随机信号分析与处理第一讲分析
随机信号分析 第一章随机信号基础2
y
o
(x,y)
x
利用分布函数，对任意实数 x1 x 2 , y1 y2 则
P( x1 X x2 , y1 Y y2 ) F ( x2 , y2 ) F ( x2 , y1 ) F ( x1 , y2 ) F ( x1 , y1 )
y o
( x1, y2 ) ( x1, y1)
F ( x ) f ( t )dt
x
F(x)
=
0
x0
0 x 1
x
tdt tdt
0 1
x
0
1
(2 t )dt
1 x 2
x2
1
即
x0 0, x2 , 0 x 1 2 F ( x) x2 2x 1 , 1 x 2 2 1, x2
多维随机变量及其分布
由于从二维推广到多维一般无实质性的困难，我们重点 讨论二维随机变量 .
二维随机变量用（X，Y）表示下面着重讨论二维 r.v(X，Y),多维随机变量可类推。
二维随机变量（X,Y） X和Y的联合分布函数
一维随机变量X X的分布函数
F ( x ) P( X x )
F ( x , y) P ( X x , Y y) x, y
4．F ( x , y ) F ( x 0 , y ), F ( x , y ) F ( x , y 0 );
即F(x,y)对每个自变量都是右连续的。
5．对任意实数 x1 x2 , y1 y2
，有
F ( x2 , y2 ) F ( x2 , y1 ) F ( x1 , y2 ) F ( x1 , y1 ) 0.
北邮随机信号分析与处理第1章习题解答
1.6
x c ( x c ) g ( x ) 0 ( c x c ) x c ( x c) 其中 c 0 为常数，假定随机变量 X 的概率分布函数已知，
设函数 g ( x ) 为
求 Y g ( X ) 的概率分布函数。 解：g ( x ) 为分段函数，可根据函数定义分三种情况讨论如下： (1)当 y 0 时，FY ( y) P(Y y) P( X y c) FX ( y c) (2)当 y 0 时，FY (0) P(Y 0) P( X c) FX (c) (3)当 y 0 时，FY ( y) P(Y y) P( X y c) FX ( y c) 其中，(2)和(3)可合并为：当 y 0 时，FY ( y) FX ( y c)
FX ( y c)
7
1.8 (1/2)
设随机变量 ( X , Y ) 的联合概率密度为
求 E (Y | X ) 。
1 y ( y x , x ) e f ( x, y) 2 (其他) 0
解： X 的边缘概率密度为
f X ( x)
条件概率密度为
f X (L-1y ) L-1 1 f X (L y ) L
-1
x1 y1 xN y1
x1 yN xN yN
N 维正态随机变量 X 的概率密度为
1 T 1 f X ( x) exp (x m X ) K X (x m X ) 1/2 N /2 2 (2 ) K X 1 1 -1 T 1 -1 f Y (y ) exp ( L y m ) K ( L y m ) X X X 1/2 2 (2 ) N /2 K X L 1
《随机信号分析与处理》教学大纲
《随机信号分析与处理》教学⼤纲《随机信号分析与处理》教学⼤纲（执笔⼈：罗鹏飞教授学院：电⼦科学与⼯程学院）课程编号：070504209英⽂名称：Random Signal Analysis and Processing预修课程：概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理学时安排：60学时，其中讲授54学时，实践6学时学分：3⼀、课程概述（⼀）课程性质地位本课程是电⼦⼯程、通信⼯程专业的⼀门学科基础课程。
该课程系统地介绍随机信号的基本概念、随机信号的统计特性分析⽅法以及随机信号通过系统的分析⽅法；介绍信号检测、估计、滤波等信号处理理论的基本原理和信息提取⽅法。
其⽬的是使学⽣通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理的基本概念、基本原理和基本⽅法，培养学⽣运⽤随机信号分析与处理的理论解决⼯程实际问题的能⼒，提⾼综合素质，为后续课程的学习打下必要的理论基础。
本课程是电⼦信息技术核⼼理论基础。
电⼦信息系统中的关键技术是信息获取、信息传输、信息处理，这些技术的理论基础就是随机信号的分析、检测、估计、滤波等理论，这正是本课程的主要内容。
因此，本课程内容是电⼦信息类应⽤型⼈才知识结构中不可或缺的必备知识。
⼆、课程⽬标（⼀）知识与技能通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理基本概念和基本分析⽅法。
