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[工学]3第三章 随机过程
第三章 随机过程 内容 3.2 随机过程的统计特性 3.3 平稳随机过程 3.4 高斯过程 3.5 平稳随机过程通过线性系统 3.6 高斯白噪声 3.7 窄带平稳随机过程 3.8 余弦波+窄带平稳随机过程 3.9 匹配滤波器 3.10 循环平稳随机过程 3.1 引言 信号 不可准确预测 噪声是随机过程 随机干扰和随机噪声 随机过程理论 统计方法 统计规律 随机过程的一般表述 举例:n部接收机的输出噪声电压 随机过程的定义 随机过程 随机过程是与时间有关的随机变量,在确定的时刻它是随机变量. 实现(样函数)是确定时间函数 X(t) Y(y):表示随机过程,x(t) y(t) 等表示随机过程的实现(样函数) 3.2 随机过程的统计(概率)特性 随机过程的统计性质完全描述 分布函数 概率密度。 部分描述 均值 方差 etc 3.2.1随机过程的分布函数和概率密度 随机过程X(t)的一维分布函数: X(t)的一维概率密度函数: 3.2.1随机过程的分布函数和概率密度(续) X(t)的n维分布函数: X(t)的n维概率密度函数: 统计平均算子 例 矩:原点矩 中心矩 混合矩 3.2.2随机过程的数字特征 3.2.2随机过程的数字特征(续2) 归一化自协方差函数: 3.2.3两个随机过程的联合分布函数和数字特征 X(t),Y(t),其n+m维联合分布函数: X(t),Y(t), 其n+m维概率密度函数: 3.2.3两个随机过程的联合分布函数和数字特征(续1) 独立不相关 3.3 平稳随机过程 严平稳宽平稳 各态历经性 平稳过程的功率谱密度 维纳-辛钦定理 3.3 平稳随机过程(1) 狭义平稳(严平稳)的定义 3.3 平稳随机过程(2) 例: 平稳随机过程的性质 平稳随机过程的性质 许瓦尔兹不等式的证明 例:找出一定不是自相关函数的曲线 3.3 各态历经性(遍历性) 随机过程的任一实现,经历了随机过程的所有的可能状态 平稳随机过程及其函数的统计平均(集平均),可以用一个实现及其函数在整个时间轴上的时间平均值来代替 时间平均 均值遍历 自相关遍历 严遍历随机过程 随机过程的所有统计平均特性 样函数对应的时间平均特性 以概率1相等 例 3.3 平稳随机过程的功率谱密度 3.3 平稳随机过程的功率谱密度 3.3维纳-辛钦定理 3.3维纳-辛钦定理 3.3维纳-辛钦定理 平稳过程功率谱密度的性质 例 两个平稳过程的和 3.4 高斯过程 3.4 高斯过程的性质 3.4 性质的证明 3.4 高斯过程(5) 一维正态分布 常用函数 常用函数 概率分布函数 3.4 erfc函数 3.5 随机过程通过线性系统 输出的集平均 输入和输出的互相关 例 例 输出Y(t)的概率密度函数 3.6 高斯白噪声 3.6 白噪声的投影 3.6 高斯白噪声投影之间的关系 3.6 限带高斯白噪声 3.7 窄带平稳随机过程 窄带平稳随机过程在通信系统中的物理背景 信号 噪声 窄带平稳随机过程的样本 确定函数:希尔伯特变换,解析信号,复包络,etc 窄带平稳随机过程:整个样本空间 统计特征:均值,方差,相关函数,谱密度 窄带平稳随机过程: 表达式 窄带平稳随机过程 解析函数复包络 解析函数的统计特征 复包络的统计特征 同相分量(正交分量)的性质 同相(正交)分量的自相关函数 同相正交分量的互相关函数 例:限带白噪声的同相/ 正交分量 功率谱密度:简化表达式 Xc、Xs的联合概率密度: 幅度相位的联合概率密度: 幅度:瑞利分布。相位:均匀分布 瑞利分布 窄带平稳高斯噪声通过相干解调 白噪声和窄带噪声 输出噪声的表达式 输出噪声的功率谱密度 3.8 余弦波+窄带平稳随机过程 物理背景: 信号+噪声 表达式 窄带信号 统计特征 同相分量、正交分量的概率密度函数 幅度、相位的概率密度函数 表达式联合概率密度 幅度相位 幅度特性:广义瑞利分布 3.9 匹配滤波器 接收机检测信号 信噪比--尽可能大 一种特殊形式的滤波器:匹配滤波器 3.9 匹配滤波器 3.9 匹配滤波器 3.9 匹配滤波器(5) 3.9 匹配滤波器de输出 3.10 循环平稳随机过程 一种常见信号形式 均值自相关函数 平均功率谱密度 小结: 平稳随机过程 高斯过程 平稳随机过程通过线性系统 窄带随机过程 正弦波加窄带高斯过程 加性噪声 循环平稳随机过程 作业 3.2 3.3 3.5 3.6 3.8 3.9 3.10 为循环平稳过程 的周期函数 定义: 限带高斯噪声 互不相关,因而统计独立 3.7 什么是窄带平稳随机过程? 3.7 窄带平稳随机过程 (3) 3.7 窄带
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