第三方CMA环境类检测(水质、土壤、空气、噪声、污染排放)

由于噪声电压的峰值是随机的,即其波峰因数也是随机的,所以,只能用统计学方法来定量描述峰值大于有效值的概率,以高斯白噪声为例,其峰值是波峰因数大于4.4出现的概率为0.001%。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...

Nat. Commun. 前沿:多尺度储备池计算学习噪音诱导的随机转移

在下一个时间步s+1,输入是加上从分离出的噪声分布中采样的噪声ηs+1。这个过程称为滚动预测迭代进行,以生成预测时间序列。(c)对预测转换统计的评估。中间处的不同颜色线条代表重复多次的预测。通过转换时间和转换次数的统计量来评估准确性。PDF:概率密度函数。2.多尺度化储备池计算框架在本研究中,...

用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究

1.构造仿真信号字典集:通过构建指数衰减型脉冲信号并使用双指数函数进行幅值调制,最后加入噪声,构建仿真信号字典集。2.使用高斯混合模型(GMM)计算轴承信号的概率密度分布,并基于分布结果计算轴承信号的退化(JRD)。3.计算轴承全生命周期信号的退化起始点,并提取其退化部分,建立查询字典集。4.将测试信号与查询字典...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

v∈RN确定了涨落影响,通常假设为i(t)vj(t')>=cδijδ(t-t')的高斯白噪声,其中δij是Kronecker-delta函数,δ(t-t')是Dirac函数。噪声影响(包括乘性噪声或有色噪声)可能有更一般的公式,请读者自行查阅相关文献。第三个方程确立了观测模型,通过前向模型h(Q)和测量噪声w将源活动Q(t)与实验获取...

Sora为何处理不好简单的物理规律?一文详述其物理悖谬的几何解释

我们计算每个水分子的流向和流速,使得概率密度的熵一直增加,最后就得到高斯分布。例如,我们考虑人脸数据分布,这里每个水分子就是一张人脸图片。我们为人脸图片不断添加噪声,得到一系列图片,直至变成一张白噪声图片。这一系列图片就是水分子的运动轨迹。最后每张人脸图片变成白噪声,所有这些白噪声分布满足高斯分布。这一...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

a??是m维高斯白噪声过程VWN(0,Σ)的序列(www.e993.com)2024年11月27日。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,我们可以使用相关矩阵或AIC来确定...

概率建模和推理的标准化流 review2021

白化变换(Johnson,1966;Friedman,1987)——因将数据转换为白噪声而得名——是机器学习中使用归一化流的最清晰的知识前身。Chen和Gopinath(2000)可能是最早将白化作为密度估计技术而不是特征预处理的人,称这种方法为高斯化。Tabak和Vanden-Eijnden(2010)从扩散过程的角度接近了高斯化,建立了与统计力学的联系——...

深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用

在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(2*π)))*e^(-(x—μ)??/(2*σ??))...

如何利用通信系统测试中的高斯噪声(上)

白噪声在频谱中所有频率点上的强度都是相同的,是系统性能测试中噪声源的理想选择。噪声的概率密度为高斯分布的原因是实际的随机信号都遵循高斯分布,或者说正态分布的。大多数通信信道中的噪声(如放大电路引入的噪声)都是热噪声,往往倾向于高斯分布。而且,中心极限定理证明了如果数量足够多的随机事件同时发生,不管单个事...

基于高效纠错码的无线光通信系统性能分析

考虑在弱湍流信道条件下,发射机和接收机前端带宽足够宽,无多径传播,认为系统只受弱湍流信道闪烁效应和加性高斯白噪声的影响,则各调制方式下系统误码率计算公式为:式中,x为接收光强,f(x)为光强x条件下的概率密度函数,Pe(ber|x)为光强x条件下系统误码率表达式。可以得到基于OOK调制方式下系统平均误码率为:...