内容包括：1.理解和掌握随机过程基本概念和统计描述；2.掌握随机过程通过线性和⾮线性系统分析⽅法3.理解和掌握典型随机过程的特点及分析⽅法；4.掌握参数估计的概念、规则和性能分析⽅法；5.掌握信号检测的概念、规则和性能分析⽅法；6.掌握⾼斯⽩噪声中最佳检测器的结构和性能分析。
通过本课程的学习，要达到的能⼒⽬标是：1.具有正确地理解、阐述、解释⽣活中的随机现象的能⼒，即培养统计思维能⼒；2.运⽤概率、统计的数学⽅法和计算机⽅法分析和处理随机信号的能⼒；3.初步具备雷达、通信、导航等技术领域的信号处理系统的分析、设计、仿真的科学研究能⼒；4.培养⾃主学习能⼒；5.培养技术交流能⼒（包括论⽂写作和⼝头表达）；6.培养协作学习的能⼒；（⼆）过程与⽅法依托“理论、实践、第⼆课堂”三个基本教学平台，通过课堂教学、概念测试、课堂研讨、案例研究、作业、实验、课程论⽂、⽹络教学等多种教学形式，采⽤研究型、案例式、互动研讨、基于团队学习、基于MATLAB的教学以及基于多媒体的教学等多种教学⽅法和⼿段，使学⽣加深对随机信号分析与处理的基本概念、基本原理以及应⽤的理解，并使学⽣通过⾃主学习、⼩组作业、案例研究、实验、课题论⽂等主动学习形式，培养⾃学能⼒和协同学习的能⼒，使学⽣不仅获得知识、综合素质得到提⾼。
随机信号分析与处理(第2版)
随机信号分析与处理（第2版）概述本文档介绍了随机信号分析与处理（第2版）的主要内容。
随机信号是一种在时间上或空间上具有随机性质的信号，在诸多领域中都有广泛的应用，如通信、图像处理、控制系统等。
随机信号的分析和处理对于了解其性质、提取有用信息以及设计有效的处理算法都是必不可少的。
主要内容第一章：随机信号的基本概念本章介绍了随机信号的基本概念和特性，包括随机信号的定义、概率密度函数、均值、方差等。
通过对随机信号的特性分析，可以为后续的分析和处理提供基础。
第二章：随机过程本章讨论了随机过程的定义和性质。
随机过程是一类具有随机性质的信号集合，其在时间上的取值不确定，但具有统计规律性。
通过对随机过程的分析，可以了解其演化规律和统计性质。
本章介绍了随机信号的表示与分解方法。
随机信号可以通过不同的数学模型进行表示，如傅里叶级数、傅里叶变换、小波变换等。
通过将随机信号进行分解，可以提取出其中的有用信息。
第四章：随机信号的功率谱密度本章研究了随机信号的功率谱密度。
功率谱密度描述了随机信号在频率域上的分布，通过分析功率谱密度可以获得随机信号的频率特性和频谱信息。
第五章：随机信号的相关与协方差本章讨论了随机信号的相关与协方差。
相关是用来描述随机信号之间的依赖关系，协方差是用来描述随机信号之间的线性关系。
通过分析随机信号的相关与协方差，可以研究信号之间的相关性和相关结构。
本章介绍了随机信号的滤波和平均处理方法。
滤波是用来抑制或增强随机信号中的某些频率分量，平均则是通过对多次采样的随机信号进行求平均来减小随机性。
第七章：随机信号的参数估计本章研究了随机信号的参数估计方法。
参数估计是通过对随机信号进行采样和分析，通过估计参数来了解信号的统计性质和特征。
第八章：随机信号的检测和估计本章讨论了随机信号的检测和估计方法。
检测是用来判断随机信号的存在或不存在，估计是通过对随机信号的采样和分析来估计信号的参数。
第九章：随机信号的最优滤波本章研究了随机信号的最优滤波方法，最优滤波是通过优化设计滤波器来最小化系统误差或最大化输出信噪比。
随机信号分析与处理第一讲
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
27
对数正态分布概率密度
高分辨率雷达杂波分布
27
1.4多维随机变量及其分布
•二维分布函数 设（X，Y）为二维随机变量，x，y为实数，定义
F ( x, y) P{ X x, Y y}
为二维随机变量的的分布函数。
y
( x, y )
随机信号分析与处理
张文明
国防科技大学电子科学与工程学院
1
1
2
张文明，博士，综合信息系统研究所副教授。 主要研究方向为雷达数据处理、电子系统仿真。 办公室：实验大楼308 电话：73491－602
2
1、课程学习的必要性
从课程研究的对象分析 根据信号的取值是否确定，可以将信号分为确定信号和随 机信号。
•定义 X(e)的随机性在e中体现，对应不同的e， X(e)的取值不同
•设离散型随机变量X的所有可能取值为xk (k 1,...,n) ，其概率为
P( X xk ) pk
X pk
19
(k 1,2,....,n)
x2
p2
... ...
