样本谱密度(sample spectral density)与谱密度相关的一个重要概念。在观测或调查一部分个体时,总体是研究对象的全部。总体中抽取的所要考查的元素总称,样本中个体的多少叫样本容量。而在对面积分散范围广、移动灵活的个体调查时,就会用到密度的概念来统计1。
含义设{XCt>,tE(一00 } -} Do ) }是一宽平稳过程.对任意T>0,
称为过程的一个有限样本{x(t> ,tE仁_z,,T}}的样本谱密度.当T}+二时,若介(劝的均值趋于过程的谱密度及.fT C})的方差趋于0,则样本谱密度介以)是谱密度.f C }>的一致渐近无偏估计。在工程技术应用中,往往将过程{X(t>,tE(一二,+二)}的谱密度定义为样本谱密度的极限值
对宽平稳序列{X (t> ,t= 0,士1,士2,..}可类似地定义样本谱密度.
示例样本谱密度的MATLAB实现:
[f,xi] = ksdensity(x)
计算样本x的密度估计,返回在xi点的密度f,此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出谱密度曲线。该函数,首先统计样本x在各个区间的概率(与hist有些相似),再自动选择xi,计算对应的xi点的谱密度2。
f = ksdensity(x,xi)
与上面的相似,只是这时xi我们帮选定了,ksdesity直接计算对应点的概率密度,代码如下:
%by dynamic
%see also http://www.matlabsky.com
%contact me matlabsky@gmail.com
%2009.2.21
%
%给一个随机样本
x=[randn(30,1); 5+randn(30,1)];
%计算出各点的密度
[f,xi]=ksdensity(x);
%绘制
subplot(211)
plot(x)
title('样本数据(Sample Data)')
subplot(212)
plot(xi,f)
运行结果如图:
本词条内容贡献者为:
尚华娟 - 副教授 - 上海财经大学