1樓：ch陳先生
白噪聲訊號在各個頻段上的功率是一樣的，由於白光是由各種頻率（顏色）的單色光混合而成，因而此訊號的這種具有平坦功率譜的性質被稱作是「白色的」，各頻率分量在訊號中的權值相同。白噪聲功率譜密度在整個頻域內均勻分佈的噪聲，即其功率譜密度為常數。
當功率譜密度為常數時，自相關係數為功率譜密度的逆變換。高斯白噪聲的自相關係數是一個無延遲的影響函式。當時間差不等於0時，自相關係數等於0，即高斯白噪聲在不同時刻的幅度無關。
2樓：匿名使用者
1)有限頻帶白噪聲的功率譜(密度函式)在頻帶內為常數，在頻帶外為0；
有限頻帶白噪聲的自相關函式近似為delta函式；其方差為有限值。
2)無限頻帶白噪聲的譜密度為常數；其相關函式為delta函式，其方差值為無窮大。
什麼是白噪聲其頻譜和自相關函式各有什麼特點
不懂自相關這個術語，白噪聲是各個頻率段幅值一樣高，也就是隨機的波形。噪聲的功率譜密度在所有頻率上均為一常數，則稱為白噪聲。頻譜為一常數，自相關函式只在r 0 處為 什麼是白噪聲？其頻譜和自相關函式有什麼特點？白噪聲通過理想低通或理想帶通濾 波器後情況如何？噪聲的功率譜密度在所有頻率上均為一常數，則稱...
關於自相關和偏自相關截尾的判定,關於自相關和偏自相關截尾的判定
沒有源資料的相關情況如何比較？單從這個圖上看，我只能得出acf一階截尾，q 1。對於arma p,q 模型，可以利用其樣本的自相關函式 和樣本偏自相關函式 的截尾性判定模型的階數。具體方法如下 i 對於每一個q,計算 m取 eviews關於時間序列模型，arma中，自相關和偏自相關的圖，應該如何判斷...
隨機訊號傅立葉變換和功率譜密度圖給出的資訊有什麼不同
傅立葉變換包含振幅和相位雙重資訊 功率譜 自譜 只含振幅資訊，相位資訊已丟失。傅立葉變換之後經常要畫圖，有幅度，相位，實部和虛部，那麼我看到相位和虛部圖是不一樣的，不一樣在哪 不一樣 傅立葉變換之後得到的每個點都是複數，如a bi幅度是 根號下 a 2 b 2 相位是 arctan b a 實部是 ...