维纳滤波的基本原理 维纳滤波理论是由数学家N．维纳(Norbert Wiener，1894~1964)于第二次世界大战期间提出的。这一科研成果是这一时期重大科学发现之一，他提出了线性滤波的理论和线性预测的。
互相独立的x，y服从正态分布，为什么它们各自的数学期望乘积等于他们乘积的数学期望？如题
互相关函数与独立性的关系如果有两个随机变量x和y，且相互独立，现在求E（x*y）的值为多少，如果按独立求解则是E(x)*E(y)如果按互相关求解的话则是0，为什么
随机变量的数学期望 因为随机变量ξ，η相互独立，所以E（ξη）=E（ξ）E（η）而E（ξ）=1/λ，E（η）=np所以E（ξη）=np/λ
数学期望值里的那个方差 1）对于一组数据x1，x2，？，xn，s2=n1［（x1－x）2（x2－x）2 ？（xn－x）2］叫做这组数据的方差，而s叫做标准差.（2）公式s2=n1［。
两个相互独立随机变量乘积的期望等于这两个随机变量期望的乘积. 离散情况下怎么证明？ 如果这2113三个随机变量互相是独立的，你这个5261式子才成立。你先考虑4102两个独立变量的情况，1653E（A*B）=COV（A，B）+E（A）*E（B）。因为独立，所以协方差COV（A，B）=0，所以E（A*B）=E（A）*E（B）。再把两个变量的情况推广到三个，就能得出E（A*B*C）=E（A）*E（B）*E（C）。扩展资料：用概率论的知识，不难得知，甲获胜的可能性大，乙获胜的可能性小。因为甲输掉后两局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是说甲赢得后两局或后两局中任意赢一局的概率为1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望获得100法郎；而乙期望赢得100法郎就得在后两局均击败甲，乙连续赢得后两局的概率为(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望获得100法郎奖金。可见，虽然不能再进行比赛，但依据上述可能性推断，甲乙双方最终胜利的客观期望分别为75%和25%，因此甲应分得奖金的100*75%75(法郎)，乙应分得奖金的的100×25%25(法郎)。这个故事里出现了“期望”这个词，数学期望由此而来。参考资料来源：-数学期望
互相关函数与独立性的关系 怎么会是0呢？就是E(XY)=E(X)*E(Y)两个随机变量独立，则必然完全不相关，因为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=0
互相独立的x，y服从正态分布，为什么它们各自的数学期望乘积等于他们乘积的数学期望？ 正态分布有一个性质是“独立和不相关等价”原题说x，y独立，所以他们相关系数是0；又因为Cov(x，y)=E(xy)-ExEy，原题的结论显然。
数学期望公式 表达不清楚 好像猜到你应该要知道的是那个，条件已知后 E（X)是一个常数，还有E（a+b)=E（a）+E（b)可能是要知道这个：E[(X-E(X))^2]=E[X^2-2*E(X)*X+(E(X))^2]=E(X^2)-2*E。
