信号和随机过程

本文介绍了通信中的信号分类,包括确知信号与随机信号,并详细解释了随机过程的概念及其在通信系统中的应用。探讨了随机过程的数字特征,如均值、方差和相关函数,并分析了几种特殊类型的随机过程,如平稳过程、高斯过程和窄带过程。

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一、信号:信号是消息或信息的载体,通信的过程实质上是对信号处理、变换和传递的过程。通信中的信号可以分为两大类:确知信号随机信号。随机信号和噪声都是随机变化或不可预测的,它们统称为随机过程

(1)、确知信号:确知信号是可以预先确知其变化规律的信号。它在定义域的任意时刻都有确定的函数值,因而可用明确的数学表达式或波形来表示。

(2)、随机信号:是在定义域内的任意时刻都没有确定的函数值。例如:通信系统中的接收信号、热噪声等。


二、随机过程:通信中的信号和噪声都具有一定的随机性,需要用随机过程的理论来描述。随机过程可以定义为所有样本函数的集合。在某次观测中,观察到的只是随机过程中的一个样本,至于是哪一个样本,在观测之前是无法预见的,这正是随机过程随机性的表现。随机过程还可以定义为在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合

随机过程的数字特征:均值方差相关函数

(1)、平稳随机过程:若随机过程的统计特性不随时间的推移而改变,那么该随机过程是严(格)平稳的;若随机过程的均值与t无关,而自相关函数仅与时间间隔有关,那么该随机过程是宽(广义)平稳的。严平稳必然是宽平稳的,反之不一定。通信系统中的信号与噪声大多可视为宽平稳过程。

(2)、高斯随机过程:通信系统中的热噪声等都是高斯型的,常称为高斯噪声。若高斯过程是宽平稳的,则也是严平稳的。

(3)、窄带随机过程:

 

 

 

 

 

 

一章 (1)概率分布函数的性质 ① 是x的单调非减函数,对于 ,有 ② 非负, ③随机变量在 区间内的概率为 ④ 右连续,即 离散随机变量的概率分布函数的表达式为: (2)概率密度函数的性质 ① ,概率密度函数非负 ②概率密度函数在整个取值区间上的积分为1 ③概率密度函数在 区间积分,给出了该区间的取值概率 离散随机变量的概率密度函数为: (3)多维随机变量概率分布函数概率密度函数 (4)随机变量的数字特征 ①数学期望: ②方差: ③相关矩 ④协方差 课后第1题 (5)统计独立与不相关 ①随机变量XY统计独立的充要条件是: ②随机变量X与Y不相关的充要条件是 ③随机变量XY正交 课后2.15题 (6)随机变量的函数变换 ①已知X的概率密度函数,求Y的概率密度函数 ②二维变换 1,设随机变量 ,且相互独立, ,求随机变量的联合概率密度。 2,已知随机实验X的分布律为 X 1 2 3 P 0.2 0.5 0.3 求X的概率密度分布函数,并给出图形。 P18页,例题1.1.8 二章 随机过程随机序列 (1)定义 设随机实验的样本空间 ,对于空间的每一个样本 ,总有一个时间函数 与之对应( ),对于空间的所有样本 ,可有一族时间函数 与其对应,这族时间函数称为随机过程。 在任意时刻 ,随机过程 都是一维随机变量。 (2)概率分布 (3)随机过程的数字特征 ①数学期望 ②方差 ③自相关函数 ④方差 ⑤互相关函数 随机过程 如图题所示:该过程仅由三个样本函数组成,而且每个样本函数均等概率发生。试求:(1) , , (2) , , ; 并画出相应的图形。 (4)平稳随机随机过程 ①严平稳 ②宽平稳 (5)各态历经过程 课后2.6,2.7 (6)自相关函数性质 ①实平稳过程 的自相关函数是偶函数 ② ③非周期平稳过程 的自相关函数满足 (7)功率谱密度 已知随机信号 的功率谱 ,求其自相关函数与均方值。 (8)高斯过程噪声随机过程的任意n维随机变量,服从高斯分布,则 就是高斯过程。 宽平稳高斯过程一定是严平稳的 ②若平稳高斯过程在任意两个时刻是不相关的,那么一定是互相独立的。 ③白噪声 三章 系统对随机信号的响应 (1)系统的输出响应 系统输出的数学期望 系统输出的自相关函数 系统输出的平均功率 系统输入输出的互相关函数 (2)系统输出的功率谱密度 课后3.1 (3)等效噪声带宽 等效的原则:保证平均功率 ,把输出功率谱密度等效成在一定带宽内为均匀的功率谱密度。若等效的功率谱密度的高度为 ,那么这个带宽就定义为等效噪声带宽。 掌握等效噪声带宽的计算方法 四章 窄带随机过程 (1)希尔伯特变换 正变换 反变换: (2)希尔伯特的性质 ① 的希尔伯特变换为 ②平稳随机过程 的希尔伯特变换 的统计自相关函数自相关函数 相等。 ③平稳随机过程 与其希尔伯特变换 的统计互相 关函数 等于 的统计自相关函数的希尔伯特变换。 ④ (3)窄带随机过程 , 是窄带过成的包络, 是窄带过程的相位,如果一个随机过程的功率谱是集中在以 为中心频率的有限带 内,并满足 ,则称为窄带随机过程。 (4)窄带高斯过程 如果窄带平稳高斯过程 的数学期望为零,方差为 ,则 则 都可看做 的线性变换,且它们的数学期望为零,方差为 ,因此 皆为高斯过程。根据函数的变换关系,可求得包络 相位 的分布情况。 窄带高斯过程的包络服从瑞利分布, 窄带高斯过程的相位服从均匀分布。
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