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本实验主要是分析高斯白噪声的样本自相关序列的估计精度。
a. 生成1000个零均值、单位方差的高斯白噪声,并用bar函数来画出直方图,与理想的高斯分布函数相比较;
b. 采用xcorr函数的有偏估计来估计前100个自相关序列,用Plot函数画出该自相关序列,与理想的高斯白噪声的自相关序列相比。
c. 把这组数据分成互不重叠的10段,每段有100个样本。分别对每段数据采用b中的方法来估计前100个样本自相关序列,然后对10段的自相关序列进行平均。获得的结果与b中的结果相比,并与真实的自相关序列相比。
d. 把b中的样本数扩大到10000个,重复实验b中的要求
-This experiment is the autocorrelation sequence estimation accuracy analyzing samples of Gaussian white noise.
a. 生成1000个零均值、单位方差的高斯白噪声,并用bar函数来画出直方图,与理想的高斯分布函数相比较;
b. 采用xcorr函数的有偏估计来估计前100个自相关序列,用Plot函数画出该自相关序列,与理想的高斯白噪声的自相关序列相比。
c. 把这组数据分成互不重叠的10段,每段有100个样本。分别对每段数据采用b中的方法来估计前100个样本自相关序列,然后对10段的自相关序列进行平均。获得的结果与b中的结果相比,并与真实的自相关序列相比。
d. 把b中的样本数扩大到10000个,重复实验b中的要求
-This experiment is the autocorrelation sequence estimation accuracy analyzing samples of Gaussian white noise.
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