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【24h】

On high-order discrete derivatives of stochastic variables

机译:关于随机变量的高阶离散导数

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摘要

We derive an explicit expression for the probability density function of the mth numerical derivative of a stochastic variable. It is shown that the proposed statistics can analytically be obtained based on the original probability characteristics of the observed signal in a simple manner. We argue that this allows estimating the statistical parameters of the original distribution and further, to simulate the noise contribution in the original stochastic process so that the noise component is statistically indistinguishable from the true contribution of the noise in the originally observed data signal.
机译:我们为随机变量的第m个数值导数的概率密度函数导出一个明确的表达式。结果表明,所提出的统计数据可以以一种简单的方式基于观测信号的原始概率特征来解析地获得。我们认为,这可以估计原始分布的统计参数,并且可以进一步模拟原始随机过程中的噪声贡献,以使噪声分量与原始观察到的数据信号中噪声的真实贡献在统计上无法区分。

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