平稳的标准高斯白噪声方差是多少
高斯分布的期望和方差？
高斯分布的期望和方差？
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即
其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s2就表示方差。
扩展资料
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数为样本方差；样本方差的算术平方根为样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差为测算离散趋势最重要、最常用的指标，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。
标准差为多少是正态分布？
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
若随机变量服从一个位置参数、尺度参数的概率分布，记为：则其概率密度函数为正态分布的数学期望值或期望值等于位置参数，决定了分布的位置；其方差的开平方或标准差等于尺度参数，决定了分布的幅度
高斯白噪声的功率为多少？
：均值为0,方差为50。 高斯噪声是概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声,其功率为信号的方差,均值为0。
高斯白噪声一维概率密度表达式？
高斯噪声指的是它的概率密度函数服从正态分布的噪声。高斯分布，记为N (μ,σ2)，其中μ为高斯分布的均值（数学期望），σ2为高斯分布的方差，当μ0，σ21时，该分布称为标准正态分布。
表达式P(x)1/(√2π·σ)exp(-(x-μ)2/(2σ2))
imu噪声原因？
高斯白噪声
概率上服从高斯分布，一阶矩（均值）是常数，二阶矩（方差）无关即时域上不同时刻的信号时不相关的噪声；或者说噪声的瞬时值服从高斯分布（高斯），功率谱密度又是均匀分布的（白噪声），IMU的测量噪声建模为高斯白噪声。
随机游走噪声：
随机游走是维纳过程的离散形式，每一次更新位置都会叠加一个新的高斯白噪声，IMU的bias建模为随机游走噪声。随机游走噪声的均值是初值的均值，方差是初值方差*间隔时间。