通信原理第7版第3章PPT课件樊昌信版.ppt
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,通信原理(第7版),樊昌信曹丽娜编著,随机过程,第3章,随机过程的基本概念平稳、高斯、窄带过程的统计特性正弦波加窄带高斯过程的统计特性随机过程通过线性系统高斯白噪声和带限白噪声,本章内容,第3章随机过程,3.1,随机过程de基本概念,t1,t2,定义:
属性:
特性描述:
-何谓随机过程?
一维分布函数,一维概率密度函数,3.1.1随机过程的分布函数,二维分布函数,二维概率密度函数,-描述孤立时刻的统计特性,n维分布函数,n维概率密度函数,-随机过程的n个样本函数曲线的摆动中心,方差,-表示随机过程在时刻t对于均值的偏离程度,当a(t)=0时:
-t的确定函数,均值,-描述随机过程的主要特性,3.1.2随机过程的数字特征,令,则有:
互相关函数,自相关函数,-同一过程的关联程度,-两个过程的关联程度,均值和方差描述了随机过程在各个孤立时刻的特征,为了描述随机过程在两个不同时刻状态之间的联系,还需利用二维概率密度引入新的数字特征。
3.2,平稳随机过程,狭义平稳,随机过程的统计特性与时间起点无关。
一维分布则与时间t无关:
二维分布只与间隔有关:
广义平稳,均值与时间t无关:
相关函数仅与有关:
注意:
3.2.1定义,设x(t)是平稳过程的任一个实现(样本),它的时间平均值为:
遍历,注意:
意义:
含义:
3.2.2各态历经性(遍历性),
(1)
(2)(3)(4)(5),-平均功率,-直流功率,-交流功率(方差),-偶函数,-上界,重要性质:
3.2.3平稳过程的自相关函数,样本的功率谱:
统计平均,过程的功率谱,-截短函数,3.2.4平稳过程的功率谱密度(PSD),当=0时,有,平稳过程的功率谱密度(PSD)与自相关函数是一对傅里叶变换:
维纳-辛钦定理,PSD性质:
偶函数:
非负性:
自相关函数的意义?
作用?
功率谱密度的意义?
作用?
课件制作:
曹丽娜,西安电子科技大学通院,Q&A,解题思路:
第1步:
判断是否平稳,即求其统计平均值,若均值为常数,且自相关函数只与时间间隔有关,则是广义平稳的。
第2步:
求的时间平均值,第3步:
比较统计平均值和时间平均值,参见教材41页,解题过程:
3.3,高斯随机过程,
(1)若广义平稳,则狭义平稳;
(2)若互不相关,则统计独立;(3)若干个高斯过程的代数和仍是高斯型;(4)高斯过程线性变换高斯过程。
3.3.1定义,3.3.2重要性质,关于直线x=a对称,性质:
-集中程度,a-分布中心,一维概率密度函数,记为(a,2),3.3.3高斯随机变量,误差函数,正态分布函数,补误差函数,自变量的递增函数,自变量的递减函数,课件制作:
曹丽娜,西安电子科技大学通院,利用误差函数,可将F(x)表示为:
意义:
3.4,西安电子科技大学通信工程学院,课件制作:
曹丽娜,平稳随机过程通过线性系统,若输入有界且系统是物理可实现的,则有,设,则,或,冲击响应,是线性系统的直流增益;,课件制作:
曹丽娜,西安电子科技大学通院,平稳、高斯,平稳、高斯,常数,常数,是功率增益,3.5,窄带随机过程,通过窄带系统的随机信号或噪声,窄带条件:
示意图:
可视为包络缓慢变化的正弦波,表达式:
包络相位形式,同相正交形式,随机包络,随机相位,同相分量,正交分量,两者关系:
统计特性:
3.5.1同相和正交分量的统计特性,根据上式和窄带过程的统计特性,可推出:
均值0、方差的平稳高斯窄带过程,它的,并且,互不相关,统计独立,高斯,均值0,平均功率相同,且均值为0,方差也相同:
按照推导思路:
借助结论1,根据关系:
3.5.2包络和相位的统计特性,推出结论2:
均值0、方差的平稳高斯窄带过程,它的包络瑞利分布:
相位均匀分布:
且,-统计独立,结论2,3.6,正弦波加窄带高斯过程,窄带高斯噪声(0,),合成信号:
关心-z(t)的统计特性:
常数,随机相位在(0,2)上均匀分布,在给定条件下,利用3.5.2节的推导方法和结论2。
分析思路:
推导结果:
讨论:
莱斯分布,注:
f()不再服从均匀分布,3.7,高斯白噪声和带限白噪声,白噪声仅在=0(同一时刻)时才相关。
1.白噪声,理想的宽带过程,其功率谱密度均匀分布在整个频率范围内:
n0-常数(W/Hz),2.高斯白噪声,-指概率分布服从高斯分布的白噪声。
高斯白噪声在任意两个不同时刻上的取值之间,不仅是互不相关的,而且还是统计独立的。
3.带限白噪声,-白噪声通过带宽有限的信道或滤波器的情形。
常见形式:
若Bfc窄带高斯白噪声,
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