随笔分类 - 朝花夕拾
大数定律
摘要:大数定律 大数定律的内涵是在大量的重复实验中,可以以统计上的指标代替概率上的指标,相关定理等描述的都是这么做的合理性 切比雪夫不等式 定义: \[P\lbrace [|X-EX| \ge \epsilon] \rbrace \le \frac{DX}{\epsilon^2} \]证明: \[P\lb
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基本概念(二):方差、协方差、相关系数 原点矩和中心矩
摘要:方差 期望反应的时均值概念,方差反应的则是数据的波动概念,为了防止±波动在求和过程中抵消以及防止求abs导致的不可导问题,我们使用平方来统计波动数据。随机变量的方差定义为: \[D(X)= E[(X-E(X))^2] \]对上式展开: \[D(X) = E\lbrace X^2 -2XE(X) +
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随机变量及期望方差
摘要:1. 随机变量 随机变量 是 一些概率事件通过某些方式映射到实数域后对应的变量,随机变量的抽象意味着我们可以通过数学工具来对这些事件做一些分析,站在coder的角度,可以理解为一些映射关系 随机变量分为离散型和连续型,离散型如掷骰子这种结果集是一个个离散的值,连续型则是像绳子的长度这种,我们可以分析
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离散傅里叶变换
摘要:离散时间傅里叶变换(DTFT) 设离散序列x(n)的采样周期是\(T_s\), 那么\(x(n)\) 可表示为\(x(nTs)\delta(t-nTs)\),整个信号可看做采样而得的\(x_s(t)\);求这个东西的傅里叶变换就是: \[\mathcal{F}[x_s(t)] = \int \sum
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奈奎斯特采样定理
摘要:几个基本公式 基本信号的傅里叶变换 以下是冲击信号、直流信号、虚指数信号的傅里叶变换 \[\mathcal{F}(\delta(t)) = 1 \\ \mathcal{F}(1) = 2\pi\delta(\omega) \\ \mathcal{F}(\delta(t-T)) = exp(-j\om
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非周期信号的傅里叶变换
摘要:时间连续非周期信号 我们前面讨论的都是周期信号: \[f(t)=f(t+T) \]其傅里叶级数的基频率\(\omega_0=2\pi f = \frac{2\pi}{T}\), 由信号的周期T决定。假设其傅里叶级数展开是频率\(\omega\)的函数,那么可见其展开式只有\(\omega = n\o
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复数域傅里叶级数
摘要:复数域傅里叶级数 由欧拉公式: \[e^{i\theta} = cos(\theta) + isin(\theta) \]那么正余弦函数可以表示为: \[cos(n\omega t) = \frac{e^{in\omega t} + e^{-in\omega t}}{2} \\ sin(n\omeg
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周期函数的傅里叶级数
摘要:1. 三角函数基本性质 本文主要用于复习一下傅里叶级数、傅里叶变换的基础 基本定理 三角函数的正交性: 频率不同的三角函数乘积在一个周期内的积分是0,即: \[\int_{-\pi}^{\pi}sin(mx\pm\frac{\pi}{2})cos(nx\pm\frac{\pi}{2})dx = 0
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