我是靠谱客的博主 壮观星星,最近开发中收集的这篇文章主要介绍大数定理和中心极限定理--摘录转载,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

中心极限定理:
大量相互独立的随机变量,其均值(或者和)的分布以正态分布为极限(意思就是当满足某些条件的时候,比如Sample Size比较大,采样次数区域无穷大的时候,就越接近正态分布)。而这个定理amazing的地方在于,无论是什么分布的随机变量,都满足这个定理。

对于一个通信系统,根据中心极限定理可以认为无线信道模型是一个复高斯随机过程。W=W1+J*W2

其中w1,w2的均值为0,方差为sigma ^{^{2}}.s所以其幅度为X=sqrt(w1^2+w2^2)。如无LOS则为瑞利分布,否则为莱斯分布,这两种分布的PDF为

fx(x)=x/sigma ^{^{2}} *exp(-x^2/(2sigma ^{^{2}}))

 fx(x)=x/sigma ^{^{2}} *exp(-(x+c)^2/(2sigma ^{^{2}}))*I(xc/sigma ^{^{2}})

 其中I为0阶贝塞尔函数,该函数大家不陌生吧,在LTE,NR系统中时域上的相关函数就是0阶贝塞尔函数,但从仿真角度看,其线性内插与0阶贝塞尔函数内插之间性能变换不大,所以很多信道

 

大数定理
简单的可以描述为,如果有一个随机变量X,你不断的观察并且采样这个随机变量,得到了n个采样值,,然后求得这n个采样值得平均值,当n趋向于正无穷的时候,这个平均值就收敛于这个随机变量X的期望。
 

最后

以上就是壮观星星为你收集整理的大数定理和中心极限定理--摘录转载的全部内容,希望文章能够帮你解决大数定理和中心极限定理--摘录转载所遇到的程序开发问题。

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