x1
p1
xn
pn
离散随机变量概率分布
19
•(0,1)分布 随机变量的可能取值为0和1两个值，其概率分布为
10
12
瑞利分布概率密度＝2
25
指数分布（Exponential）
e x， x 0 f ( x) 0， x 0
1.5
1
0.5
0 0
1
2
3
随机信号分析第一章
的理论与方法，必然是“张冠李戴”
t
无法得到正确的处理结果。
14
随着科学技术的进步，人们越来越发现，在自然界中所 遇到的大量信号均属于随机信号。如：
（1）－自由电子随机游动，在电阻上产生的“热噪声”。 （2）－某交叉路口每天24小时测量的噪音的分贝记录。 （3）－证卷交易所中，某股票每周涨落的记录。 （4）－反映人的生理、心理活动的“脑电波”。 (5)－反映地球物理特性的“地震信号”。 (6)－人说话时发出的“语音信号”。 （7）－雷达自动跟踪到的某飞行器的“运动轨迹”。 (8)－雷达接收到的目标信号的“幅度与相位”。
7
分析确定信号所用的数学工具有：微富积氏分变、换线、性拉代氏数变、换复、变等函等数
分析随机信号所用的数学工具有：随机概过率程论理论
上述的所有
数学工具
概率论研究的对象－－随机变量 X
随机过程理论研究的对象－－随机过程 X (t)
8
（一）课程的特点、地位、作用和任务：
20
教材及主要参考书
教材：随机信号分析基础（第4版） 王永德 王军 （编著）
电子工业出版社
参考教材：
李晓峰,周宁等编著 随机信号分析(第4版) 电子工业出版社
随机信号分析 赵淑清 郑薇（编著） 哈尔滨工业大学出版社
随机信号处理 陆光华 彭学愚 西安电子科技大学出版社
21
参考书籍
李晓峰,周宁等编著,随机信号分析(第4版)，电子工业出版社
29
30
1.1 概率的基本概念
定义(概率的统计定义) ：
在一定条件下,重复做 N 次实验, NA为 N 次实验中
事A发生的次数,如果随着
N
逐渐增大,频率
随机信号分析与处理
一、基本概念1、随机过程随机信号是非确定性信号，不能用确定的数学关系式来描述，不能预测它未来任何瞬时的精确值，任一次观测值只代表在其变动范围内可能产生的结果之一，但其值的变动服从统计规律。
随机信号的描述必须采用概率和统计学的方法。
对随机信号按时间历程所作的各次长时间观测记录称为样本函数，记作x(t)。
在有限时间区间上的样本函数称为样本记录。
在同一试验条件下，全部样本函数的集合(总体)就是随机过程，以{x(t)}表示，即2、随机信号类型3、平稳随机过程平稳随机过程就是统计特征参数不随时间变化而改变的随机过程。
例如，对某一随机过程的全部样本函数的集合选取不同的时间t进行计算，得出的统计参数都相同，则称这样的随机过程为平稳随机过程，否则就是非平稳随机过程。
如采样记录的均值不随时间变化4、各态历经随机过程若从平稳随机过程中任取一样本函数，如果该单一样本在长时间内的平均统计参数(时间平均)和所有样本函数在某一时刻的平均统计参数(集合平均)是一致的，则称这样的平稳随机过程为各态历经随机过程。
显然，各态历经随机过程必定是平稳随机过程，但是平稳随机过程不一定是各态历经的。
各态历经随机过程是随机过程中比较重要的一种，因为根据单个样本函数的时间平均可以描述整个随机过程的统计特性，从而简化了信号的分析和处理。
但是要判断随机过程是否各态历经的随机过程是相当困难的。
一般的做法是，先假定平稳随机过程是各态历经的，然后再根据测定的特性返回到实际中分析和检验原假定是否合理。
由大量事实证明，一般工程上遇到的平稳随机过程大多数是各态历经随机过程。
虽然有的不一定是严格的各态历经过程，但在精度许可的范围内，也可以当作各态历经随机过程来处理。
事实上，一般的随机过程需要足够多的样本(理论上应为无限多)才能描述它，而要进行大量的观测来获取足够多的样本函数是非常困难或做不到的。
在测试工作中常以一个或几个有限长度的样本记录来推断整个随机过程，以其时间平均来估计集合平均。
随机信号分析第一章习题讲解
1-9 已知随机变量X 的分布函数为20,0(),011,1X x F x kx x x <⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩求：①系数k ； ②X 落在区间(0.3,0.7)内的概率； ③随机变量X 的概率密度。
解：第①问 利用()X F x 右连续的性质 k ＝1第②问{}{}{}()()0.30.70.30.70.70.30.7P X P X F P X F =<<=<≤-=-第③问 201()()0X X xx d F x f x elsedx ≤<⎧==⎨⎩1-10已知随机变量X 的概率密度为()()xX f x kex -=-∞<<+∞（拉普拉斯分布），求：①系数k ②X 落在区间(0,1)内的概率 ③随机变量X 的分布函数 解： 第①问 ()112f x dx k ∞-∞==⎰ 第②问{}()()()211221x x P x X x F x F x f x dx <≤=-=⎰随机变量X 落在区间12(,]x x 的概率12{}P x X x <≤就是曲线()y f x =下的曲边梯形的面积。
