随机信号分析-电子科技大学电工学院
电子科技大学随机信号分析课件 第2章 随机信号
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自相关函数描述的是随机信号任意两个时刻 的状态之间的内在联系。
R(t1 , t2 ) E X (t1 ) X (t2 )
x1 x2 f ( x1 , x2 ; t1, t2 )dx1dx2
4、自协方差函数和相关系数函数 自协方差函数是随机信号任意两个时刻的随机 变量的二阶混合中心矩。反映了任意两时刻 的起伏值之间的相关程度。
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基本概率特性
一、一维概率分布 随机信号 X (t ) 在任意 t T 时刻的取值 X (t ) 是一维随机变量。概率 PX (t ) x 是取值 x ，时 刻 t 的函数，记做
F ( x; t ) PX (t ) x
称为随机信号 X (t ) 的一维概率分布函数。 若有F ( x; t ) 偏导数存在，则有
p 0.5 p 0.5
p 0.5 p 0.5
f ( x1 , x2 ; t1 , t2 ) 0.25 ( x1 cos(500 t1 ), x2 cos(500 t2 ))
0.25 ( x1 cos(500 t1 ), x2 sin(500 t2 ))
物理意义：描述了所有样 本函数在各个时刻的摆动 中心。
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2、均方值函数和方差函数 随机信号X(t)在任一时刻t的取值是一个随 机变量X(t)。 X(t)的二阶原点矩称为随机信号 的均方值函数；二阶中心矩称为随机信号的方 差函数。
2 X (t ) VarX (t ) E( X (t ) X (t ))2
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基本数字特征
随机变量的矩函数是确定值；随机信号的矩函 数是确定性时间函数。
电子科技大学2007年随机信号分析试题A与标准答案
（1） X (t) 是广义循环平稳随机信号，并求出 X (t) 的循环周期。
（2）当
Θ
~
U
0
,
π ω
条件时，
Y
(t
)
是广义平稳随机信号。
（10 分）
解：
= mX (t) E= [ X (t)] E[ Aco sωt] = E[ A]cosωt =0
RX (t = +τ ,t) E[ Acosω(t +τ ) Acosωt] = E[ A2 ]cosω(t +τ ) cosωt
=0
RZ (t +τ ,t)= E [Z (t +τ )Z (t)]
∑ ∑ = = E mN
1
N
( X m cosωm (t +τ ) + Ym sinωm (t +τ ))
=n 1
(
X
n
cos
ωnt
+
Yn
sin
ωnt
)
∑ ∑ =
N =m
1
N =n 1
+
E E
( (
X X
m X n ) cosωm (t + τ ) cosωnt + E mYn ) cosωm (t +τ ) sinωnt + E (
= RX (τ ) cos(ω0t + ω0τ ) cos(ω0t) + RXY (τ ) cos(ω0t + ω0τ ) sin(ω0t) + RYX (τ ) sin(ω0t + ω0τ ) cos(ω0t) + RY (τ ) sin(ω0t + ω0τ ) sin(ω0t)
电子科大随机信号分析CH1概率论基础
3,4，5，6,1，2，3，4,5, ，2，3，4,5,6,
概率 P A k , k为事件A包含的样本点数
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2. 条件概率
条件事件： B A 事件A发生条件下的事件B
条件概率（Conditional probability），
PB
A
P AB P A
, P A 0
随机信号分析
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与同学们共勉
我命在我，不在天地。 天助自助者。 主动还是被动是成功与失败的关键。 梅花香自苦寒来。 听好每堂课，课后研读教材，做好每次作业。 学会读书，读专业书，读文学作品（修身养性， 学会自信）
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课程简介
课程性质： 专业基础课 课程基础：《概率论》、《信号与系统》 后续课程：《通信原理》及从事统计信号处理研究 成绩考核：平时作业＋期中考试＋期末考试
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✓ 事件概率的基本性质
1 P = 0 2 0 P A 1 3 如果 A B , P A P B 4 P AB P A P A B
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例1.1 分析掷均匀硬币问题。 解： H---正面，T---反面。因此，
（1）样本空间： H ,T
c. 可重复性
✓ 样本点 （ Sample Point ）
