文章目录
一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析
一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析
----
高斯白噪声
N(n)
其自相关函数为
r_N(m)
该白噪声 方差为
1
,
r_N(0) = 白噪声方差..., 其余的
r_N(m)
随着绝对值增加 , 都趋于
0
;
由于 高斯白噪声是随机的 ,
噪声信号 是 功率信号 , 在
m = 0
时 , 是完全相关的 , 相关函数值就是功率值 ,...但是只要
m
不为
0
, 噪声信号错开了一点 , 那就是完全不相关了 ,
自相关函数 与 功率谱密度 是一对 傅里叶变换对 , 如果自相关函数具备该特点 ,
在
m = 0
时 , 相当于...\delta(n)
信号 ,
\delta(n)
信号的傅里叶变换为
1
, 其在所有的频率上其 功率密度函数 都是
1
, 在所有的频率上都是有功率分布的 ;
下图是 " 高斯白噪声..." 与 " 自相关函数 " 的图 :
在
m = 0
时 , 高斯白噪声 的 " 自相关函数 "
r_N(0)
是该噪声的 功率 , 此时相关性最大 ;
一旦 高斯白噪声 错开一点 , 即