{}{}()()1010101112P X P X f x dxe -<<=<≤==-⎰第③问()102102xx e x f x e x -⎧≤⎪⎪=⎨⎪>⎪⎩()00()110022111010222xx xxx x x x F x f x dxe dx x ex e dx e dxx e x -∞-∞---∞=⎧⎧≤≤⎪⎪⎪⎪==⎨⎨⎪⎪+>->⎪⎪⎩⎩⎰⎰⎰⎰1-11 某繁忙的汽车站，每天有大量的汽车进出。
设每辆汽车在一天内出事故的概率为0.0001，若每天有1000辆汽车进出汽车站，问汽车站出事故的次数不小于2的概率是多少？,(01)p q λ→∞→→∞→−−−−−−−−→−−−−−−−−→−−−−−−−−→n=1n ,p 0,np=n 成立，0不成立-分布二项分布泊松分布高斯分布汽车站出事故的次数不小于2的概率()()P(2)101k P k P k ≥=-=-= 答案0.1P(2)1 1.1k e -≥=-100.1n p ≥≤实际计算中，只需满足，二项分布就趋近于泊松分布()np!k e P X k k λλλ-=＝＝1-12 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为(34)0,0(,)0x y XY kex y f x y -+⎧>>⎪=⎨⎪⎩,,其它求：①系数k ？②(,)X Y 的分布函数？③{01,02}P X X <≤<≤？第③问 方法一：联合分布函数(,)XY F x y 性质：若任意四个实数1212,,,a a b b ，满足1212,a a b b ≤≤，则121222111221{,}(,)(,)(,)(,)XY XY XY XY P a X a b Y b F a b F a b F a b F a b <≤<≤=+--{01,02}(1,2)(0,0)(1,0)(0,2)XY XY XY XY P X Y F F F F ⇒<≤<≤=+--方法二：利用(){(,)},XY DP x y D f u v dudv∈∈⎰⎰)(210{01,02},XY P X Y f x y dxdy <≤<≤=⎰⎰1-13 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为101,(,)0x y xf x y ⎧<<<=⎨⎩,,其它 ①求条件概率密度(|)X f x y 和(|)Y f y x ？②判断X 和Y 是否独立？给出理由。
随机信号分析与处理课程概述
17
8 维纳滤波
第一讲 课程概述 教学组织
教学内容 课堂教学（精讲） 学时 26学时 所占比例 81.25%
实验
6学时
18.75%
18
第一讲 课程概述 四、参考书
（1）、《随机信号分析》、哈尔滨工业大学，赵淑清
（2）、《随机信号分析》、清华大学，杨福生
（3）、“Probability,Random Variables and Stochastic Processes ”，Papoulis,(有中译本） （4）《An introduction to Statistical Signal Processing with Applications》，Srinath M.D. John Wiily & Sons INC,1979. （5）《Detection of Signals in Noise》，Anthony D.Whalen，Academic Press。1995 （6）《信号检测理论》、哈尔滨工业大学，段凤增，2002 19
6学时
4学时
5 窄带随机过程
4学时 习题课、仿真实验
合计
6学时
54学时
16
第一讲 课程概述
本课程的仿真作业和实验安排
1 图象直方图均衡 随机变量函数和概率密度估计的应用
2 随机过程的分布特性*
3 随机过程的特征估计*
用MATLAB编写各种分布函数并显示
用MATLAB实现对均值方差相关函数和功率谱 的估计
第一讲 课程概述
五、学好本课程应把握好的几个问题 （1）注意掌握与信号分析与处理前后课程之间的联系 信号可以分为确定性信号与随机信号（包括连 续的和离散的），信号与系统分析、时域离散 时间信号分析两门课程学习了连续信号、离散
随机信号分析与处理第一讲
随机信号分析与处理第一讲目录一、内容概述 (2)1. 课程介绍与背景 (2)2. 课程内容及结构介绍 (3)二、随机信号概述 (4)1. 随机信号定义与分类 (5)2. 随机信号的基本特性 (5)三、随机过程基础 (7)1. 随机过程的概念与分类 (8)2. 随机过程的数学描述方法 (9)3. 概率分布与统计特征 (10)四、随机信号分析方法和工具 (11)1. 随机信号的统计特性分析方法 (12)2. 随机信号的信号处理工具介绍 (13)3. 频谱分析与信号处理工具箱的应用 (14)五、随机信号处理基础 (15)1. 随机信号处理概述 (16)2. 信号滤波与平滑处理 (18)3. 信号检测与估计理论 (20)六、应用实例与案例分析 (21)1. 通信系统中的随机信号处理应用实例 (22)2. 图像处理中的随机信号处理案例分析 (23)3. 控制系统中的随机信号处理案例分析 (24)七、课程展望与复习要点 (25)一、内容概述随机信号分析与处理是通信、电子、信息等工程领域中不可或缺的核心理论基础。
本课程将带领同学们系统地探索随机信号的生成原理、特性分析方法以及处理技术。
从基础的随机过程概念入手，逐步深入到信号的分解、估计与滤波，最终实现信号的重建与识别。
通过本讲的学习，同学们将能够掌握随机信号分析与处理的基本框架和思路，为后续的专业学习和工作实践奠定坚实的基础。
1. 课程介绍与背景随着信息技术的迅猛发展，信号处理作为通信、电子、计算机等学科的核心基础，其在现代科学实验和工程技术中的应用日益广泛。
而随机信号作为信号处理领域的一个重要分支，其分析方法与处理技术对于揭示信号的内在规律、提高信号处理性能具有重要意义。
本门课程《随机信号分析与处理》旨在系统介绍随机信号的基本理论、分析方法以及处理技术。
课程内容涵盖了随机信号的建模、统计特性分析、功率谱估计、滤波器设计、信号分解与重构等多个方面。
通过本课程的学习，学生将能够掌握随机信号处理的基本原理和方法，为在通信、雷达、声纳、生物医学工程等领域中的应用打下坚实基础。
随机信号分析-1 随机过程(1)
X(ξ , t) 是随机过程的一个样本
X(ξ , t) 是一个随机变量 X(ξ , t) 是一个确定值
14
随机过程的定义
随机过程判断举例 例1.1 随机初相正弦波X(t)=A cos(ω0t+Φ )， A和ω0是正常数， Φ服从[0, 2π]上的均匀分布。判断其是否为随机过程. 从定义1的角度考虑： Φ是随机变量，每次观测其取值是随 机的，从而得到不同的样本函数，且该函数是时间函数； 从定义2的角度考虑，固定t时，X(t)是随机变量Φ的函数，也
18
随机过程的概率分布
根据定义2，对随机过程采样，可得多维随机变量。在满足 一定采样间隔要求下，随机过程的统计特性可由该多维随机 变量的统计特性反映；因此可将概率论中对随机变量的概率 统计特性的研究方法推广到随机过程的研究中。 随机过程的一维概率分布 定义3 设{X(t), t ∈T }是随机过程，对任意固定t1∈T 和实数x1 ∈R， 称Fx (x1 ; t1)=P {X(t1) ≤ x1} 为该过程的一维分布函数；若Fx
f X x1 , x2 ,, xn ; t1 , t2 , tn
1
2
n 2
1 ' 1 exp X C X 1 2 2 C
C是协方差矩阵，X=(x1 , x2 , …, xn）
24
随机过程的数字特征
有限维概率密度函数族可完全确定随机过程的全部统计特性， 但有时得到该函数族相当困难，甚至不可能 幸运的是，很多时候只需要掌握随机过程的几个统计值即可； 这些统计值即为随机过程的数字特征，有数学期望、均方值、 方差、相关函数等。 数字特征既能描述随机过程的重要特性，又便于实际测量； 对随机过程的数字特征的计算方法，是先把时间t固定，然 后用随机变量的分析方法来计算。
随机信号分析第一章
02
随机信号的统计描
述
概率密度函数
定义
概率密度函数（PDF） 是描述随机信号在各个 时刻取值概率分布的函 数。
性质
概率密度函数具有非负 性、归一化性质，即概 率密度函数在全域上的 积分等于1。
计算方法
可以通过直方图法、核 密度估计法等方法计算 概率密度函数。
概率分布函数
定义
概率分布函数（CDF）是描述随机信号取值小于或等 于某个值的概率的函数。
随机信号的特性
统计特性
随机信号的统计特性包括均值、 方差、概率分布等，这些特性描 述了信号的平均行为和不确定性 。
时间特性
随机信号的时间特性包括自相关 函数、互相关函数、功率谱密度 等，这些特性描述了信号在不同 时间点的相关性以及频率成分。
随机信号的应用
通信
在通信领域，随机信号可用 于扩频通信、无线通信等领 域，以提高通信的抗干扰能 力和保密性。
05
随机信号的采样定
理
采样定理的内容
采样定理定义
对于一个时间连续的模拟信号，如果以不高于其最高频率分量的频 率进行采样，则可以无失真地恢复原始信号。
采样定理的数学表达式
如果信号的最高频率为Fmax，则采样频率应不小于2Fmax。
采样定理的意义
采样定理是数字信号处理的基础，它确保了从离散样本中能够准确 重建原始信号。
雷达与声呐
在雷达与声呐领域，随机信 号可用于目标检测、测距、 定位等方面，以提高探测的 精度和可靠性。
地球物理学
在地球物理学领域，随机信 号可用于地震勘探、矿产资 源探测等方面，以揭示地球 内部结构和物质分布。
金融与经济
在金融与经济领域，随机信 号可用于股票价格分析、市 场预测等方面，以揭示市场 动态和经济发展趋势。
信号分析与处理第1章
信号分析与处理第1章信号分析与处理是研究信号特性以及对信号进行处理和分析的学科领域。
随着信息技术的快速发展，信号分析与处理在不同领域中得到了广泛应用，包括通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等。
在本章中，我们将介绍信号的基本概念、信号的分类以及信号分析与处理的基本原理。
首先，我们需要了解信号的基本概念。
信号可以定义为随时间变化的物理量或信息量。
信号可以是连续的或离散的，连续信号在时间和幅度上都是连续变化的，离散信号在时间和幅度上都是离散变化的。
