本文目录一览：
- 1、nakagami分布和瑞利分布的区别
- 2、请问瑞利分布，指数分布，高斯分布是怎么定义的
- 3、求解释一下瑞利分布
- 4、概率论与数理统计：瑞利分布期 望及方差的证明过程
- 5、怎样计算瑞利分布的期望
- 6、请问什么叫瑞利分布和莱斯分布
nakagami分布和瑞利分布的区别
1）瑞利信道：发射信号经历N跳独立的衰落路径（没有强信号）到达接收端，接收的合成信号包络服从瑞利分布。瑞利衰落信道裂好是一种无线电信号传播环境的统计模型，这种模型假设信号通过无线信道后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从誉源耐瑞利分布。
2）瑞利分布的特点：瑞利分布是一个均值为0，方差为sigma^2 的平稳窄带高斯过程。
3)莱斯信道：当接收信号中有视距传播的直达波信号时，视庆春距信号成为主接收信号分量，同时还有不同角度随机到达的多径分量叠加在这个主信号分量上，这时的接收信号就呈现为莱斯分布，甚至高斯分布。但当主信号减弱达到与其他多径信号分量的功率一样，即没有视距信号时，混合信号的包络又服从瑞利分布。
莱斯分布的概率密度函数为
4) Nakagami信道：瑞利和莱斯分布与实验数据有时不太吻合，因此人们提出了能吻合更多实验数据的一种更通用的信道衰落分布，就是Nakagami-m衰落。其分布为下式
Pr为平均功率，G(m)为伽马函数，m为衰落参数。m=1时上式退化为瑞利衰落；令,则上式近似为衰落参数为k的瑞利衰落；m = ∞代表无衰落。改变m的值，Nakagami衰落还可以转变为多种衰落模型。
请问瑞利分布，指数分布，高斯分布是怎么定义的
瑞利分布主要用来描述零件，构件承受非稳定循环应力时应力幅的分布规律。
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指数分布：许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。
指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。
在电子元器件的可靠性研究中，指数分布应用广泛，在日本的工业标准和美国军用标准中，半导体器件的抽验方案都是采用指数分布。此外，指数分布还用来描述大型复杂系统（如计算机）的故障间隔时间的谨族失效分布。但是，由于指数分布具有缺乏“记忆”的特性．因而限制了它在机械可靠性研究中的应用，所谓缺乏“记忆”，是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后,仍然如同新的产品一样,不影响以后的工作寿命值，或者说，经过一段时间t0的工作之后，该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同，显然，指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。
指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律，但是，它可以近似地作为高可靠性的复杂部件、机器或系统的失效分布模型，特别是在部件或机器的整机试验中得到广泛的应用。
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高斯分布即正态分布：是在机械产品和结构工程中，研究应力分布和强度分布时，最常用的一种分布形式。它对于因腐蚀、磨损、疲劳而引起的失效分布特别有用。
在自然现象和社会现象中，大量随机变量都服从或近似正态分布，如材料性能、零件尺寸、化学成分、测量误差、人体高度等。
正态分布的实验频率曲线有以下特征：曲线的纵坐标值为非负值；观测值在平均值附近出现的机会最多，所以曲线存在一个高峰；大小相等、符号相反的偏差发生的频率大致相等，所以曲线有一中心对称轴；曲线两端向左、右延伸逐渐趋近于零，这表明特大正偏差和特大负偏差发生的概率极小，一般很少出现悄态；祥运弊在对称轴两边曲线上，各有一个拐点，具有这五个特征的曲线，并且要求该曲线下的总面积等于1，即符合理论频率曲线的要求。
正态分布是最基本的分布，在机械可靠性设计中，主要用来描述零件及钢材的静强度失效分布，给定寿命下的疲劳强度的分布或近似分布。如果影响零件某个功能参数的独立因素很多，但又不存在起决定作用的因素时，一般都可采用正态分布来描述。当影响的因素个数n5～6时，分布就渐近于正态分布。当然，正态分布的频率曲线从负无限大到正无限大，但是强度不可能是负值的，从这一点来看，强度不可能真正的正态分布，而可能是截尾正态分布。当变异系数u≤0.30时，正态分布负值区的概率是很小的，可以略而不计，由于正态分布研究得很多，所以机械零件某些功能参数的分布规律，常用正分布。
求解释一下瑞利分布
瑞利分布（Rayleigh Distribution）:当一个随机二维向量的两个分量呈独立辩樱的、顷链有着相同的方差的正态分布时,这个向量的模呈瑞利分布.
中文名：瑞利分布
外文名：Rayleigh Distribution
所雀灶孙属领域：通信
应用：无线网络
概率论与数理统计：瑞利分布期 望及方差的证明过程
具体回答如图：
当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。
扩枣扮展资料：
如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5等。
对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：凳肆灶D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望雹者的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。
参考资料来源：百度百科--瑞利分布
怎样计算瑞利分布的期望
瑞利分布的概率密度为：
p(x)=2x/b*e^(-x^2/绝余b)
(积分限为0到+∞）
E=∫xp(x)dx=2/b*∫x^2*e(-x^2/b)dx = -∫xd(e(-x^2/b))
=-xe(-x^2/b)|(0,+∞) + ∫e(-x^2/b)dx = ∫e(-x^2/b)dx = 0.5√(スb）腔清
最后一步你可以参考高斯分布的,实际上并圆滚他是高斯分布的Q函数的一半（0,+∞)
请问什么叫瑞利分布和莱斯分布
瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分备衫量接受包络统计时变特性的一种分布类瑞利分布
型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。
在概率论与数理统计领域，莱斯分布（Rice distribution或Rician distribution）谨乱是一种连续概率分布，以美国科学家斯蒂芬·莱斯（en:Stephen O. Rice）的名字命名。
正弦波加窄带高斯祥滚档过程的包络概率密度函数分布称为莱斯（Rice）密度函数，也称广义瑞利分布。