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特征函数 (概率论)和连续傅里叶变换

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

特征函数 (概率论)和连续傅里叶变换之间的区别

特征函数 (概率论) vs. 连续傅里叶变换

在概率论中,任何随机变量的特征函数(缩写:ch.f,复数形式:ch.f's)完全定义了它的概率分布。在实直线上,它由以下公式给出,其中X是任何具有该分布的随机变量: 其中t是一个实数,i是虚数单位,E表示期望值。 用矩母函数MX(t)来表示(如果它存在),特征函数就是iX的矩母函数,或X在虚数轴上求得的矩母函数。 与矩母函数不同,特征函数总是存在。 如果FX是累积分布函数,那么特征函数由黎曼-斯蒂尔切斯积分给出: 在概率密度函数fX存在的情况下,该公式就变为: 如果X是一个向量值随机变量,我们便取自变量t为向量,tX为数量积。 R或Rn上的每一个概率分布都有特征函数,因为我们是在有限测度的空间上对一个有界函数进行积分,且对于每一个特征函数都正好有一个概率分布。 一个对称概率密度函数的特征函数(也就是满足fX(x). 在数学中,连续傅里叶变换是一个特殊的把一组函数映射为另一组函数的线性算子。 不严格地说,傅里叶变换就是把一个函数分解为组成该函数的连续频率谱。 在数学分析中,信号f(t)的傅里叶变换被认为是处在频域中的信号。 这一基本思想类似于其他傅里叶变换,如周期函数的傅里叶级数。(参见分数阶傅里叶变换得到概况) 假设f是一个勒贝格可积的函数。 我们定义其连续傅里叶变换F也是一个复函数: 对任意实数 \omega(这里i是虚数单位), \omega 为角频率,F(\omega)为复数,并且是信号在该频率成分处的相位和幅度。 傅里叶变换是自反映射,若 F(\omega)如上定义,f是連續的,则对于任意实数 t 每个积分前的1\over\sqrt为规范化因子。 因子的选择是主观任意的,只要满足二者的乘积为1 \over ,如上取法称为归一化常数。 另一种常见取法是前向方程和反向方程分别为1和1/2\pi。 粗略估计,数学家通常使用前者(由于对称的原因),而物理学家和工程师们则常用后者。 另外,傅里叶坐标\omega有时可用2 \pi \nu来代替,在频率\nu上积分,这种情况下,归一化常数都变为单位1。 另一个主观的常规选择是,不管前向变换中的指数是+i\omega t还是-i\omega t,只要满足前向和反向方程中指数符号相反即可。.

之间特征函数 (概率论)和连续傅里叶变换相似

特征函数 (概率论)和连续傅里叶变换有(在联盟百科)4共同点: 实数傅里叶变换勒貝格積分虛數單位

实数

实数,是有理數和無理數的总称,前者如0、-4、81/7;后者如\sqrt、\pi等。实数可以直观地看作小數(有限或無限的),它們能把数轴「填滿」。但僅僅以枚舉的方式不能描述實數的全體。实数和虚数共同构成复数。 根据日常经验,有理數集在數軸上似乎是「稠密」的,于是古人一直认为用有理數即能滿足測量上的實際需要。以邊長為1公分的正方形為例,其對角線有多長?在規定的精度下(比如誤差小於0.001公分),總可以用有理數來表示足夠精確的測量結果(比如1.414公分)。但是,古希臘畢達哥拉斯學派的數學家發現,只使用有理數無法完全精確地表示這條對角線的長度,這徹底地打擊了他們的數學理念;他們原以為:.

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傅里叶变换

傅里叶变换(Transformation de Fourier、Fourier transform)是一种線性积分变换,用于信号在时域(或空域)和频域之间的变换,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。实际上傅里叶变换就像化学分析,确定物质的基本成分;信号来自自然界,也可对其进行分析,确定其基本成分。 经傅里叶变换生成的函数 \hat f 称作原函数 f 的傅里叶变换、亦称频谱。在許多情況下,傅里叶变换是可逆的,即可通过 \hat f 得到其原函数 f。通常情况下,f 是实数函数,而 \hat f 则是复数函数,用一个复数来表示振幅和相位。 “傅里叶变换”一词既指变换操作本身(将函数 f 进行傅里叶变换),又指该操作所生成的复数函数(\hat f 是 f 的傅里叶变换)。.

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勒貝格積分

勒貝格積分(Lebesgue integral)是现代数学中的一个积分概念,它将积分运算扩展到任何测度空间中。在最简单的情况下,对一个非负值的函数的积分可以看作是函数图像与x轴之间的面积。勒贝格积分则将积分运算扩展到更廣的函数(可測函數),并且也扩展了可以进行积分运算的集合(可測空間)。最早的积分运算对于非负值的函数来说,其积分相当于使用求极限的手段来计算一个多边形的面积(也就是黎曼積分),但這過程需要函數足够規則。但是随着对更加不规则的函数的积分运算的需要不断产生(比如为了讨论数学分析的极限过程中導致的函數,或者出于概率论的需求),很快就产生了对更加广义的求极限手段的要求来定义相应的积分运算。 在实分析和在其它许多数学领域中勒貝格積分拥有一席重要的地位。 勒貝格積分是以昂利·勒貝格命名的,他于1904年引入了这个积分定义。 今天勒贝格积分有狭义和广义两种意义。广义地说是对于一个在一般測度空間(的子集合)上的函数积分,在這情況下其測度不必然是勒貝格測度。狭义则是指对于勒贝格测度在實數線或者更高维数的歐幾里得空間的一个子集合上函数的积分。.

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虛數單位

在數學、物理及工程學裏,虛數單位標記為 i\,\!,在电机工程和相关领域中则标记为j\,,这是为了避免与电流(记为i(t)\,或i\,)混淆。虛數單位的發明使實數系統 \mathbb\,\! 能夠延伸至复数系統 \mathbb\,\! 。延伸的主要動機為有很多實係數多項式方程式無實數解。例如方程式 x^2+1.

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特征函数 (概率论)和连续傅里叶变换之间的比较

特征函数 (概率论)有44个关系,而连续傅里叶变换有16个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为6.67% = 4 / (44 + 16)。

参考

本文介绍特征函数 (概率论)和连续傅里叶变换之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: