高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。大部分都是根据经验来设，还有就是与所选用的算法有关，如果预测值时利用一些比较好的算法，使得预测值接近真实值的话，我们就可以将R和Q选的小一点，否则要选的大一点。
怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点 clearclose all生成实验数据集rand('state'，0)sigma_matrix1=eye(2)；sigma_matrix2=50*eye(2)；u1=[0，0]；u2=[30，30]；m1=100；m2=300；样本数sm1数据集Y1=multivrandn(u1，m1，sigma_matrix1)；Y2=multivrandn(u2，m2，sigma_matrix2)；scatter(Y1(：，1)，Y1(：，2)，'bo')hold onscatter(Y2(：，1)，Y2(：，2)，'r*')title('SM1数据集')sm2数据集u11=[0，0]；u22=[5，5]；u33=[10，10]；u44=[15，15]；m=600；sigma_matrix3=2*eye(2)；Y11=multivrandn(u11，m，sigma_matrix3)；Y22=multivrandn(u22，m，sigma_matrix3)；Y33=multivrandn(u33，m，sigma_matrix3)；Y44=multivrandn(u44，m，sigma_matrix3)；figure(2)scatter(Y11(：，1)，Y11(：，2)，'bo')hold onscatter(Y22(：，1)，Y22(：，2)，'r*')scatter(Y33(：，1)，Y33(：，2)，'go')scatter(Y44(：，1)，Y44(：，2)，'c*')title('SM2数据集')endfunction Y=multivrandn(u，m，sigma_matrix)生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据n=length(u)；c=chol(sigma_matrix)；X=randn(m，n)；Y=X*c+ones(m，1)*u；end
高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。
均值，方差，自相关函数，协方差函数求解答 均值=n个数加起来被n除方差=均方值-均值的平方自相关函数ρ(τ)=E[x(t)x(t+τ)]协方差函数φ(τ)=ρ(τ)/ρ(0)
高斯随机过程的自相关函数 机过程的定义：如果对于任意和以及有：则称为严平稳随机过程，或称狭义平稳随机过程.二.平稳随机过程的数字特征：1），平稳随机过程的数学期望与时间无关2），平稳随机过程的方差与时间无关3）其中：4）平稳随机过程的数学期望及方差与无关，它的自相关函数和协方差函数只与时间间隔有关；随机过程的这种“平稳”数字特征，有时就直接用来判断随机过程是否平稳.即若一个随机过程的数学期望及方差与时间无关，而其相关函数仅与有关，即我们就称这个随机过程是广义平稳的.三.宽平稳随机过程（广义平稳）：若的数学期望为常数，且自相关函数只与有关，则称为宽平稳随机过程，或称广义平稳随机过程.不难看出，严平稳过程一定是宽平稳过程，反之，不一定.但对于正态随机过程两者是等价的.后面，若不加特别说明，平稳过程均指宽平稳过程.四.联合宽平稳随机过程：若，是宽平稳过程，且其中：.则称和为联合宽平稳随机过程.
一个复高斯分布的随机变量的模的平方服从什么分布？ 为了方便，先假设方差 N=1。一个复高斯分布，X+iY。由于你没加任何条件，所以我一般认为：X和Y相互独立，且都是一维高斯分布。它们的模的平方是：Z=X^2+Y^2 是两个相互独立。
白噪声的方差等于什么 方差是2113N0/2，白噪声的功率谱密度是一个常5261数。这是因4102为：白噪声的时域信号1653中任意两个不同时刻是不相关的，因此，白噪声的自相关函数为冲击函数，因此，白噪声的功率谱密度为常数。（自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对）。噪声的方差，是指加性高斯白噪声（AWGN）的经过采样后的采样值的方差，具体说，就是数字通信原理里说的在相关接收/或匹配滤波后的输出，此时的方差是N0/2。若说某个白高斯过程的方差是N0/2，这个提法本身就是不严格的，因为对于均值为0的高斯白噪声，方差就是总功率，因为：总功率=直流功率+交流功率=0+交流功率=0+方差，因为均值为0，所以直流功率为0，方差就是交流功率，亦即总功率。因为根据白噪声的定义，他的功率谱在整个频段上都是一个常数，此时总功率是对功率谱在整个频段上的积分，这个总功率自然就是无穷大的了。白噪声序列，指白噪声过程的样本实称，简称白噪声。随机变量X（t）（t=1，2，3…），如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的。即对于所有S不等于T，随机变量Xt和Xs的协方差为零，则称其为纯随机过程。对于一个纯随机过程来说，若其期望为0，方差为常数，则称之为白噪声过程。扩展资料：白噪声过程：。
如何用直观的例子理解随机过程理论中随机过程的自相关函数和协方差函数的概念含义，它们在信号领域有何应用？ 在学概率统计之前，我们学习的都是确定的函数。概率统计讨论了一次取值时获得的值是不确定的，而随机过程…
