本文目錄一覽：

• 1、matlab中白噪聲和有色噪聲怎么表示
• 2、純隨機序列的線性組合還是隨機序列
• 3、白噪聲序列具有性質
• 4、計量經濟學中,“白噪聲”通俗的講,是什么意思啊?
• 5、有色噪聲是平穩隨機過程嗎
• 6、【時間序列分析】純隨機性檢驗(白噪聲檢驗)

matlab中白噪聲和有色噪聲怎么表示

WGN：產生高斯白噪聲 y = wgn（m，n，p） 產生一個m行n列的高斯白噪聲的矩陣，p以dBW為單位指定輸出噪聲的強度。y = wgn（m，n，p，imp） 以歐姆（Ohm）為單位指定負載阻抗。y = wgn（m，n，p，imp，state） 重置RANDN的狀態。

rand產生的是白噪聲，那么有色噪聲如何產生的呢？這是從清華轉過來的一個m文件。

matlab 用randn中產生的是隨機數，它產生的是均值為0方差為1的數。

指定產生信號的類型 Band 指定信號的頻率成分。對于’rgs’、’rbs’、’sine’，band = [wlow， whigh]指定通帶的范圍，如果是白噪聲信號，則band=[0， 1]，這也是默認值。指定非默認值時，相當于有色噪聲。

使用Matlab就行了，如果用于仿真，你可以調用simulink中的噪聲信號源，這幾種噪聲都有，而且每個模塊能找到詳盡的幫助信息，包括使用方法和性能。注意安裝的時候把在線幫助盡量都裝進去，可能需要另外的1G空間。祝你成功。

純隨機序列的線性組合還是隨機序列

隨機序列。純隨機序列模型顯示，不是線性組合是隨機序列。純隨機序列，又稱白噪聲序列，序列的各項數值之間沒有任何相關關系，白噪聲序列是沒有信息可提取的平穩序列。

隨機過程的定義 設 （Ω，F，p）為概率空間（見概率），T為指標t的 *** （通常視t為時間），如果對每個t∈T，有定義在Ω上的實隨機變量x（t）與之對應，就稱隨機變量族x={x（t），t∈T}為一隨機過程（簡稱過程）。研究得最多的是T 為實數集R=（-∞，∞）的子集的情形；如果T為整數n的集，也稱{xn}為隨機序列。

總的來說，線性平穩過程是一種重要的隨機過程模型，它通過假設過程的線性性和平穩性，使得我們可以使用一系列的統計工具和方法來分析和預測這個過程的行為。雖然在現實世界中，很少有過程是完全線性和完全平穩的，但是線性平穩過程仍然是一個重要的理論模型，它可以幫助我們理解和處理許多實際問題。

前兩個條件比較容易理解，而不同時刻只要間隔相同，他們的協方差值是時間間隔 k 相關，這樣也就是說明時間間隔有一定關系所以才有研究價值，如果不同時刻的兩兩協方差是 0 也就是每一個時刻都是兩兩獨立，也就是純隨機平穩時間序列。

白噪聲序列具有性質

白噪聲序列具有不規律的性質。根據查詢相關 *** 息顯示：白噪聲序列，是指白噪聲過程的樣本實稱，簡稱白噪聲，白噪聲序列的特點表現在任何兩個時點的隨機變量都不相關，序列中沒有任何可以利用的動態規律，不能用歷史數據對未來進行預測和推斷。

白噪聲序列具有獨特的性質：所有自相關系數為零，代表序列間無關聯，如同隨機波動，缺乏可提取的信息。相反，如果序列存在顯著的相關性，那意味著它具備統計上的相關信息，這正是我們分析的焦點。純隨機性檢驗是衡量這些相關信息是否充分提取的標志。

”性質有平滑、穩定、精確、處理復雜信號。平滑：通過滑動和與無窮滑動和，可以使白噪聲信號變得更加平滑，去除噪聲和隨機干擾，得到更加可靠的結果。穩定：滑動和與無窮滑動和可以消除白噪聲信號的短期隨機性，使其變得更加穩定和可預測。

白噪聲是指在較寬的頻率范圍內，各等帶寬的頻帶所含的噪聲能量相等的噪聲。白噪聲或白雜訊，是一種功率譜密度為常數的隨機信號。

計量經濟學中,“白噪聲”通俗的講,是什么意思啊?

就是零均值、常方差的穩定隨機序列，計量模型中的隨機誤差項必須是白噪聲，模型才有經濟意義 白噪聲或白雜訊，是一種功率頻譜密度為常數的隨機信號或隨機過程。

模型中沒有引入進來的自變量 變量的測量誤差 變量的波動 。。

ADF檢驗：在DF檢驗中，實際上是假定了時間序列是由具有白噪聲隨機誤差項的一階自回歸過程AR（1）生成的。

而Adam Smith的《國富論》頭三章講的就是勞動分工。

有色噪聲是平穩隨機過程嗎

是一種功率頻譜密度為常數的隨機信號或隨機過程。換句話說，此信號在各個頻段上的功率是一樣的，由于白光是由各種頻率（顏色）的單色光混合而成，因而此信號的這種具有平坦功率譜的性質被稱作是“白色的”，此信號也因此被稱作白噪音。 相對的，其他不具有這一性質的噪音信號被稱為有色噪音。

相對的，其他不具有這一性質的噪聲信號被稱為有色噪聲。理想的白噪聲具有無限帶寬，因而其能量是無限大，這在現實世界是不可能存在的。實際上，我們常常將有限帶寬的平整訊號視為白噪音，因為這讓我們在數學分析上更加方便。

響度分布平坦，因此對于人耳來說，聽起來和等響曲線相反，聽起來感覺白噪聲在 800 - 6k 部分偏多，低頻高頻不足。由于白光是由各種頻率（顏色）的單色光混合而成，因而，這種具有平坦功率譜性質的噪音被稱作白噪音。相對的其他不具有這一性質的噪音被稱為有色噪聲。當然，絕對理想的白噪音是不存在的。

您好！什么是白噪聲？長期在噪音環境下會對聽力造成影響嗎？白噪聲：在較寬的頻率范圍內，各等寬帶的頻率范圍內聲音能量均等。長期在噪音環境下聽力會有一定程度的損傷。具體損傷到什么程度，建議到當地的專業驗配中心去檢查一下。過有聽力損失可以選配助聽器。

【時間序列分析】純隨機性檢驗(白噪聲檢驗)

在時間序列分析的探索中，純隨機性檢驗，也被稱為白噪聲檢驗，是評估序列隨機性的重要步驟。它旨在揭示序列中是否存在任何有意義的關聯，從而決定是否值得進一步挖掘潛在的規律。當序列中的值彼此之間毫無關聯，無論過去的行為對將來沒有絲毫影響，這樣的序列就被定義為純隨機或白噪聲序列。

純隨機性檢測也成白噪聲檢測，是專門用來檢測序列是否為純隨機序列的一種方法。我們知道如果一個序列是純隨機序列，那么它的序列值之間應該沒有任何關聯關系，這是一種理論上才會出現的理想狀況。實際上，由于觀察序列的有限性，導致純隨機數序列的樣本自相關系數不會絕對為零。

在時間序列分析的旅程中，平穩性檢驗是關鍵步驟。一旦序列變得平穩，我們緊接著步入白噪聲檢驗的領域，這是評估模型擬合效果和殘差性質的關鍵環節。白噪聲的理想狀態是模型預測后的殘差呈現出隨機、無趨勢且無自相關性的特性，這標志著模型的精準度和穩定性。