在信号分析与处理中，我们常常对信号进行采样和量化，将连续信号转化为离散信号进行处理。
根据信号的类型和形式，信号可以分为模拟信号和数字信号。
模拟信号是连续变化的信号，可以用连续函数来表示，如声音、光线强度等。
数字信号是离散变化的信号，可以用离散数值来表示，如数字音频、数字图像等。
信号分析与处理可应用于模拟信号和数字信号的处理。
在信号分析与处理中，我们常常需要对信号进行傅里叶分析。
傅里叶分析是将一个时域信号分解为多个频域成分的过程。
傅里叶变换是傅里叶分析的基本工具，可以将一个连续信号或离散信号从时域表示转化为频域表示。
傅里叶变换将信号表示为一组正弦波的叠加，其中每个正弦波对应一个频率。
通过傅里叶变换，我们可以获得信号的频谱信息，可以了解信号包含了哪些频率成分以及它们的强度。
除了傅里叶变换外，我们还可以使用其他信号分析方法来了解信号的特性。
例如，时域分析可以通过观察信号在时间上的变化来了解信号的动态特性。
频域分析可以通过傅里叶变换将信号表示为频率成分来了解信号的频谱特性。
时频分析可以同时观察信号在时间和频率上的变化，可以捕捉到信号在不同时间和频率上的变化规律。
信号分析与处理还可以应用于信号的降噪和增强。
在实际应用中，信号常常受到噪声的干扰，为了提取有用的信息，我们需要对信号进行降噪处理。
信号的降噪方法包括滤波和去噪算法等。
滤波可以通过选择性地滤除特定频率成分来减少噪声的影响。
测试信号分析与处理——随机信号处理
N
N
x(n)
n1
（8-5）
一、均值、均方值、方差
m x ( n ) 2
E{[ x(n)]2}
lim 1 N N
N
[ x(n)] 2
n1
（8-6）
2 x(n)
E{[ x(n) mx(n) ]2}
lim
N
1 N
N
[x(n) mx(n) ]2
n1
（8-7）
❖ 随机信号序列均值、均方值、方差之间有如下关
❖ 与确定性信号相比，随机信号有三个主要特点： ❖ 1）随机信号的任何一个实现，都只是随机信号总
体中的一个样本，任何一个样本都不能代表该随 机信号。
第一节 随机信号的基本概念
❖ 2）在任一时间点上随机信号的取值都是一个随机 变量，从而随机信号的描述与随机变量一样，只 能用概率密度函数和数学期望这样的数字特征值 来描述。若是各态历经的随机信号，那么数学期 望可用一个样本的时间平均来代替。
❖ 若一个随机过程在某一时刻的所有样本的统计特 征和单一样本在长时间内的统计特征一致，则称 为各态历经（或各态遍历）的随机过程，否则是 非各态历经的随机过程。
第一节 随机信号的基本概念
❖ 对于平稳的各态历经的随机过程，从总体各样本 中所能获得的信息并不比从单个样本获得的信息 多，因此在实际应用中，只要对一个样本进行分 析计算，就可以得知随机过程的统计特征。
PPT教学课件随机信号分析
记为 AB A B
类似地，可以定义Ak（k=1,2,…,n）的
交，
A1 A2 An
n
Ak
k 1
5）差事件
事件A发生而事件B不发生，这 一事件称为A与B之差，记为
A B
6）互不相容事件
若事件A与事件B不能同时发生，
亦即 AB ，则称A与B不相
fn ( A)
nA n
称为事件A在这n次试验中出现的频率。
数P(A)是客观存在的，即对于每一 随机事件A总有这样一个数P(A)与之相对 应。因此，用稳定值P(A)来刻划事件A发 生的可能性的大小是比较恰当的。
2) 概率的定义
设E是随机试验，S是它的样本 空间，对于E的每一事件赋予一实数， 记为P(A)，称之为事件A的概率，显 然，
P( A) nA (n ) n
由于概率是频率的稳定值，因 而对任何随机事件A，有
0 P( A) 1
对于必然事件S和不可能事件， 则有
P(S) 1 P() 0
前面提到的“抛硬币”、“掷骰子” 试验，它们具有两个共同的特点：
（1）试验的样本空间中元素只有有限个 （2）试验中每个基本事件出现的可能性
例2：掷骰子试验E2：掷一颗骰子， 观察出现的点数。
例3：产品抽样测试试验E3：在一批 灯泡中任意抽取一只，测试它的寿 命。
这些试验均具有以下三个特点：
（1）试验可以在相同条件下重复进行 （2）试验有多种可能结果，并且事先
明确知道该试验的所有可能的结果
（3）每次试验出现哪个结果，是不能 准确预言的
1.1.5 事件之间的关系与运算
在一个随机试验中，可以观测 到很多事件，它们各有特点，而且 彼此之间又有一定的联系。
第六章随机信号分析与处理基础
– 例
汽车车架垂直加速度时间 历程记录曲线
图中每一条曲线xi(t)都是加速度时间历程的一次试验 记录。 x1(t),x2(t),…,xn(t)构成加速度时间历程的集合， 称为样本空间，记作X（t）。每一记录曲线称为一个 样本，记作xn(t)。 由图可见，各条曲线互不相同，显然不可能用明 确的函数式描述。 在任意时刻t1，加速度量值X（t）是一个随机变 量。全部加速度记录的样本空间是无穷多个随机变量 的集合。 这种随机现象的进行过程用随机过程来描述。
对于平稳随机信号，当满足下面条件时：
τ = t 2 − t1
有：
∞ Rxy (t1 ; t 2 ) = ∫−∞ ∫−∞ xy p ( x , y ;τ ) dxdy = Rxy (τ ) ∞
