¿Existe un método matemático para determinar si el ruido de una señal es gaussiano?
La única forma que conozco hasta ahora es analizar el histograma y pasar una distribución gaussiana para determinar visualmente si la distribución es gaussiana. Me gustaría saber si hay una manera matemática de determinar si el ruido es gaussiano y qué tan preciso es el resultado.
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en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence si desea comparar dos archivos PDF; si desea comparar una observación discreta con un PDF, probablemente valga la pena leerla en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test
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Marcus Müller el
tenga en cuenta que estos dos métodos le dan una especie de distancia; si esto es o no relevante para usted realmente depende de por qué necesita saber si el ruido sigue una distribución gaussiana.
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Marcus Müller el
Si este ruido es aditivo y dominante, el enfoque del histograma estaría bien. En mi opinión, tendremos que usar un supuesto de modelo de ruido de todos modos, como el ruido aditivo o las características de ruido (media, varianza, ...). Por ejemplo, supongamos que el modelo y = x + n, donde x es la señal yn es ruido gaussiano. Si promedia la señal corrupta y y analiza los residuos, puede tener alguna idea sobre las características del ruido.
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Dhanushka
No soy especialista, pero la palabra clave (aparte de lo sugerido por Marcus Müller) puede ser la estimación de densidad en.wikipedia.org/wiki/Density_estimation
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AlexTP