一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作出了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.

一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.

一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法推广

通过对一类由一维连续型随机变量的概率密度函数构造多维连续型随机变量的概率密度函数的方法学习,对其构造方法进行了推广,利用新方法结合实例得到了更具一般性的二维概率密度函数和三维概率密度函数.

车载前视GPSAR浅地表杂波特性分析

车载前视地表穿透合成孔径雷达(GPSAR)能够穿透地表获得浅埋目标图像,可用于较大面积区域的快速探测。目前制约GPSAR浅埋目标检测实用化的主要障碍是探测环境复杂而带来的虚警过高。而对GPSAR浅地表杂波特性分析是指导检测器设计进而提高检测性能的前提。文中针对车载前视GPSAR图像杂波局部与整体统计特性不一致的情况,给出一种基于多维概率密度函数的GPSAR图像浅地表杂波特性分析方法。该方法揭示了局部图像与整体图像的浅地表杂波特性的区别与联系。可从理论上解释车载前视GPSAR图像浅地表杂波的实际统计结果,为指导检测器设计和提高浅埋目标检测性能奠定了基础。