4）互协方差函数 ）互协方差函数：用随机信号X(t)在两个不同时刻t1、t2取值起伏 变化的相依程度来描述随机信号不同时刻的关联关系，表示为数学期望） ：随机信号x(t)的所有样本函数在同一时刻取值的统 计平均值。
– 离散随机信号的均值：
E[ X (t )] = ∑ x( n) (t )P (t ) n
n=1
N
– 连续随机信号的均值：
∞ E[ X (t )] = ∫−∞ x(t )p( x; t )dx
2 2 ∞
其中， (t ) —均方差； σx 对于平稳随机信号：
D[ X (t )] = ∫−∞ ( x − mx ) 2 p ( x ) dx = σx
2 ∞
可见其方差也为一个与时间无关的常数。
﹡相关函数与协方差函数 相关函数与协方差函数： 1）自相关函数：用于反映随机信号在不同时刻的内在联系，表 ）自相关函数 达式为：
•
随机信号分类
随机信号分析 (1)
绪论
6
信号分析的本质
信号处理
把信号变为与其相关的另一个信号，例如滤除噪声或干扰， 把信号变换成容易分析与识别的形式。
Noisy ECG 0.5
0 -0.5
Filtered ECG 0.5
0 -0.5
Noiseless ECG 0.5
0 -0.5
7
绪论
典型的随机信号
人体脑电波
无线电雷达 目标回波
8
4
绪论
随机信号与确定性信号
确定性信号
给定某一时间值，就可以确定一相应的函数值。
随机信号
不是确定的时间函数，例如汽车奔驰时所产生的振动； 飞机在大气流中的浮动；树叶随风飘荡；雷达回波信号 等。
5
绪论
信号分析的本质
信号分析
抽取信号特征，用去噪、综合、变换和运算等方法，得到 反映信息变化本质或处理者感兴趣的过程。
i T0 2 2
t
dt 或
1 E
v T0 2 2 t dt
T0 2
R T0 2
平均功率可表示为：P 1 R i T0 2 2 t dt 或 P 1 1 v T0 2 2 t dt
T T0 2 0
T0 R T0 2
定义：令R = 1 ，则在整个时间域内，实信号 f(t) 的
能量：E lim f T0 2 2 t dt 平均功率：P lim 1 f T0 2 2 t dt
课程本质与内涵
课程名称
绪论
“随机
信号 分析
”
3
什么是信号？
信息
存在于客观世界，凡物质的形态、特性在时间或空间上的 变化以及人类社会的各种活动都会产生信息。
消息
用来表达信息的语言、文字、图像和数据。 得到的信息与在得到消息前后对某一事件的无知程序有关。
随机信号分析与处理
∂x1
J
=
∂(x1, x2 ) ∂( y1, y2 )
=
∂y1 ∂x2
∂y1
∂x1
∂y2 ∂x2
1 =
1/ y2
∂y2
0
−
y1
/
y
2 2
= − y1
y
2 2
fY1Y2 ( y1 , y2 ) =
f X1X 2 (x1 , x2 ) J
=
y1
y
2 2
f X1X 2 ( y1 , y1 / y2 )
∫ ∫ fY2 ( y2 ) =
m=0
m!
∑ = n m n(n −1)(n − 2) (n − m +1) pm (1− p)n−m
m=1
m!
∑ = np n (n −1)(n − 2) [n − (m −1)] pm−1(1− p)[(n−1)−(m−1)]
m=1
(m −1)!
∑ = np n−1 (n −1)(n − 2) (n − m) pm (1− p)[(n−1)−m]
n=−∞
g −1( x2n+1)]
∑ = 1
+∞
[g −1(arcsin y −θ + 2π n) + g −1(π − arcsin y −θ + 2π n)]
1 − y2 n=−∞
∑ =
1 1− y2
+∞
g −1(xn )
n=−∞
即 Y 的概率密度为
∑ ⎧
fY
(
y)
=
⎪ ⎨
1 1−
y2
+∞
g −1(xn )
x + Δx
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17
第一章 随机变量基础
1.1 概率论的基本术语
•随机试验(random trail) 随机试验通常用E表示 •随机事件(random event) •基本事件(basic event)
•样本空间（sample space） 随机试验E的所有基本事件组成的集合称为样本空间， 记为 S
18
18
1.2 随机变量(Random Variable)的定义
2随机过程的基本概念 8学 7检测理论及噪声中 11学时 时 信号检测
3随机过程的线性变换 8学 时 8估计理论 11学时
13
4随机过程的非线性变 4学 习题课＋复习 10学时 换 时 • 如果研究单次试验的结果，表现为确定性的形式； 5窄带正态随机过程 8学 实验课 8学时 • 若关心平均特性，结果表现为随机或概率形式。 时
•定义 X(e)的随机性在e中体现，对应不同的e， X(e)的取值不同
•设离散型随机变量X的所有可能取值为xk (k 1,...,n) ，其概率为
P( X xk ) pk
X pk
19
(k 1,2,....,n)
x2
p2
... ...
