So, this is n 1 of n all the way to n Nr of n, if this is the vector presenting the noise samples then expected value of n times n Hermitian because they are complex white Gaussian noise samples, and they are uncorrelated with each other we can write down this expression as sigma n squared times I the identity matrix time with the dimensions of that would be Nr.
അതിനാൽ, ഇത് n1 ഓഫ് n മുതൽ n Nr ഓഫ് n വരെ ആണ്, ഇത് നോയിസ് സാമ്പിളുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്ന വെക് ടറാണെങ്കിൽ, n ഹെർമിഷ്യനിൽ എക് പെക്ട് ചെയ്യുന്ന മൂല്യം n മടങ്ങ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, കാരണം അവ സങ്കീർണ്ണമായ വൈറ്റ് ഗൗസിയൻ നോയിസ് സാമ്പിളുകളാണ്, മാത്രമല്ല അവ പരസ്പരം ബന്ധമില്ലാത്തതുമാണ്. നമുക്ക് ഈ പദപ്രയോഗം സിഗ്മ n സ്ക്വയർ ടൈംസ് ആയി എഴുതാം.