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gaussdb，復高斯分布加性噪聲仿真時通常設置什么值

來源：整理時間：2024-10-29 14:35:16 編輯：智能門戶手機版

1，復高斯分布加性噪聲仿真時通常設置什么值

高斯白噪聲：如果一個噪聲，它的瞬時值服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。瞬時值指的是概率密度函數(shù)，高斯分布指的是正態(tài)分布。

復高斯分布加性噪聲仿真時通常設置什么值

2，高斯光束的介紹

通常情形，激光諧振腔發(fā)出的基模輻射場，其橫截面的振幅分布遵守高斯函數(shù)，故稱高斯光束。

而從高斯函數(shù)，我們可以計算當通光孔徑多大時，光能的損失是多少.并不是通光區(qū)直徑等于或略大于光斑直徑時，光能就可以完全通過，事實上，此時的損耗高達0.6db.簡單的估計，是讓通光直徑是光斑的2倍或以上.

高斯光束的介紹

3，高斯函數(shù) 積分方法

^首先積分只有在a>0時有意義由于對稱性從負無窮到正無窮對e^-at^2 =2從0到正無窮對e^-at^2 =2∫e^(-at^2)dt [∫e^(-at^2)dt]^2 =∫e^(-ax^2)dx ∫e^(-ay^2)dy =∫∫e^(-a(x^2+y^2))dxdy 利用極坐標 x=rcosb,y=rsinb 原積分 =∫[0,2π]db∫[0,+∞]e^(-ar^2)rdr =(π/a)∫[0,+∞]e^(-ar^2)d(ar^2) =(π/a)[-e^(-ar^2)]|[0,+∞] =π/a 所以 ∫e^(-at^2)dt=√(π/a) 從負無窮到正無窮對e^-at^2 =2√(π/a)

高斯函數(shù) 積分方法

4，matlab 高斯有色噪聲和非高斯噪聲

一、概念英文名稱：white gaussian noise; wgn 定義：均勻分布于給定頻帶上的高斯噪聲；所謂高斯白噪聲中的高斯是指概率分布是正態(tài)函數(shù)，而白噪聲是指它的二階矩不相關，一階矩為常數(shù)，是指先后信號在時間上的相關性。這是考察一個信號的兩個不同方面的問題。高斯白噪聲：如果一個噪聲，它的幅度服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲。二、matlab舉例 matlab有兩個函數(shù)可以產生高斯白噪聲，wgn( )和awgn( )。 1. wgn：產生高斯白噪聲 y = wgn(m,n,p) y = wgn(m,n,p) %產生一個m行n列的高斯白噪聲的矩陣，p以dbw為單位指定輸出噪聲的強度。 y = wgn(m,n,p,imp) y = wgn(m,n,p,imp) %以歐姆(ohm)為單位指定負載阻抗。 y = wgn(m,n,p,imp,state) y = wgn(m,n,p,imp,state) %重置randn的狀態(tài)。 2. awgn：在某一信號中加入高斯白噪聲 y = awgn(x,snr) y = awgn(x,snr) %在信號x中加入高斯白噪聲。信噪比snr以db為單位。x的強度假定為0dbw。如果x是復數(shù)，就加入復噪聲。 clear,clc; n=0:1000; fs=1024; t=n./fs; y=3*sin(2*pi*t); x=wgn(1,1001,2); i=y+x; % i=awgn(y,2); subplot(3,1,1),plot(x); subplot(3,1,2),plot(y); subplot(3,1,3),plot(i);

5，高斯積分從負無窮到零的值

∫ exp(x^2) dx=sqrt(π).任何高斯函數(shù)的積分均可簡化為含高斯積分的項。常數(shù)可以被提出積分。使用來取代獲得使用來取代取得通過極限求解要找到高斯積分的閉合形式首先從一個近似函數(shù)開始：通過可以找到積分。對取平方獲得使用富比尼定理以上雙重積分可以被看作是直角坐標系上一個頂點為由于對任何實數(shù)來說指數(shù)函數(shù)均大于0，因此對于這個正方形內的內切圓的積分必須小于。類似地正方形的外接圓積分必須大于。通過從直角坐標系轉化到極坐標系, , 對這兩個圓面的積分可以簡單地計算出來：對積分。使用夾擠定理獲得高斯積與Γ函數(shù)的關系由于被積分的函數(shù)是一個偶函數(shù)，通過替代變量它可以變成一個歐拉積分這里Γ是Γ函數(shù)。這說明了為什么一個半整數(shù)的階乘是地倍數(shù)。更廣義地，[編輯] n維和一般化令為一個對稱的、正的、可逆的、二維協(xié)變的張量，則這里的積分是對Rn的。這個事實可用來研究多元正態(tài)分布。同樣，這里σ是或者，以上積分適合于一些符合在其增長上有一定限度的和其他技術要求的解析函數(shù)。對微分算子上的冪被看作是一個冪級數(shù)。一般函數(shù)積分沒有明確的定義，但是高斯積分可以類似有限維情況被定義。雖然如此依然有無窮大的問題，而且函數(shù)行列式一般也無窮大。但假如我們只考慮這個問題可以解決。

首先積分只有在a>0時有意義由于對稱性從負無窮到正無窮對e^-at^2=2從0到正無窮對e^-at^2=2∫e^(-at^2)dt[∫e^(-at^2)dt]^2=∫e^(-ax^2)dx ∫e^(-ay^2)dy=∫∫e^(-a(x^2+y^2))dxdy利用極坐標x=rcosb,y=rsinb原積分=∫[0,2π]db∫[0,+∞]e^(-ar^2)rdr=(π/a)∫[0,+∞]e^(-ar^2)d(ar^2)=(π/a)[-e^(-ar^2)]|[0,+∞]=π/a所以∫e^(-at^2)dt=√(π/a)從負無窮到正無窮對e^-at^2=2√(π/a)

6，麥克斯韋方程組是怎么來的求大概過程

不只是實驗總結，還有麥克斯韋自己的理論創(chuàng)新。庫倫定律的兩方面，平方反比性（高斯定理）和有心性（安培環(huán)路定律）都是靜態(tài)場的實驗總結規(guī)律，麥克斯韋直接將其推廣至動態(tài)場，結合實驗上的法拉第電磁感應定律，寫下了前兩個方程。▽·E=4πρ和▽×E=-1/c dB/dt。比薩定律也是靜磁場的方程，▽·B=0（其實也是高斯定理）也就像靜電場那般直接推廣至動態(tài)磁場。最后一個方程▽×B=4πj/c+(1/c)dE/dt，右邊頭一項可從比薩定律推出，直接推廣至動態(tài)場。第二項則是麥克斯韋自己在分析動態(tài)電磁場時從理論上導出的項，表示位移電流，只有添上這一項四個方程才能自洽起來。

那個是實驗總結。

實驗總結出來的，類似的還有牛頓定理和沖量定理

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