TL; DR
Odpowiedź brzmi NIE, to nie musi być normalne; TAK, mogą to być inne dystrybucje.
Kolory hałasu
Porozmawiajmy o kolorach hałasu.
- Hałas wytwarzany przez niemowlę podczas podróży powietrznej nie jest biały. Ma kolor.
- Hałas wytwarzany przez silnik samolotu również nie jest biały, ale nie jest tak kolorowy jak hałas dziecka. Jest bielszy.
- Hałas wytwarzany przez ocean lub las jest prawie biały.
Jeśli używasz słuchawek z redukcją szumów, wiesz, że nr 1 nie można anulować. Z łatwością przebije każdy telefon. # 2 zostanie bardzo dobrze anulowane.
Co do nr 3, dlaczego miałbyś go anulować?
Pochodzenie terminu „kolor”
Jaka jest różnica między tymi trzema dźwiękami? Pochodzi z analizy spektralnej . Jak wiesz od lat licealnych, możesz wysłać białe światło przez pryzmat i rozdzieli ono światło na różne kolory. To właśnie nazywamy białym: wszystkie kolory w przybliżeniu w tej samej proporcji. Żaden kolor nie dominuje.
obraz pochodzi z https://www.haikudeck.com/waves-and-light-vocabulary-uncategorized-presentation-w5bmS88NC9
Kolor to światło o określonej częstotliwości, lub można powiedzieć fale elektromagnetyczne o określonej długości fali, jak pokazano poniżej. Kolor czerwony ma niską częstotliwość w stosunku do niebieskiego, równoważnie kolor czerwony ma dłuższą długość fali prawie 800 nm w porównaniu do długości fali niebieskiej 450 nm.
obraz jest stąd: https://hubpages.com/education/Teachers-Guide-for-Radiation-beyond-Visible-Spectrum
Analiza spektralna
Jeśli weźmiesz szum, zarówno akustyczny, radiowy, jak i inny, i prześlesz go za pomocą narzędzia analizy spektralnej, takiego jak FFT, otrzymasz rozkład widmowy. Zobaczysz, ile z każdej częstotliwości jest w hałasie, jak pokazano na następnym zdjęciu z Wikipedii. Oczywiste jest, że nie jest to biały szum: ma wyraźne piki przy 50 Hz, 40 Hz itp.
Jeśli wystaje wąskie pasmo częstotliwości, wówczas nazywane jest kolorowym, ponieważ nie jest białe . Tak więc biały szum jest jak białe światło, ma szeroki zakres częstotliwości w przybliżeniu takim samym stosunku, jak pokazano na następnym rysunku z tej strony . Górny wykres pokazuje zapis amplitudy, a dolny pokazuje rozkład widmowy. Żadna częstotliwość nie wystaje. Więc hałas jest biały.
Idealny sinus
sin(2πt)ϕ=1/2
E[sin(2πt)×sin(2π(t+1/2)]=−E[sin2(2πt)]=−12
Zatem w obecności fali sinusoidalnej uzyskamy autokorelację w szeregu czasowym: wszystkie obserwacje w odstępie pół sekundy będą idealnie skorelowane ujemnie! Mówiąc, że nasze dane są tam, oznacza to, że nie ma żadnej autokorelacji. Oznacza to, że w sygnale nie ma fal. Widmo hałasu jest płaskie.
Niedoskonały przykład
Oto przykład, który stworzyłem na moim komputerze. Najpierw nagrałem swój kamerton , a potem nagrałem hałas fanów komputera. Następnie uruchomiłem następujący kod MATLAB, aby przeanalizować widma:
[y,Fs] = audioread(filew);
data = y(1000:5000,1);
plot(data)
figure
periodogram(data,[],[],Fs);
[pxx,f] = periodogram(data,[],[],Fs);
[pm,i]=max(pxx);
f(i)
Oto sygnał i spektrum kamertonu. Zgodnie z oczekiwaniami ma szczyt przy około 440 Hz. Kamerton musi wytwarzać prawie idealny sygnał fali sinusoidalnej, jak w moim teoretycznym przykładzie wcześniej.
Następnie zrobiłem to samo z hałasem. Zgodnie z oczekiwaniami żadna częstotliwość nie wystaje. Oczywiście nie jest to biały szum, ale zbliża się do niego. Myślę, że musi być bardzo wysoka częstotliwość, to trochę mnie niepokoi. Muszę wkrótce zmienić wentylator. Jednak nie widzę tego w spektrum. Może dlatego, że mój mikrofon jest zbyt gburowaty lub częstotliwość próbkowania nie jest wystarczająco wysoka.
Dystrybucja nie ma znaczenia
Ważną częścią jest to, że w losowej sekwencji liczby nie są autokorelowane (ani nawet silniejsze, niezależne). Dokładny rozkład nie jest ważny. Może to być gaussowski lub gamma, ale dopóki liczby nie korelują w sekwencji, szum będzie biały.