Для случайных сигналов с нормальным законом распределения произвести анализ: - временных диаграмм; - статистических характеристик; - функций плотности вероятности; - интегральной функции распределения в зависимости от математического ожидания равного 0 и -0,25 при фиксированном значении дисперсии.

Для анализа случайных сигналов с нормальным законом распределения с различными значениями математического ожидания (0 и -0,25) при фиксированном значении дисперсии можно использовать следующий подход:

1. Генерация случайных сигналов с нормальным распределением:

• Сгенерировать случайные числа с нормальным распределением с помощью функции, например, np.random.normal() в Python.
• Задать значения математического ожидания (0 и -0,25) и дисперсии.
• Сгенерировать достаточное количество случайных сигналов.

2. Временные диаграммы:

• Построить временные диаграммы для случайных сигналов с различными значениями математического ожидания.
• Визуализировать временные диаграммы для наглядного представления.

3. Статистические характеристики:

• Рассчитать статистические характеристики случайных сигналов, такие как среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение и т. д.
• Сравнить полученные значения для случайных сигналов с различными значениями математического ожидания.

4. Функции плотности вероятности:

• Построить функции плотности вероятности для случайных сигналов с различными значениями математического ожидания.
• Сравнить форму функций плотности вероятности для различных значений математического ожидания.

5. Интегральная функция распределения:

• Рассчитать интегральные функции распределения для случайных сигналов с различными значениями математического ожидания.
• Сравнить значения интегральных функций распределения для различных значений математического ожидания.

Такой анализ позволит оценить влияние значения математического ожидания на характеристики случайных сигналов с нормальным распределением при фиксированной дисперсии.