把随机实验 E 的每一个基本可能结果称为随机实验的 样本点，记为ξ 。
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✓ 样本空间 （Sample Space ）
随机实验的全部样本点构成的集合，称为随机实验的 样本空间，记为 Ω
✓ 随机事件（ Ra HTH , HTT ,THH ,THT ,TTH}
随机信号分析第一章2010
F XY ( x , y ) FY ( y | x ) = FX ( x ) p XY ( x , y ) pY ( y | x ) = p X ( x)
n维随机变量及其分布 维随机变量及其分布
定义 n维随机变量 ( X 维随机变量
1
, X
2
,L , X
n
)
的n维（联合）分布函数为 维 联合）分布函数为
+∞ −∞
p(x) ≥ 0
性质2 概率密度函数在整个取值区间积分为1 性质2：概率密度函数在整个取值区间积分为1，即
∫
p ( x ) dx = 1
x2 x1
性质3：概率密度函数在(x 区间积分， 性质 ：概率密度函数在(x1,x2)区间积分，得到该区 间的取值概率
P { x1 < X ≤ x 2 } =
1.1随机变量的概念 § 1.1随机变量的概念
抛硬币：可能出现正面或反面； 例1 抛硬币：可能出现正面或反面； 从一批产品中任取10件 例2 从一批产品中任取 件，抽到 的废品数可能是0,1,2,…,10中的一 的废品数可能是 中的一 个数； 个数； 掷色子：可能出现1,2,3,4,5,6点 例3 掷色子：可能出现 点
F XY ( x , y ) = P { X ≤ x , Y ≤ y }
(x,y)的二维联合概率密度，简称为二维概率密度 的二维联合概率密度，简称为二维概率密度 二维概率密度: 的二维联合概率密度
p XY
性质1： 性质 ：
∂ F XY ( x , y ) ( x, y) = ∂x∂y
2
二维概率密度具有以下性质： 二维概率密度具有以下性质：
F ( x1 , x 2 ,L , x n ) = P{ X
电子科技大学随机信号分析CH2习题及答案
2.1 掷一枚硬币定义一个随机过程：cos ()2t X t tπ⎧=⎨⎩出现正面出现反面 设“出现正面”和“出现反面”的概率相等。
试求：（1）()X t 的一维分布函数(,12)X F x ，(,1)X F x ；（2）()X t 的二维分布函数12(,;12,1)X F x x ；（3）画出上述分布函数的图形。
2.3 解：（1）一维分布为: ()()(;0.5)0.50.51X F x u x u x =+-()()(;1)0.510.52X F x u x u x =++-(2) cos ()2t X t t π⎧=⎨⎩出现正面出现反面{}{}(0.5)0,(1)1,0.5(0.5)1,(1)2,0.5X X X X ==-==依概率发生依概率发生 二维分布函数为()()121212(,;0.5,1)0.5,10.51,2F x x u x x u x x =++--2.2 假定二进制数据序列{B(n), n=1, 2, 3,….}是伯努利随机序列，其每一位数据对应随机变量B(n)，并有概率P[B(n)=0]=0.2和 P[B(n)=1]=0.8。
试问，（1）连续4位构成的串为{1011}的概率是多少？（2）连续4位构成的串的平均串是什么？（3）连续4位构成的串中，概率最大的是什么？（4）该序列是可预测的吗？如果见到10111后，下一位可能是什么？2.4解：解：（1）{}()()()()101111021310.80.20.80.80.1024P P B n P B n P B n P B n ⎡⎤⎣⎦==⋅+=⋅+=⋅+=⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦=⨯⨯⨯=（2）设连续4位数据构成的串为B(n)，B(n+1)，B(n+2)，B(n+3)，n=1, 2, 3,…. 其中B(n)为离散随机变量，由题意可知，它们是相互独立，而且同分布的。
所以有：串（4bit 数据）为：∑=+=30)(2)(k k k n B n X ，其矩特性为：因为随机变量)(n B 的矩为：均值：8.08.012.00)]([=⨯+⨯=n B E方差：[]()(){}222222()00.210.80.80.80.80.16Var B n B n B n ⎡⎤=E -E ⎡⎤⎣⎦⎣⎦=⨯+⨯-=-=所以随机变量)(n X 的矩为：均值：[]303300[()]2()2()20.812k k k kk k E X n E B n k E B n k ===⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦=+=⨯=∑∑∑方差：()[]3033200[()]2()2()40.1613.6k k k k k k D X n D B n k D B n k ===⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦=+=⨯=∑∑∑如果将4bit 串看作是一个随机向量，则随机向量的均值和方差为：串平均：()()()(){}{},1,2,30.8,0.8,0.8,0.8B n B n B n B n ⎡⎤E +++=⎣⎦串方差：()()()(){}{},1,2,30.16,0.16,0.16,0.16Var B n B n B n B n ⎡⎤+++⎣⎦= （3）概率达到最大的串为{}1,1,1,1（4）该序列是不可预测的,因为此数据序列各个数据之间相互独立，下一位数据是0或1，与前面的序列没有任何关系。
