第三方CMA环境类检测(水质、土壤、空气、噪声、污染排放)

所以,若电压表的满度波峰因数大于4.4,那么,用来测量高斯白噪声是足够的,因为,这时电压表只对出现概率小于0.001%的那些高峰值不予计及(被放大器削波),分析指出,由此产生的测量误差为-0.05%。

卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性

EKF在采样点泰勒展开过程省略了二阶及以上的各项,不可避免地引入线性化误差,因此新息序列很难为白噪声,但当Sk近似为零时,新息序列就会具有类似高斯白噪声的性质,有助于增强算法的鲁棒性和估计精度。基于等效电路模型进行SOC估计时,当估计电压随时间推移逐步与电压真实值产生偏差时,表明新息响应偏高。为使式(16)成...

高精度室内定位技术——UWB

图4显示了伪随机时间调制编码后的脉冲序列的波形和频谱。图中频谱已经接近白噪声频谱,功率也小了许多,这就是伪随机编码产生的效果。适当地选择码组,保证组内各个码字相互正交或接近正交,就可以实现码分多址。伪随机时间调制编码后的脉冲序列基于无线UWB技术的系统采用相关接收技术,关键部件称为相关器(correlator)。

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

m维VMA(q)过程由以下公式给出:a??是m维高斯白噪声过程VWN(0,Σ)的序列。VMA(q)过程具有以下性质。VMA(q)过程的均值始终为??,因为VMA(q)由均值为0的VWN过程组成。我们还可以计算VMA(q)过程的协方差矩阵函数如下。因此,VMA(q)过程无论如何都具有平稳性,协方差矩阵将在滞后q之后截断。与MA过程类似...

用FPGA 产生高斯白噪声序列的一种快速方法

传统的高斯白噪声发生器是在微处理器和DSP软件系统上实现的,其仿真速度比硬件仿真器慢的多。因此,选取FPGA硬件平台设计高斯白噪声发生器可以实现全数字化处理,同时测试费用少、可重复性强、实时性好、速度快,能较好地满足实验需求。本文提出了一种基于FPGA的高斯白噪声序列的快速产生方案。该方案根据均匀分布和...

深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用

高斯噪声也称为白噪声,是一种服从正态分布的随机噪声(www.e993.com)2024年11月23日。在深度学习中,训练时往往会在输入数据中加入高斯噪声,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这称为数据扩充。通过向输入数据添加噪声,模型被迫学习对输入中的微小变化具有鲁棒性的特征,这可以帮助它在新的、看不见的数据上表现更好。高斯噪声也可以在训练过程中...

分数高斯噪声和非高斯列维噪声驱动的随机动力系统研究

然而,随机平均原理作为随机平均法的理论支撑,主要建立在只有微小扰动的高斯白噪声上,并不适用于呈现长相关性的分数高斯噪声或具有较大跳跃甚至是脉冲效应的非高斯列维噪声。这使得由分数高斯噪声和非高斯列维噪声驱动的随机动力系统解的动力学研究已成为非线性科学领域研究的热点问题之一,同时也是一项具有挑战性的前沿科学...

形态学+信息论!古生物学家如何在海量数据中寻找有用信息

基于加性高斯白噪声信道模型，研究估算了不同特征矩阵对应的信道容量，发现信道容量均被特征数量饱和。香农的理论告诉我们超越信道容量的通信速率必然带来噪声，而在加性高斯白噪声信道模型中，随着带宽的提高，信道容量并不会无限提高，过宽的带宽不仅浪费通信资源也无法改善通信的质量。这与目前被研究人员偏爱的超大型...

学术交流 | 空谱协同多尺度顶点成分分析的高光谱影像端元提取

式中,p为B×1维的像元矢量,B为高光谱影像的波段数;Ε=[e1,e2,…,em]代表B×m的端元矩阵,m为端元数量;α是数学形态学比例因子;z=[z1,z2,…,zm]T代表m×1维的系数向量,该向量表示各个端元在任一像素中所占的成分比例;n为高斯白噪声。

技术文章 | 相干光通信初探 - 讯石光通讯网-做光通讯行业的充电站!

可以发现为了达到相同误码率,2PSK比OOK对高斯白噪声的容忍能力要好6dB以上。同时我们也考虑到非相干通信远距离传输场景需要用到大量EDFA等器件进行中继以补偿光纤衰减和色散等效应,提升了成本并降低了可靠性。而相干传输可以十分方便地利用DSP算法进行相位补偿,理论上可以将灵敏度做到量子极限。