模拟下式的混合高斯混合ＰＤＦ假定 2 2   2 1  。假定混合高斯分布平均功率 2  为１＝００１根据不同 2 2   2 1 、 数值下样本统计分析超过 3  的概率。

这里先给出混合高斯分布的PDF表达式：

$$f(x)=\sum_{i=1}^{k}w_i\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_i}\exp\left(-\frac{(x-\mu_i)^2}{2\sigma_i^2}\right)$$

其中，$k$为混合高斯分布的个数，$w_i$为第$i$个分布的权重，$\mu_i$和$\sigma_i$分别为第$i$个分布的均值和标准差。

根据题目中的条件，我们可以设定混合高斯分布的个数$k=2$，权重$w_1=w_2=0.5$，均值$\mu_1=0$，$\mu_2=0$，标准差$\sigma_1=2$，$\sigma_2=2\sqrt{2}$。

则混合高斯分布的PDF表达式为：

$$f(x)=0.5\cdot\frac{1}{\sqrt{2\pi}\cdot 2}\exp\left(-\frac{x^2}{8}\right)+0.5\cdot\frac{1}{\sqrt{2\pi}\cdot 2\sqrt{2}}\exp\left(-\frac{x^2}{16}\right)$$

下面我们来计算超过$3\sigma$的概率。

首先，我们需要计算混合高斯分布的标准差，记为$\sigma$。根据混合高斯分布的性质，有：

$$\sigma=\sqrt{0.5\sigma_1^2+0.5\sigma_2^2}=2.15$$

然后，我们需要计算混合高斯分布的平均值，记为$\mu$。根据混合高斯分布的性质，有：

$$\mu=0.5\mu_1+0.5\mu_2=0$$

接下来，我们需要计算超过$3\sigma$的概率，即$P(|x-\mu|>3\sigma)$。根据标准正态分布的性质，有：

$$P(|x-\mu|>3\sigma)\approx 0.0027$$

因此，当样本统计分析结果超过$3\sigma$时，出现误差的概率为$0.27%$