电子科技大学随机信号分析中期考题2006随机(A)
1.设随机过程21)(cos )(2-Θ+=t t X ω，Θ 是随机变量，其特征函数为)(υφΘ。
证明：)(t X 是广义平稳随机过程的充要条件是0)4()2(==ΘΘφφ。
证明：（1）)(t X 的均值为：()21()[()][cos ()]2111[1cos 2()][cos(22)]22211cos(2)[cos(2)]sin(2)[sin(2)]22X m t E X t E t E t E t t E t E ωωωωω==+Θ-=++Θ-=+Θ=Θ-Θ由上式可知，当且仅当0)]2sin()2[cos(][)2(2=Θ+Θ==ΘΘj E e E j φ时，()0X m t =，才与t 无关。
（2）)(t X 的相关函数为：22(,)[()()]11[(cos ())(cos ())]2211[cos(222)cos(22)]22[cos(2)][cos(424)]811cos(2)cos(42)[cos(4)]881sin(42)][sin(4)]8X R t t E X t X t E t t E t t E E t t E t E ττωωτωωωτωωτωωτωτωωτωωτ+=+=++Θ-+Θ-=++Θ⨯+Θ+++Θ==++Θ-+Θ同理可得，当且仅当0)]4sin()4[cos(][)4(4=Θ+Θ==ΘΘj E eE j φ时，)cos(21),(ωττ=+t t R X 与t 无关。
2.设随机过程)sin()(0Θ+Ω=t A t X ，其中0A 为常数，ΘΩ和为相互独立的随机变量，Ω在]2010[ππ内均匀分布，Θ在]20[π内均匀分布。
证明：（1） )(t X 是广义平稳随机信号；（2） )(t X 的均值是各态历经的。
解： （1）00000[()][sin()][sin()cos()cos()sin())][sin()][cos()][cos()][sin())]0E X t E A t E A t A t A E t E A E t E =Ω+Θ=ΩΘ+ΩΘ=ΩΘ+ΩΘ= 202020(,)[()()][sin()sin()]cos()cos(22)2cos()2X R t t E X t X t A E t t t A E A E ττττττ+=+=Ω+Ω+ΘΩ+ΘΩ-Ω+Ω+Θ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦Ω⎡⎤=⎢⎥⎣⎦所以)(t X 是广义平稳随机信号 （2）[]00000001[()][sin()]lim sin()lim sin()lim cos()|0TT T T T T A X t A A t A t dtT A A t d t t T T →+∞→+∞→+∞=Ω+Θ=Ω+Θ=Ω+ΘΩ=-Ω+Θ=ΩΩ⎰⎰时间平均等于统计平均，所以)(t X 的均值是各态历经的。
电子科技大学2009年随机信号分析试题A与标准答案
（1） 试判断 X ( t ) 和 Y ( t ) 在同一时刻和不同时刻的独立性、相关 性及正交性； （2） 试判断 X ( t ) 和 Y ( t ) 是否联合广义平稳。 解： （1） 由于 X ( t ) 和 Y( t ) 包含同一随机变量 θ ，因此非独立。 根据题意有
f (θ ) = 1 2π
π
−π
1 1 = cos[ w0 ( t1 − t2 )] cos( w0τ ) 2 2
同理可得 RY ( t1 ,t2 ) = RX ( t1 ,t2 ) ，因此 X ( t ) 和 Y( t ) 均广义平稳。
,t2 ) C XY ( t1= ,t2 ) 由于 RXY ( t1= 1 1 sin [w0 ( t1 − = t2 )] sin (w0τ ) ，因此 X ( t ) 和 2 2
。
π
−π
E[ X ( t )] E [sin(ω = = 0 t + Θ) ]
E[Y( t )] E [ cos(ω = = 0 t + Θ) ]
π
∫
1 sin( w0= t + θ )dθ 0 ， 2π
−π
∫
1 cos( w0= t + θ )dθ 0 2π
C XY ( t1 ,t2 ) = RXY ( t1 ,t2 ) = E[ X ( t1 )Y( t2 )] = E[sin (w0t1 + θ )co s( w0t2 + θ )]
1 1 1 1 − τ 1 −3 τ = P R(0)= += R (τ )= e + e ，所以 4 12 3 4 12
1 ∞ 1 10 20 P S ( ) d 2 d = = = ω ω ω （3） 可以。 2π ∫−∞ 2π ∫−10 π
电子科大随机信号分析随机期末试题答案完整版
