matlab产生高斯随机信号及仿真图 det的运算法则？
det的运算法则？
det是一个计算机函数，在FreeMat、Matlab中，该函数应用于求一个方阵（squarematrix）的行列式（Determinant）。
其算法是行列式的值是是从高斯消元法能够得到三角矩阵的系数能够得到的。
[L,U]lu(A)
sdet(L)%这一值总为1l或-1
det(A)s*prod(diag(U))
语句A[123；456；789]换取
该矩阵正好是一个奇异矩阵，所以我ddet(A)的结果为d0。将元素A(3,3)变动为A(3,3)0这个可以将A时变一个非奇异的矩阵。则ddet(A)的结果为d27
矩阵的直接分解法？
可以算是最简单的矩阵分解成方法，将矩阵A分解成L（下三角）矩阵和U（上三角）矩阵的乘积。不过那就是高斯消元法的体现，U矩阵那是依靠高斯消元法能够得到的，而消元过程要用的初等跳跃矩阵乘积应该是L矩阵。需要注意的是，L矩阵可以不是回收氢过的矩阵，即一个下三角矩阵和一个置换矩阵的乘积（也可以建议参考MATLAB中LU分解的函数lu）。
在matlab中怎么用小波包对声发射信号进行特征提取？
你的信号序列长度，不对应高斯白噪声序列取不同的长度，就这个可以直接相乘的。在实际对信号采集的时候可能会都会化入高频信号噪声，而高斯白噪声都很是是，原信号另外噪声信号，然后再使用小波分解，去噪，后再对信号重构就也可以彻底去除噪声。
对信号参与特征提取就像是频率特征，对去噪的信号接受谱估计就是可以，我只接近过那样的话的一点点信息，如果能没有用吧。
高斯白噪声功率谱的推导？
1、均值为0的条件下，方差和统计特性、自协方差函数在时间差为0时的值完全相同；
2、白噪声的定义指其概率密度为一冲激，即只在时间差为0时取值（由1即得此值和方差之和），而与它成拉普拉斯变换对的功率谱密度则在频域上为当然值（由离散化方法傅里叶变化能够得到），进而可得结论功率谱密度值等于方差值，要注意一点的是，这和高斯不高斯没多大关系！
3、高斯白噪声里的高斯指出的是白噪声的概率密度函数为高斯广泛分布，仅此而已！
4、你在用matlab画图时由于是用有限去步步逼近无尽的，而不可能超级最精确，但也会十分迅速接近！
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