【文件属性】：
文件名称：Estimatenoise:从信号向量或数组估计噪声方差-matlab开发
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-01 18:44:23
matlab
某些曲线拟合或平滑工具可以从数据中预期的噪声方差的知识中受益。 卡尔曼滤波器使用此信息，还有一些样条拟合工具。 所以我写了一个函数来从信号向量中提取噪声方差。 它也适用于数组的任何指定维度。
使用此代码的一些示例：
简单的线性数据，纯加性 N(0,1) 高斯噪声：
t = 0:10000; x = t + randn(size(t)); mv = 估计噪声（x） MV = 1.0166
添加到正弦波的高斯噪声（标称方差 = 0.01） t = linspace(0,1,1000)'; x = sin(t*50) + randn(size(t))/10; mv = 估计噪声（x） MV = 0.0096887
纯高斯噪声，标称方差为 9。（请注意，对于这种特殊情况，var 可能是更好的估计量......）
mv = 估计噪声(3*randn(2,3,1000),3) MV =
【文件预览】：
estimatenoise.zip