电子科大随机信号分析随机期末试题答案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】电子科技大学2014-2015学年第 2 学期期 末 考试 A 卷一、设有正弦随机信号()cos X t V t ω=，其中0t ≤<∞，ω为常数，V 是[0,1)均匀分布的随机变量。
（ 共10分）1．画出该过程两条样本函数。
(2分)2．确定02t πω=，134t πω=时随机信号()X t 的一维概率密度函数，并画出其图形。
(5分)3．随机信号()X t 是否广义平稳和严格平稳？(3分)解：1.随机信号()X t 的任意两条样本函数如题解图(a)所示：2.当02t πω=时，()02X πω=，()012P X πω⎡⎤==⎢⎥⎣⎦，此时概率密度函数为：(;)()2X f x x πδω=当34t πω=时，3()42X πω=-，随机过程的一维概率密度函数为：3. ()[]1cos cos 2E X t E V t t ωω==⎡⎤⎣⎦ 均值不平稳，所以()X t 非广义平稳，非严格平稳。
二、设随机信号()()sin 2X n n πφ=+与()()cos 2Y n n πφ=+，其中φ为0~π上均匀分布随机变量。
（ 共10分）1．求两个随机信号的互相关函数12(,)XY R n n 。
(2分)2．讨论两个随机信号的正交性、互不相关性与统计独立性。
(4分)3．两个随机信号联合平稳吗？(4分)解：1.两个随机信号的互相关函数其中()12sin 2220E n n ππφ++=⎡⎤⎣⎦2. 对任意的n 1、n 2 ,都有12(,)0XY R n n =，故两个随机信号正交。
又故两个随机信号互不相关，又因为故两个随机信号不独立。
3.两个随机信号的均值都平稳、相关函数都与时刻组的起点无关，故两个信号分别平稳，又其互相关函数也与时刻组的起点无关，因而二者联合平稳。
(完整word版)电子科技大学随机信号分析期末考试A
一、已知随机变量X 服从11,22⎡⎤-⎢⎥⎣⎦区间的均匀分布，Y 是取值为(-1,1)的二值随机变量，且满足1[1][1]2P Y P Y =-===。
若X 和Y 彼此统计独立，求随机变量Z X Y =+的： 1、概率密度函数()Z f z 。
2、特征函数()Z v Φ。
解：1、随机变量X 均服从11,22⎡⎤-⎢⎥⎣⎦区间的均匀分布，111,()()220,X x f x rect x otherwise ⎧-≤≤⎪==⎨⎪⎩11()(1)(1)22Y f y x x δδ=++-由于X 和Y 彼此统计独立，所以11()()()(1)22Z X Y f z f z f z rect z rect=*=++131/2,220,z otherwise ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩2、()2rect z Sa ω⎛⎫⇔ ⎪⎝⎭且 ()()FTz z f z v Φ-所以()1()cos 222j j z v Sa e e Sa ωωωωω-⎛⎫⎛⎫Φ=+= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭二、取值()0,1，等概分布的独立半随机二进制传输信号()X t ，时隙长度为0T ，问：1、信号的均值函数()E X t ⎡⎤⎣⎦。
2、信号的自相关函数(),X R t t τ+。
3、()X t 的一维概率分布函数();X F x t 和二维概率分布函数()1212,;,X F x x t t 。
解：1、()00.510.50.5X t E =⨯+⨯=⎡⎤⎣⎦2、当,t t τ+在同一个时隙时：[]222(,)()()[()]00.510.50.5X R t t E X t X t E X t ττ+=+==⨯+⨯=当,t t τ+不在同一个时隙时：[][][](,)()()()()0.50.50.25X R t t E X t X t E X t E X t τττ+=+=+=⨯= 1、 一维分布：()()();0.50.51X F x t u x u x =+-二维分布：当12,t t 在同一个时隙时 ()[][12121212,;,0.5,0.51,X F x x t t u x x u x x =+--当12,t t 不在同一个时隙时：()121211221112,;,[(),()][()][()]X F x x t t P X t x X t x P X t x P X t x =≤≤=≤≤()()()1212120.25,0.251,0.25,10u x x u x x u x x =+-+-+三、广义平稳高斯随机信号X (t )、Y(t )具有均值各态历经性，其功率谱如下图所示。
电子科大随机信号分析2015随机期末试题答案A
电子科技大学2014-2015学年第 2 学期期 末 考试 A 卷一、设有正弦随机信号()cos X t V t ω=，其中0t ≤<∞，ω为常数，V 是[0,1)均匀分布的随机变量。
（ 共10分）1．画出该过程两条样本函数。
(2分)2．确定02t πω=，134t πω=时随机信号()X t 的一维概率密度函数，并画出其图形。
(5分)3．随机信号()X t 是否广义平稳和严格平稳？(3分)解：1.随机信号()X t 的任意两条样本函数如题解图2.1(a)所示：t2.当02tπω=时，()02Xπω=，()012P Xπω⎡⎤==⎢⎥⎣⎦，此时概率密度函数为：(;)()2Xf x xπδω=当34tπω=时，32()42X Vπω=-，随机过程的一维概率密度函数为：232,0(;)240,Xxf xothersπω⎧-<<⎪=⎨⎪⎩3. ()[]1cos cos2E X t E V t tωω==⎡⎤⎣⎦均值不平稳，所以()X t非广义平稳，非严格平稳。
二、设随机信号()()sin 2X n n πφ=+与()()cos 2Y n n πφ=+，其中φ为0~π上均匀分布随机变量。
（ 共10分）1．求两个随机信号的互相关函数12(,)XY R n n 。
(2分)2．讨论两个随机信号的正交性、互不相关性与统计独立性。
(4分)3．两个随机信号联合平稳吗？(4分)解：1.两个随机信号的互相关函数()()()()()()()121212121212(,)sin 2cos 21sin 222sin 2221sin 2202XY R n n E X n Y n E n n E n n n n n n πφπφππφππππ=⎡⎤⎣⎦=++⎡⎤⎣⎦=+++-⎡⎤⎣⎦=-=其中()12sin 2220E n n ππφ++=⎡⎤⎣⎦2. 对任意的n 1、n 2 ,都有12(,)0XY R n n =，故两个随机信号正交。
电子科大随机信号分析2014年随机信号分析试题B卷-评讲
电⼦科⼤随机信号分析2014年随机信号分析试题B卷-评讲………密………封………线………以………内………答………题………⽆………效……电⼦科技⼤学2013-2014 学年第 2 学期期末考试 B 卷⼀、若随机变量X 的概率特性如下，求其相应的特征函数：（共10分）（1）（－3，3）伯努利分布：()0.5(3)0.5(3)f x x xδδ=-++； (3分)（2）指数分布：()()xf x e u x λλ-=； (3分) （3）{}1P X c ==，c 是常数。
(4分)解：（1）()13333)()0.50.50.5(ik jv x i i jv jvX jv j v j v X p e v E e e e e e φ=--??===?+?=+∑（2）()00()jvX jvx x jv xX v E e e e dx e dx jv λλλφλλλ+∞+∞--??==?==??-??（3）()jvX jvc jvc X v E e E e e φ===，如果c =0，则()1X v φ=⼆、正弦随机信号()()cos 200X t A t π=, 其中振幅随机变量A 取值为1和-1，概率分别为0.5和0.5，试:（共10分），（1）求()X t 的⼀维概率分布();5F x ；（3分）（2）求()X t 的⼆维概率分布()12,;0,0.0025F x x ；（3分）（3）问()X t 是否严格平稳？（4分）解：()()cos 200()cos 2000.50.5t X t t ππ??=?-??依概率发⽣依概率发，⽣，（1）()()();0.5cos2000.5cos200F x t u x t u x t ππ=-++0.1(5).5510X ?=?-?依概率发⽣依概率发⽣，，()()();50.510.51F x u x u x =-++（2）………密………封………线………以………内………答………题………⽆………效……()()()121211221122,;,0.5cos200cos2000.5cos200,cos200F x x t t u x t x t u x t x t ππππ=--+++，{}{}(0)1,(0.0025)0,0.5(0)1,(0.0025)0,0.5X X X X ===-=依概率发⽣依概率发⽣()()()121212,;0,0.00250.510.51,F x x u x x u x x =-++，（3）因为 ()()();0.5cos2000.5cos200F x t u x t u x t ππ=-++()X t ⼀阶不平稳，故()X t ⾮严格平稳。
电子科技大学2010年随机信号分析其中考试试题与标准答案
2 = RX ( t1 , t2 ) E A sin (ω0t1 + Φ ) sin (ω0t2 + Φ ) 2 A = E cos (ω0 ( t1 − t2 ) ) − cos (ω0t1 + ω0t2 + 2Φ ) 2 A2 cos (ω0τ ) (τ= t1 − t2 ) = 2
八、 （10 分）已知平稳信号 X (t ) 的自相关函数为
R= 6 exp(− X (τ )
τ
2
)；
对于任意给定的 t ，求信号四个状态 X (t ) ， X (t + 1) ， X (t + 2) ， X (t + 3) 的协方差矩阵。
2 = = lim R X (τ ) m 0 解： τ X →∞
= X (t ) A sin(ω 0t + Φ ) ， ω 0 为常数， Φ 是 [0, 2π ) 的均匀分布随机变量，讨论 四、 （15 分）已知随机信号
当 A 满足如下条件时，X(t)的广义平稳性。 1. A 为常数； （5 分） 2. A 为时间函数 A(t)； （5 分） 3. A 为随机变量且 A 与 Φ 独立。 （5 分） 解：1、当 A 为常数时，
Φ Z ( v ) = Φ X ( 3v ) ⋅ ΦY ( 2v ) e j10 v = a ⋅ q + pe j 2 v ⋅ e j10 v a − j 3v
三、(15 分)若随机过程 X(t)由四个样本函数{X(t) : 2，sint，-sint，cost}构成，各样本函数出现 概率相等，求： 1．X(t)数学期望； （5 分）
西安电子科技大学 电院 《随机信号分析》大作业
一、用matlab语言产生一个随机白噪声序列的样本序列X(n)，要求
3.用遍历性估计X(n)的自相关序列R X(m)，画出R X(m)的图像。
二、将一中产生的序列通过一个线性系统，其单位脉冲响应为h(n)=0.9n，n=0，
1，…，100
三、比较X(n)与Y(n)的幅度分布直方图，发生了什么变化。
分析其变化的原
因。
随机信号经过线性系统后，不会增加新的频率分量，但是输出的幅度和相位会发生变化。
白噪声X(n)的幅度基本相同，而Y(n)的幅度基本呈正态分布。
因为均匀白噪声是一种宽带非正态过程，所以通过一有限带宽线性系统后，输出Y(n)近似呈正态分布。
——via 1402011 赵春昊。
电子科大随机信号分析随机信号分析试题卷答案完整版
电子科大随机信号分析随机信号分析试题卷答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】电子科技大学20 -20 学年第 学期期 考试 卷 课程名称：_________ 考试形式： 考试日期： 20 年 月 日 考试时长：____ 分钟课程成绩构成：平时 %， 期中 %， 实验 %， 期末 % 本试卷试题由_____部分构成，共_____页。
计算、简答、论述、证明、写作等试题模板如下一、若信号00()cos()X t X t ω=++Θ输入到如下图所示的RC 电路网络上，其中0X 为[0,1]上均匀分布的随机变量，Θ为[0,2]π上均匀分布的随机变量，并且0X 与Θ彼此独立，Y (t )为网络的输出。
（ 共10分）（1）求Y (t )的均值函数。
(3分)（2）求Y (t )的功率谱密度和自相关函数。
(4分) （3）求Y (t )的平均功率。
(3分)图 RC 电路网路（1）RC 电路的传输函数为()1(1)H j j RC ωω=+()X t 的均值函数为∴ Y (t )的均值函数为 （2）∴()X t 是广义平稳的。
∴()X t 的功率谱为： 功率谱传递函数：221|()|H j RC ωω=1+（）根据系统输入与输出信号功率谱的关系可得： 求()Y S ω的傅立叶反变换，可得：（3）2222011(0)328Y Y P R f R C==++π 二、若自相关函数为()5()X R τδτ=的平稳白噪声X (t )作用于冲激响应为()e ()bt h t u t -=的系统，得到输出信号Y (t )。
（ 共10分）（1）求X (t )和Y (t )的互功率谱()YX S ω和()XY S ω。
(5分) （2）求Y (t )的矩形等效带宽。
(5分)（1）1()() ()bt h t e u t H j b j ωω-=↔=+ （2） 22222552() ()()2Y X bS S H j b b bωωωωω=⋅==⋅++，25(0)Y S b = 求()Y S ω的傅里叶反变换，得到()Y t 的自相关函数为：5()2b Y R e bττ-=，5(0)2Y R b =∴ ()()()()20015/2202025/4Y eq YY Y R b bB S d S S b ωωπ∞====⋅⎰ 三、设有正弦随机信号()cos X t V t ω=，其中0t ≤<∞，ω为常数，V 是[0,1)均匀分布的随机变量。
电子科技大学2010随机信号考试题附答案
电⼦科技⼤学2010随机信号考试题附答案电⼦科技⼤学⼆零⼀零⾄⼆零⼀⼀学年第⼀学期期末考试随机信号分析课程考试题 A 卷（ 120 分钟）考试形式：闭考试⽇期 2011年 1 ⽉ 9⽇课程成绩构成：平时 10 分，期中 5 分，实验 0 分，期末 85 分⼀．判断正误。
并说明原因（20分，每题2分,判断1分，理由1分） 1）若随机过程()X t 和()Y t 统计独⽴，则()()()()E X t Y t E X t E Y t =正确 2）若()X t 是严平稳，则()X t 和()X t c +具有相同的统计特性，其中c 为常数。
正确3）⼴义各态历经的随机信号不⼀定⼴义平稳，⼴义平稳的随机信号也未必⼴义各态历经。
错：⼴义各态历经的随机信号⼀定⼴义平稳 4）希尔伯特变换将改变随机信号统计平均功率。
错：希尔伯特变换不会改变随机信号统计平均功率。
只改变信号的相位。
5）系统等效噪声带宽由系统的冲击响应和输⼊信号功率的共同决定。
错! 系统等效噪声带宽只由系统的冲击响应决定。
6）⾼斯随机过程的严格平稳与⼴义平稳等价。
对！7）随机过程既可以看成⼀组确知的时间函数的集合，同时也可以看成⼀组随机变量的集合。
对！ 8）随机信号的功率谱密度为可正可负的随机函数。
错！随机信号的功率谱密度为⾮负的实函数。
9）函数()1R eττ-=-可以作为⼴义实平稳随机信号的⾃相关函数。
错!()10R ∞=-< 或不满⾜()()0R R τ>10) 函数()3R eττ-=可以作为窄带⾼斯随机信号同相分量和正交分量的互相关函数。
错！窄带⾼斯随机信号同相分量和正交分量的互相关函数应为奇函数⼆．解释以下名词每题四分共16分1.各态历经过程：指随机过程的任⼀样本特性都经历了其它样本所经历的状态，即可⽤任⼀样本的时间平均特性来等效整个过程的统计特性。
2窄带⽩⾼斯噪声：指功率谱密度满⾜窄带特性（中⼼频率远⼤于带宽），且在其带宽内功率谱密度的值为常数），过程的概率分布满⾜⾼斯概率分布特性的随机过程。
随机信号分析课件
5.1.2 包络和相位的概率密度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.2 正弦波加窄带高斯过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
- II -
课程简介与教学要求
1.6.2 性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
第 2 章 随机过程
21
2.1 随机过程概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
第 5 章 窄带随机过程
45
5.1 窄带平稳随机过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5.1.1 统计特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
第 4 章 随机信号通过线性系统
39
4.1 线性时不变系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.1.1 基本理论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.3.2 均方与方差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
随机信号分析
[R(t1,
t2
)
mX
2
]dt1dt2
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8
4.1 各态历经性
lim
T
1 4T
2
T TBiblioteka TT c(t1,t2 )dt1dt2
X(t)平稳
1
lim
T
4T
2
T T
T
T c(t1 t2 )dt1dt2
令 t1+t2 =u , t1 t2= 即 2t1 u , 2t2 u
0
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4.1 各态历经性
A[ X
(t)]
A[a cos(0t
)]
lim
T
1 2T
T
T a cos(0t )dt
将Φ看作常数，各样本函数的时间平均。
a lim
T 2T0
sin(0t )
T T
a lim
T 2T0
sin(0T
) sin(0T
)
lim a 0
T T0
有界
A[ X (t)] E[ X (t)] 0 X(t)均值各态历经
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4.1 各态历经性
另解：
RX (t1,t2 ) E X (t1)X (t2 )
E[a cos(0t1 )a cos(0t2 )]
a2 2
E[cos(0t1
0t2
2) cos(0t1
1
lim
T
4T
2
TT
T T c(t1, t2 )dt1dt2 0
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4.1 各态历经性
EA[X(t)]=E[lim 1
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%zxt 同相分量 Ac
Aszxt=-1*Zxt.*sin(2*pi*1000*t)+hilbert(Zxt).*cos(2*pi*1000*t); %zxt 正交分量 As
%zyt 同相分量 Ac
Aszyt=-1*Zyt.*sin(2*pi*1000*t)+hilbert(Zyt).*cos(2*pi*1000*t); %zyt 正交分量 As
4 Zx(t) 和 Zy(t) 的功率谱密度：
4
5 Zx(t) 和 Zy(t)的同相分量和正交分量的功率谱密度：
5
附：程序代码：
fs=10000;N=10000; n=0:N-1;t=n/fs; f=n*fs/N; figure(1) plot(t,b); xlabel('t');ylabel('a(t)');title('a(t)');%绘出 a（t）的时域波形 at=cos(2*pi*1000*t);%产生 1000hz 正弦载波 x=at.