【通信之道】通信原理基础读本，实体书热销中！ - 第70页 - 通信原理与基础 - 通信人家园

Gallager

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发表于 2013-12-19 23:01:52 |显示全部楼层

yousee2 发表于 2013-12-19 22:43
高斯分布，再怎么强调都不过分，我最喜欢高斯
N维高斯分布...多个高斯分布的和,...高斯噪声通过带通滤 ...

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hecengrun

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发表于 2013-12-20 06:51:20 |显示全部楼层

通信技术你问我答 (积分兑奖)

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杨学志

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发表于 2013-12-20 07:53:21 |显示全部楼层

点评

milosky 希望杨老师能深入讲解一下矩阵作为随机变量时的情形，如矩阵的均值，方差，联合分布。两个矩阵独立时的性质。详情回复发表于 2013-12-20 09:31

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sjf_hlj

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发表于 2013-12-20 09:19:35 |显示全部楼层

继续关注通信之道

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milosky

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发表于 2013-12-20 09:31:54 |显示全部楼层

杨学志发表于 2013-12-20 07:53

希望杨老师能深入讲解一下矩阵作为随机变量时的情形，如矩阵的均值，方差，联合分布。两个矩阵独立时的性质。

点评

Gallager 一种看法是看成多个随机变量，更统一一点的看法是把随机变量看成样本空间->向量空间的一个映射，比如n*n矩阵就构成一个维数为n^2的vector space；举个例子，transmit antenna=n,receive antenna=m的p2p MIMO channel 详情回复发表于 2013-12-20 12:14

杨学志随机矩阵当成多个随机变量来处理，用联合分布可以完全刻画。均值，方差都没有什么特别的，每个随机变量单独来求就可以了。随机变量之间的关系可以由互协方差矩阵在一定程度上反映，对于高斯变量可以完全反映详情回复发表于 2013-12-20 09:46

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杨学志

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发表于 2013-12-20 09:46:08 |显示全部楼层

milosky 发表于 2013-12-20 09:31
希望杨老师能深入讲解一下矩阵作为随机变量时的情形，如矩阵的均值，方差，联合分布。两个矩阵独立时的性 ...

随机矩阵当成多个随机变量来处理，用联合分布可以完全刻画。

均值，方差都没有什么特别的，每个随机变量单独来求就可以了。

随机变量之间的关系可以由互协方差矩阵在一定程度上反映，对于高斯变量可以完全反映。

没有两个矩阵独立的概念，只有两个随机变量是否独立。

点评

milosky 谢谢杨老师的回复，还有一个问题，从信道协方差矩阵中可以推出预编码矩阵吗？看到论文中的一句话，一直不太理解 “In the case of a random MIMO channel with i.i.d. components,the columns of the optimal preco 详情回复发表于 2013-12-20 10:39

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milosky

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发表于 2013-12-20 10:39:53 |显示全部楼层

杨学志发表于 2013-12-20 09:46
随机矩阵当成多个随机变量来处理，用联合分布可以完全刻画。

均值，方差都没有什么特别的，每个随机变 ...

谢谢杨老师的回复，还有一个问题，从信道协方差矩阵中可以推出预编码矩阵吗？看到论文中的一句话，一直不太理解
“In the case of a random MIMO channel with i.i.d. components,the columns of the optimal precoding matrix are eigenvectors of the channel covariance matrix, which are isotropically distributed.”

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netsafe

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发表于 2013-12-20 11:08:19 |显示全部楼层

看看你都知道了么？?????

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Gallager

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发表于 2013-12-20 12:14:01 |显示全部楼层

milosky 发表于 2013-12-20 09:31
希望杨老师能深入讲解一下矩阵作为随机变量时的情形，如矩阵的均值，方差，联合分布。两个矩阵独立时的性 ...

一种看法是看成多个随机变量，更统一一点的看法是把随机变量看成样本空间->向量空间的一个映射，比如n*n矩阵就构成一个维数为n^2的vector space；举个例子，transmit antenna=n,receive antenna=m的p2p MIMO channel是一个random matrix,其样本空间是所有可能的传输环境的集合，向量空间是所有m*n的矩阵构成的vector space,你也可以在上面加上norm变成一个metric space.当然random matrix的性质可以由其joint distribution完全刻画，但更有意义的是求其joint eigenvalue distribution.