Nejprve si namodelujeme vhodný
signál , na kterém budeme odhady zkoušet.
x = [ 1.0*ones(10,1); zeros(10,1); 0.75*ones(10,1) ]; x = [ x; zeros(10,1); 2.0*ones(10,1) ];
Jelikož je deterministický jde nám zde pouze o odhad "časové"
střední hodnoty (pro náhodný proces lze takovéto odhady rovněž použít
za předpokladu stacionarity a ergodicity).
Výpočet odhadu střední hodnoty vzorků
![]() |
Cvičení 2.0: Proveďte rekurentní a průběžný odhad střední hodnoty signálu .
V průběžném odhadu volte
.
Porovnejte oba odhady.
Který lépe vystihuje lokální chování signálu?
Jak jsou na tom z hlediska přesnosti?
2.1
Výsledky: