假設實驗的輸出是如圖1所示的指數曲線。

假設我們的測量設置使用ADC來數字化該信號。理想情況下，我們希望得到圖1中的曲線樣本；然而，實際上，ADC輸入端會出現噪聲電壓并破壞我們的樣本。假設噪聲分量具有均值為0且方差為1的正態分布。圖2顯示了此類噪聲分量的示例。

如果我們將上述噪聲分量添加到圖1所示的所需輸出中，我們將獲得圖3中的波形。

如您所見，噪聲大到足以掩蓋所需的輸出。我們如何才能實現更準確的測量？實際上，如果某些關于噪聲分量的假設是有效的，那么這在理論上是可能的。讓我們假設噪聲樣本彼此既不相關也不期望輸出。另外，假設噪聲的平均值為零?，F在，讓我們重復這個實驗3次，如圖4所示。

在t=0.3ms時，我們從這三個實驗中得到以下值：

在上述等式中，當i=1、2、3時，Si表示所需信號值，在此特定示例中為0.7769v（來自圖1）。然而，作為噪聲分量的ni因一個實驗而異。由于噪聲樣本彼此不相關且均值為零，因此對上述三個值求平均應該可以更好地估計所需值。我們獲得：

請注意，在我們所有的實驗中都相同的期望值不會被平均過程抑制；然而，隨機且均值為零的噪聲分量變小。圖5顯示了我們通過計算三個實驗的平均值得到的信號。盡管平均值仍然非常嘈雜，但其整體形狀在某種程度上類似于圖1中的指數曲線。

是否可以通過增加實驗次數來提高準確性？圖6顯示了100、200、300和400次實驗的平均輸出。

隨著實驗次數的增加，我們得到了越來越準確的測量結果。
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