Задачка для тех, кто устал флудить. 
Нужно посчитать ширину спектра. Если сигнал однополосный или около того, то обычно просто берут границу на 0,5 от максимума по мощности. Но что делать, если форма спектра не позволяет столь однозначно выделить граничную частоту (например, синяя линия на этом графике), а прибегать к приблизительным прикидкам не хочется?
Слышал, что для такого общего случая вполне нормально использовать среднеквадратичное отклонение. И действительно, мой склероз возрождает в памяти какие-то картины из области статистического анализа: есть мат. ожидание «по середине», и мы от него в стороны откладываем разброс — правило трёх сигм, все дела… — вроде как раз именно то, что требуется. Но одно дело считать просто дисперсию скалярной величины — значения функции f(x). И совсем другое дело, если нам нужна дисперсия самой переменной x с учётом f(x) как функции плотности распределения.
Эффективное «среднее значение» можно найти довольно легко — разделить сумму x∙f(x) на сумму f(x). А вот как быть с дисперсией или среднеквадратичным отклонением? Что-то никак в голову не возьму. Смотрю на формулы в справочнике — кажутся уже какой-то китайской грамотой, и дело вовсе не в том, что сейчас вечер пятницы.
Прикинул разные варианты: получается полная ерунда, даже в самом простейшем случае — если принять f(x)=1 на каком-то участке.

Нужно посчитать ширину спектра. Если сигнал однополосный или около того, то обычно просто берут границу на 0,5 от максимума по мощности. Но что делать, если форма спектра не позволяет столь однозначно выделить граничную частоту (например, синяя линия на этом графике), а прибегать к приблизительным прикидкам не хочется?
Слышал, что для такого общего случая вполне нормально использовать среднеквадратичное отклонение. И действительно, мой склероз возрождает в памяти какие-то картины из области статистического анализа: есть мат. ожидание «по середине», и мы от него в стороны откладываем разброс — правило трёх сигм, все дела… — вроде как раз именно то, что требуется. Но одно дело считать просто дисперсию скалярной величины — значения функции f(x). И совсем другое дело, если нам нужна дисперсия самой переменной x с учётом f(x) как функции плотности распределения.
Эффективное «среднее значение» можно найти довольно легко — разделить сумму x∙f(x) на сумму f(x). А вот как быть с дисперсией или среднеквадратичным отклонением? Что-то никак в голову не возьму. Смотрю на формулы в справочнике — кажутся уже какой-то китайской грамотой, и дело вовсе не в том, что сейчас вечер пятницы.
