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智慧树统计信号分析答案(知到2023年完整答案)

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智慧树统计信号分析答案(知到2023年完整答案)

1、智慧判断题:
对于高斯随机变量而言,树统不相关与统计独立等价。计信()
选项:
A:错
B:对
答案:【对】

2、号分判断题:
随机变量的析答概率密度函数取值范围为。()
选项:
A:错
B:对
答案:【错】

3、案知判断题:
(特征函数与矩之间的到年答案关系为:。()
选项:
A:错
B:对
答案:【对】

4、完整判断题:
维随机变量的智慧联合概率密度函数为。若,树统则。计信()
选项:
A:对
B:错
答案:【错】

5、号分单选题:
如果非零随机变量满足,析答则随机变量之间的案知关系为()
选项:
A:一般关系
B:不相关
C:统计独立
D:正交
答案:【不相关】

6、单选题:
假如非零随机变量满足,到年答案则随机变量之间的关系为()
选项:
A:不相关
B:正交
C:统计独立
D:一般关系
答案:【统计独立】

7、单选题:
若非零随机变量满足,则随机变量之间的关系为()
选项:
A:一般关系
B:正交
C:不相关
D:统计独立
答案:【正交】

8、单选题:
假设非零随机变量满足,则随机变量之间的关系为()
选项:
A:一般关系
B:不相关
C:正交
D:统计独立
答案:【一般关系】

9、多选题:
若非零随机变量满足条件()时,则随机变量之间是统计独立的。
选项:
A:  

B:

C:

D:  

答案:【  
;

;
  

10、多选题:
对于高斯随机变量,下列说法正确的是()
选项:
A:两个相互独立正态随机变量的和仍然服从正态分布;
B:高斯随机变量经过平方律设备后仍然服从高斯分布;

C:若,则随机变量服从对数正态分布。

D:高斯随机变量经过线性变换后仍然服从高斯分布;

答案:【两个相互独立正态随机变量的和仍然服从正态分布;
;
,则随机变量服从对数正态分布。
;
高斯随机变量经过线性变换后仍然服从高斯分布;

第二章单元测试

1、判断题:
随机过程可以看作随时间变化的随机变量,是一簇确定时间函数的集合。()
选项:
A:错
B:对
答案:【对】

2、判断题:
两个随机过程联合宽遍历,则这两个随机过程一定联合宽平稳。()
选项:
A:错
B:对
答案:【对】

3、判断题:
平稳随机过程自相关函数具有奇对称性。()
选项:
A:对
B:错
答案:【错】

4、判断题:
联合平稳的两个随机过程的互相关函数是偶函数。()
选项:
A:错
B:对
答案:【错】

5、判断题:
宽平稳高斯随机过程也是严平稳的随机过程。()
选项:
A:对
B:错
答案:【对】

6、单选题:
对随机过程,如果,则称是()。
选项:
A:互不相关的随机变量
B:互不相关的随机过程
C:相互独立的随机过程
D:相互独立的随机变量
答案:【互不相关的随机变量】

7、单选题:
对随机过程X(t),如果,则称随机过程在时刻的状态是()。
选项:
A:相互独立的
B:相互不独立但相关的
C:互斥的
D:既不独立也不相关的;
答案:【相互独立的】

8、单选题:
随机过程导数的数学期望等于它数学期望的()。
选项:
A:与其数学期望没有关系
B:导数
C:特征函数
D:积分
答案:【导数】

9、单选题:
可以完整描述随机过程统计特性的是()
选项:
A:相关函数
B:n维概率密度函数
C:样本函数
D:数学期望
答案:【n维概率密度函数】

10、单选题:
是噪声电压信号,下面可以用来表示该信号消耗在1Ω电阻上的交流平均功率的是()
选项:
A:相关系数函数
B:均方值
C:数学期望
D:方差
答案:【方差】

智慧树统计信号分析

智慧树是一个非常受欢迎的在线学习平台,不仅提供了大量的在线课程,还为学生提供了一些实用的工具。其中一个工具就是智慧树统计信号分析。

什么是统计信号分析

统计信号分析是对信号进行分析和处理的过程,它主要包括信号的模型建立、参数估计、系统辨识和预测等方面。在信息处理和通信领域,统计信号分析是非常重要的,可以帮助我们更好地理解和利用信号。

智慧树统计信号分析的功能

智慧树统计信号分析提供了以下功能:

  • 信号采集:可以通过智慧树平台采集信号数据,例如音频、视频、传感器数据等。
  • 信号预处理:可以对采集到的信号数据进行预处理,例如去噪、滤波、降采样等操作。
  • 信号分析:可以对预处理后的信号数据进行分析,例如频谱分析、时域分析、小波分析等。
  • 信号建模:可以根据分析结果建立信号模型,例如自回归模型、滑动平均模型等。
  • 信号预测:可以利用建立的模型对信号进行预测,例如预测股价走势、气温变化等。

智慧树统计信号分析的应用

智慧树统计信号分析可以应用于很多领域,例如:

  • 音频处理:可以对录音进行去噪、降噪、增益等处理。
  • 视频处理:可以对视频信号进行滤波、降噪、稳像等处理。
  • 生物信号处理:可以对心电信号、脑电信号等进行分析和建模,用于疾病诊断。
  • 气象预测:可以利用历史气象数据建立模型并进行预测。

智慧树统计信号分析的优势

智慧树统计信号分析的优势在于:

  • 简单易用:智慧树平台操作简单,不需要太多的信号处理和建模经验。
  • 可视化:分析结果可以通过图表、曲线等形式直观地展现。
  • 实时性:可以通过实时数据采集和分析,及时得到信号变化情况。
  • 多样性:可以处理多种类型的信号数据。

总结

智慧树统计信号分析是一个非常实用的工具,可以帮助我们更好地理解和利用信号。它可以应用于很多领域,例如音频处理、视频处理、生物信号处理、气象预测等。在未来,智慧树统计信号分析有着广阔的应用前景。