x1
p1
xn
pn
离散随机变量概率分布
19
•(0,1)分布 随机变量的可能取值为0和1两个值，其概率分布为
10
数字信号处理
随机信号分析与处理 自动控制原理
10
现代通 信原理
数字信号 处理 自适应信 号处理 统计信号 处理 时频 分析
专业基础课
信号与 系统 时域离散 信号处理 随机信号分 析与处理
பைடு நூலகம்模式 识别 雷达 系统 图像 处理
研究生 课程
专业课程
信息论 基础
11
小波 分析
我院信号分析与处理课程体系结构
P{X 1} p, P{X 0} 1 p (0 p 1)
•二项分布 (Binomial distribution) •设随机试验E只有两种可能的结果 A 和 A ，且
P( A) p, P( A) 1 p q
那么在n次试验中事件A发生m次的概率为：
m m n m Pn ( X m) Cn p q
16
16
历史回顾（二）
•20世纪60年代初的卡尔曼(Kalman)滤波理论； •20世纪60年代中期休伯(P．J．Huber)提出鲁棒检测、鲁 棒估计和鲁棒滤波； •1967年伯格(Burg)提出最大熵谱分析法，谱估计进入现代 谱估计理论。 •非线性检测与估计问题； •1967年威得罗(B.Widrow)提出自适应滤波； •赫尔斯特朗(C.W.Helstrom)于1976年奠定的量子理论。
4
4
确定性与随机性问题
v
O
B
x
d
v2 d sin 2 g
•
5
如果研究单次试验的结果，表现为确定性的形式； 若关心平均特性，结果表现为随机或概率形式。
5
•
例 1 ：通信系统中的随机信号
移动通信
卫星通信
噪 声 信 源
6
发送设备
信 道 传 输
信
接收设备
宿
通信系统模型
6
例2：雷达系统中的检测与估计
11
2、课程学习的指导思想
建立有关随机问题的思维方法和应有的 知识水平；
初步具有描述和分析研究应用中随机问
题模型和统计特性的能力； 掌握信号检测与估计的基本方法；
建立进一步学习系统理论和阅读文献资
料关于随机过程分析与处理的必要背景知 识。
12
12
3、课程学习内容及安排
1随机变量基础 6学 6马尔可夫与泊松过 时 程 6学时
理，包括了随机过程理论、信号最优滤波、检测与估计、
自适应理论以及计算技术与优化方法等。它与香农信息 论、编码理论、信号理论、噪声理论、调制理论、保密 学等、都是构成现代信息论的重要分支。
9
9
从课程体系结构分析 计算机及其应用系列 电路系列 电磁场系列
信号处理与系统系列
信号与系统
•
•
• •
13
14
军网网址：http://www.gfkd.mtn
14
评估方法
测试与平时成绩相结合
笔试：70% 作业：10% 实验：20% 考试时间：7.15晚
15
15
4、历史回顾（一）
•17～19世纪，贝努里(Bernoulli)、拉普拉斯 (Laplace)、马尔可夫(Markov)等数学家促进随机数学 的发展； •1933年苏联科学家柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)发表的 《概率论的基本概念》建立的随机数学的数学基础； •由维纳将随机过程和数理统计的观点引入通信、雷达 和控制中，建立了维纳滤波理论。 •1943年诺斯（North）的匹配滤波器理论； •1958年达尔波－鲁特(Davenport-Root)与李(Lee)的随 机信号分析等。
随机信号分析与处理
张文明
国防科技大学电子科学与工程学院
1
1
2
张文明，博士，综合信息系统研究所副教授。 主要研究方向为雷达数据处理、电子系统仿真。 办公室：实验大楼308 电话：73491－602
2
1、课程学习的必要性
从课程研究的对象分析 根据信号的取值是否确定，可以将信号分为确定信号和随 机信号。
(0 m n)
X ~ B(n, p)
•泊松分布(Poisson distribution)
20
P( X k )
k e
k!
k 0,1,...
0
X ~ P( )
20
1.3 随机变量分布函数与概率密度
•分布函数 (CDF) 设X为随机变量，x为实数，定义 F(x)=P(Xx) 为X的概率分 布函数，简称分布函数。 •分布函数性质
干扰 目标
气象杂波
目标回波
雷达
地杂波
内部噪声
7
影响雷达检测目标的因素
Radar： Radio Detection And Ranging
7
例3： 雷达目标识别
8
8
随机信号分析与处理可以说是在概率论的基础上
发展起来的。随着电子技术和通信技术的发展．在消息
传输与处理领域中，概率论、数理统计和信号理论相结 合，逐渐形成了一个理论分支，即随机信号的分析与处
5 0 -5 5 0 -5 5 0 -5 5 0 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200
3
-5
0
50
100
150
200
接收机噪声波形
3
随处可见的随机问题
•彩票问题 •股票问题 •世界杯预测 •天气预报 •器件使用寿命 •出租车等待时间 等