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这是一个简单的概念,但有时很难紧凑地表达它。困难的出现是因为任何形式描述都需要知道额外的概念。 您可能知道,噪声变量和信号的数学分析是通过概率论工具处理的,特别是通过随机(随机)过程。 通常的进展是首先描述随机变量的属性,然后基于它导出随机信号的属性。 随机变量 X 的均值定义为其期望值 E(X) 并根据其概率密度函数计算fX(x)fX(x)如μX=∫xfX(x)dxμX=∫xfX(x)dx对于连续随机变量,从负无穷到正无穷。 因此,零均值随机变量是上述积分为零的随机变量。(对于离散随机变量,积分由总和代替,pdf 由 pmf 代替)。这也称为平均值。 随机信号被认为是由一组无限的随机变量组成,每个随机变量在所创建实例的单个观察实例中产生一个值。因此,有集合和时间平均的概念。 现在来到随机信号 X(t)(噪声)随机信号的期望值也表示为 E(X(t)),它对于一个平稳(或在东部弱平稳到二阶)过程是一个固定值。 您的答案是,零均值噪声是指所有 t 的 E(X(t)) 为零的噪声。 然而,以上是对平均值的理论描述。在实践中计算平均值和其他理论参数时,您将参考统计计算,它处理实际观察到的数据和基于此的计算。 将统计(实际)计算与理论计算联系起来的关键是遍历性定理,它指出对于遍历随机过程,理论计算等于统计计算。 |
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