definiciones algunos terminos usados en matlab


Teorema de Límite central
Proporciona la justificación matemática para usar el proceso Gaussiano como un modelo para un número grande de fenómenos físicos en que la variable aleatoria observada, en un instante de tiempo en particular es el resultado de un gran número elementos aleatorios individuales.
El Teorema Central del Límite dice que si tenemos un grupo numeroso de variablesindependientes y todas ellas siguen el mismo modelo de distribución (cualquiera que éste sea), la suma de ellas se distribuye según una distribución normal.

Este teorema se aplica tanto a suma de variables discretas como de variables continuas.
Los parámetros de la distribución normal son:
Media : n * µ (media de la variable individual multiplicada por el número de variables independientes)
Varianza: n * Ф(varianza de la variable individual multiplicada por el número de variables individuales.
Proceso gausiano
1. Si un proceso aleatorio X(t) es aplicado a un filtro lineal estable, entonces el proceso aleatorio Y(t) desarrollado en la salida del filtro también es Gaussiano
2. Considere el set de variables aleatorias o muestras X(t1), X(t2), …, X(tn), obtenidas observando el procesoaleatorio X(t) en los tiempos t1,,t2,,…,,tn. Si el proceso X( )t es Gaussiano,, entonces este set de variables aleatorias es conjuntamente Gaussiano para cualquier n, con sus n densidades de probabilidad conjunta siendo completamente determinada por especificar el conjunto de medias:

Extendiendo la propiedad a dos o mas procesos aleatorios: Considere las variables aleatorias X(t1), X(t2),…,X(tn),Y(u1), Y(u2), …,Y(um) obtenidas observando los procesos aleatorios X(t) y Y(t) en los tiempos {ti i=,1,2 ,.., n} y {uk, k=1,2,…,m} , respectivamente. Se dice que los procesos X(t) y Y(t) son conjuntamente Gaussianos si este set de variables aleatorias es conjuntamente Gaussiano para cualquier n y m.

3. Si un proceso Gaussiano es estacionario, entonces el proceso es también estrictamenteestacionario
4. Si el conjunto de variables aleatorias X(t1),X(t2),...,X(tn) obtenidas al muestrear un proceso Gaussiano en los instantes t1,t2 ,..., tn están encorraladas, esto es:

Entonces estas variables aleatorias son estadísticamente independientes, y su función de distribución de probabilidad conjunta puede expresarse como el producto de las funciones variables aleatorias de distribución deprobabilidad de las individuales en el conjunto.

Ruido
El término ruido es usado habitualmente para designar señales no deseadas que tienden a perturbar transmisión y procesamiento de las señales en sistemas de comunicaciones, y sobre las cuales no se tiene control.
Ruido térmico
Es el nombre dado al ruido eléctrico que proviene del movimiento de electrones en un conductor.
El valor mediocuadrado de la tensión del ruido térmico que aparece en los terminales de una resistencia medido en un ancho de banda de ∆ f Hz está dado por:






Teorema Gaussin:
Ley de Gauss

En física la ley de Gauss, también conocida como teorema de Gauss, establece que el flujo de ciertos campos a través de una superficie cerrada es proporcional a la magnitud de las fuentes de dicho campo que hayen el interior de dicha superficie. Dichos campos son aquellos cuya intensidad decrece como la distancia a la fuente al cuadrado. La constante de proporcionalidad depende del sistema de unidades empleado.
Se aplica al campo electrostático y al gravitatorio. Sus fuentes son la carga eléctrica y la masa, respectivamente. También puede aplicarse al campo magnetostático.
La ley fue formulada porCarl Friedrich Gauss en 1835, pero no fue publicado hasta 1867. Es una de los cuatro ecuaciones de Maxwell, que forman la base de electrodinámica clásica (las otras tres son la ley de Gauss para el magnetismo, la ley de Faraday de la inducción y la ley de Ampère con la corrección de Maxwell. La ley de Gauss puede ser utilizada para obtener la ley de Coulomb, y viceversa.
Teorema Rayleigh
Este es...