WhiteNoiseProcess

WhiteNoiseProcess[]

表示高斯（Gaussian）白噪声过程，其中均值为0，标准偏差为1.

WhiteNoiseProcess[σ]

表示高斯（Gaussian）白噪声过程，其中均值为0，标准偏差为 σ.

WhiteNoiseProcess[dist]

表示基于分布 dist 的白噪声过程.

更多信息

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

定义一个高斯白噪声过程：

模拟过程：

均值和方差函数：

协方差函数：

范围  (2)

模拟具有正态分布，标准偏差为5的白噪声过程：

均匀分布成份：

离散均匀分布成份：

过程参数估计：

从样本数据中估计过程参数：

应用  (2)

在周期信号中添加白噪声：

定义一个移动平均过程：

模拟该过程：

过程的均值、方差和峰度：

比较对应的 MAProcess 的特征值：

属性和关系  (6)

WhiteNoiseProcess 是一个离散过程：

状态可以是连续的或离散的：

SliceDistribution[WhiteNoiseProcess[dist],t] 等价于 dist：

多变量成份是 dist 与它自己的乘积：

成份的均值总是0：

根据 AutocorrelationTest，WhiteNoiseProcess 是不相关的：

高斯白噪声是 MAProcess 的特殊情况：

比较协方差函数：

可能存在的问题  (1)

对于包含来自于均匀分布的白噪声的例子，EstimatedProcess 不工作：

对 UniformDistribution 使用对称区间，对该情况起到帮助：

巧妙范例  (1)

白噪声过程系列：

Wolfram Research (2014)，WhiteNoiseProcess，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/WhiteNoiseProcess.html.

文本

Wolfram Research (2014)，WhiteNoiseProcess，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/WhiteNoiseProcess.html.

CMS

Wolfram 语言. 2014. "WhiteNoiseProcess." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/WhiteNoiseProcess.html.

APA

Wolfram 语言. (2014). WhiteNoiseProcess. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/WhiteNoiseProcess.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_whitenoiseprocess, author="Wolfram Research", title="{WhiteNoiseProcess}", year="2014", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/WhiteNoiseProcess.html}", note=[Accessed: 18-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_whitenoiseprocess, organization={Wolfram Research}, title={WhiteNoiseProcess}, year={2014}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/WhiteNoiseProcess.html}, note=[Accessed: 18-November-2024 ]}