Mr_xue的专栏

前几日看窄带信号的MUSIC算法，发现信号的表示都是在复数域上的。一般来说，我们能够测量到的信号都是实数信号，这就涉及到怎么把实数信号转换为复数表示，以及转换前后的信号之间的内在关系。于是就看到了信号的复包络表示，希尔伯特变换等等。这其中就涉及到一个信号如何表示基本问题。里面涉及到傅里叶变换的很多问题，我又认真想了下，算是又加深了对傅氏变换的几点理解。有关于复包络等日后有时间再写。以下内容欢迎讨论

经典数字信号处理最基本的假设之一即是噪声为高斯白噪声。对白噪声，常有一些不够正确的理解，比如常将白噪声等同于高斯噪声即是典型的一例。那么，从哪些角度出发，可以更好地理解噪声和白噪声呢？        在对信号的理解中，人们很自然地从时域和频域两个角度来分析。对于噪声，也同样可以从时域和频域两个角度来看。从时域看，白噪声看起来杂乱无章，但这些杂乱无章的值会服从某种分布，比如高斯噪声，即表明在