随机过程,是一种均值
为零,谱密度为非零常数的平稳随机过 程。它的自相关函数为
Sxx ()
2
2). 白噪声序列{w(k)} 白噪声序列是白噪声过程的一种离散形式, 它的自相关函数为
Rww (l) 2 l
l 0, 1, 2,
l
1 0
l 0 l0
谱密度为常数: S w (w) 2
(3) 白噪声序列的产生:
a)(0,1)均匀分布随机数的产生(Rand函数) b)物理方法 (噪声经采样) c)数学运算,(同余运算)
事实上,因为式(2.3.5)的均值也只能来自估计,所以方差
的估计往往不是式(2.3.5)而是
^
x2
1 N
N 1
^
[ x(n) mx ]2
n0
可以证明,此为渐近无偏 的一致估计
作业 2.3.3自相关函数的估计
要求:用不超过一页作业纸说明
2.4 相关函数与功率谱
2.4.1 相关函数
因为平稳随机信号的相关函数是确定性的,所 以对平稳随机信号的分析和处理常常在相关域进行。 当用线性移不变离散时间系统对随机信号进行处理 时,虽然信号是随机的,但用来描述线性系统的单 位脉冲响应总是确定性的。所以,接下来首先介绍
2.3 均值、方差、自相关函数 的估计