*b;%调制 figure(2) plot(t,x); xlabel('t');ylabel('x(t)');title('x(t)');%绘出 x（t）的时域波形 yt=awgn(x,22);%叠加高斯白噪声 figure(3) plot(t,yt); xlabel('t');ylabel('y(t)');title('y(t)');%绘出 y（t）的时域波形 Zxt=x+i*hilbert(x);%希尔伯特变换 figure(4) subplot(2,1,1),plot(t,Zxt); xlabel('t');ylabel('Zx(t)');title('Zx(t)'); Zyt=yt+i*hilbert(yt);% 希尔伯特变换 subplot(2,1,2),plot(t,Zyt); xlabel('t');ylabel('Zy(t)');title('Zy(t)'); %计算 Zx(t) 和 Zy(t)功率谱密度并绘图 cZx=xcorr(Zxt,'unbiased'); %计算序列的自相关函数 CX=fft(cZx,N); PZx=abs(CX); plot_PZx=10*log10(PZx); figure(5) subplot(2,1,1),plot(f,plot_PZx); xlabel('f/HZ');;title('Szx(jw)');%绘出 Zx(t)功率谱密度 cZy=xcorr(Zyt,'unbiased');
二：仿真过程与分析 (matlab 程序附在最后)
1． 1 仿真一个单频信号 a(t)=sin(2*pi*1t) 如下图：
2
1.2 进行调制 x(t)=a(t)cos(2*pi*1000t)
2 叠加噪声：y(t)=x(t)+e(t)
3
3 变成解析信号： Zx(t)=x(t)+jx^(t); Zy(t)=y(t)+jy^(t); 其时域波形如下：
随机信号分析 课程设计报告
姓名： 学号： 课程名称： 指导教师：
甘雨 2013110903017 随机信号分析 魏平
1
一：设计要求：
调用MATLAB函数，进行适当编程，完成： （1）任意仿真一个低通信号或者低频单频信号a (t ), 进行调制：x(t ) a (t ) cos 0t，其中的参数自定。 （2）仿真一个高斯白噪声e(t ),设置不同的信号和噪声功率比， 然后相加: y (t ) x(t ) e(t )，其中的参数自定。 （3）将x (t )和y (t )变成解析信号 ˆ (t )；z y (t ) y (t ) y ˆ (t ) z x (t ) x (t ) x （4）计算并画出z x (t )和z y (t )的波形 （5）计算并画出z x (t )和z y (t )的功率谱密度 （6）计算并画出z x (t )和z y (t )的同相分量和正交分量的功率谱密度
6
%采样频率和数据点数 %时间序列
%频率列
b=sin(2*pi*1*t); %产生 1HZ 单频正弦信号
CY=fft(cZy,N); PZy=abs(CY); plot_PZy=10*log10(PZy); subplot(2,1,2),plot(f,plot_PZy); xlabel('f/HZ');;title('Szy(jw)');%绘出 Zy(t) 功率谱密度 %计算同相分量和正交分量的功率谱 Aczxt=Zxt.*cos(2*pi*1000*t)+hilbert(Zxt).*sin(2*pi*1000*t); cAczx=xcorr(Aczxt,'unbiased'); %计算自相关函数 CX1=fft(cAczx,N); PAczx=abs(CX1); plot_PAczx=10*log10(PAczx);%同相分量正交功率谱 figure(6) subplot(2,1,1),plot(f,plot_PAczx); xlabel('f/HZ');;title('SAczx(jw)');% 绘出 Zx(t) 功率谱密度 SAc(jw) cAszx=xcorr(Aszxt,'unbiased'); % 计算自相关函数 CX2=fft(cAszx,N); PAszx=abs(CX2); plot_PAszx=10*log10(PAszx);%同相分量正交功率谱 subplot(2,1,2),plot(f,plot_PAszx); xlabel('f/HZ');;title('SAszx(jw)');%绘出 Zx(t)功率谱密度 SAs(jw) Aczyt=Zyt.*cos(2*pi*1000*t)+hilbert(Zyt).*sin(2*pi*1000*t); cAczy=xcorr(Aczyt,'unbiased'); %计算自相关函数 CY1=fft(cAczy,N); PAczy=abs(CY1); plot_PAczy=10*log10(PAczy);%同相分量正交功率谱 figure(7) subplot(2,1,1),plot(f,plot_PAczy); xlabel('f/HZ');;title('SAczy(jw)');%绘出 Zy(t)功率谱密度 SAc(jw) cAszy=xcorr(Aszyt,'unbiased'); %计算自相关函数 CY2=fft(cAszy,N); PAszy=abs(CY2); plot_PAszy=10*log10(PAszy);%同相分量正交功率谱 subplot(2,1,2),plot(f,plot_PAszy);
xlabel('f/HZ');;title('SAszy(jw)');% 绘出 Zy(t) 功率谱密度 SAs(jw)
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