正弦信号的均方根值求法
均方根值,也称方均根值或有效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。在物理学中,我们常用均方根值来分析噪声。同时,它也是定义AC波的有效电压或电流的一种最普遍的数学方法。
随机信号的特性
随机过程的各个样本记录都不一样,因此不能象确定性信号那样用明确的数学关系式来表达。但是,这些样本记录却有共同的统计特性,常用的有以下几个主要的统计函数:
(1)均方值、均值和方差;
(2)概率密度函数;
(3)自相关函数;
(4)功率谱密度函数;
(5)联合统计特性。
约等于的计算方法
正弦信号的均方根值求法
均方根值,也称方均根值或有效值,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。在物理学中,我们常用均方根值来分析噪声。同时,它也是定义AC波的有效电压或电流的一种最普遍的数学方法。
随机信号的特性
随机过程的各个样本记录都不一样,因此不能象确定性信号那样用明确的数学关系式来表达。但是,这些样本记录却有共同的统计特性,常用的有以下几个主要的统计函数:
(1)均方值、均值和方差;
(2)概率密度函数;
(3)自相关函数;
(4)功率谱密度函数;
(5)联合统计特性。
一、 均方值:
英文mean square。一般用它的另一种形式:均方根值,也就是所谓的"有效值"。
例如:x、y、z 3项求均方值。均方值=(x的平方+y的平方+z的平方)/3。
但实际中不会有如此简单的问题,这里是说明其意义,另外,最小均方误差就是求完均方值 还要加上约束条件,求出一个最小值来。
在信号分析,概率统计中,均方值的概念也有所应用,按一般的理解,可将均方值理解为有效值的平方。因此在实际上均方根值应用得更多,而不是用均方值,随机信号中是交流平均功率与直流功率的和
回归平方和=自由度×均方 残差均方=残差平方和×残差df 残差F=回归均方÷残差均方 回归是方法,残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差,平方和有很多个,不同的平方和的意思不一样,与样本量及模型中自变量的个数有关,样本量越大,相应变异就越大。 df是自由度,是自由取值...