随机信号分析基础作业题
随机信号分析(第3版)习题及答案
1. 2. 3. 4. 5.6.有四批零件，第一批有2000个零件，其中5%是次品。
第二批有500个零件，其中40%是次品。
第三批和第四批各有1000个零件，次品约占10%。
我们随机地选择一个批次，并随机地取出一个零件。
（1） 问所选零件为次品的概率是多少？（2） 发现次品后，它来自第二批的概率是多少？解：（1）用i B 表示第i 批的所有零件组成的事件，用D 表示所有次品零件组成的事件。
()()()()123414P B P B P B P B ====()()()()12341002000.050.420005001001000.10.110001000P D B P D B P D B P D B ========()11110.050.40.10.10.16254444P D =⨯+⨯+⨯+⨯=（2）发现次品后，它来自第二批的概率为，()()()()2220.250.40.6150.1625P B P D B P B D P D ⨯===7. 8.9. 设随机试验X 的分布律为求X 的概率密度和分布函数，并给出图形。
解：()()()()0.210.520.33f x x x xδδδ=-+-+-()()()()0.210.520.33F x u x u x u x =-+-+-10.11. 设随机变量X 的概率密度函数为()xf x ae -=，求:(1)系数a ；（2）其分布函数。
解：（1）由()1f x dx ∞-∞=⎰()()2xxx f x dx ae dx ae dx e dx a ∞∞∞---∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰所以12a =（2）()1()2xxtF x f t dt e dt --∞-∞==⎰⎰所以X 的分布函数为()1,0211,02xx e x F x e x -⎧<⎪⎪=⎨⎪-≥⎪⎩12.13.14.X Y求：（1）X 与Y 的联合分布函数与密度函数；（2）X 与Y 的边缘分布律；（3）Z XY =的分布律；（4）X 与Y 的相关系数。
随机信号分析试题
姓名年级学院专业学号密封线内不答题一.填空题（每空3分共33分） 1.随机变量X ，Y 独立的条件是 。
2.若窄带信号()X t 通过一个幅度为A 的宽带系统输出()Y t ,则二者的关系为 。
3.白噪声通过理想带通系统后，其输出功率谱密度为 分布。
4.实信号)(t x 的解析信号是 。
5.随机变量X 服从0,1分布（P x p ==)1(）的特征函数()X φυ= 。
6.若信号()X t 与()Y t 恒有12(,)0R t t =,则()X t 与()Y t 彼此 。
7.若信号()X t 与()Y t 无关, 如果 则 ()X t 与()Y t 独立。
8.若信号()X t 与()Y t 都是高斯信号,则()X t 与()Y t 独立的充要条件是 。
9.随机信号的平稳性包括 。
10.白噪声信号的()R τ= 。
11.随机信号()X t 均值各态历经表示 。
二、（12分）设正态分布随机变量),(~2σμN X 的特征函数。
姓名年级学院专业学号密封线内不答题三、（12分）假定三维随机变量),(~),,(321x x C X X X μ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321x μ， ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=820242024x C 求（1）1X 的密度函数；（2）),(21X X 的密度函数；（3）31X X +的密度函数。
姓名年级学院专业学号密封线内不答题四、（14分）已知)()cos()()()(0t N t a t N t S t X ++=+=θω,其中θω,,0a 为常数，白噪声)(t N 的功率谱为2/0N 。
求此RC 电路输入前、后的信噪比？姓名年级学院专业学号密封线内不答题五、(15分) 1. 给出严格平稳随机过程和广义平稳随机过程的定义。
2.给出严格各态历经和广义各态历经的定义。
姓名 年级 学院 专业 学号 密封线内不答题 3.解释等效噪声带宽。
六、（14分）设随机过程()cos()X t A t ωϕ=+，其中ϕ是在(−π, π)中均匀分布的随机变量，A 、ω为常数。
(完整word版)随机信号分析习题.(DOC)
随机信号分析习题一1. 设函数⎩⎨⎧≤>-=-0 ,0 ,1)(x x e x F x ，试证明)(x F 是某个随机变量ξ的分布函数.并求下列概率：)1(<ξP ，)21(≤≤ξP 。
2. 设),(Y X 的联合密度函数为(), 0, 0(,)0 , otherx y XY e x y f x y -+⎧≥≥=⎨⎩, 求{}10,10<<<<Y X P 。
3. 设二维随机变量),(Y X 的联合密度函数为⎥⎦⎤⎢⎣⎡++-=)52(21exp 1),(22y xy x y x f XY π 求:（1）边沿密度)(x f X ,)(y f Y（2)条件概率密度|(|)Y X f y x ，|(|)X Y f x y4. 设离散型随机变量X 的可能取值为{}2,1,0,1-，取每个值的概率都为4/1，又设随机变量3()Y g X X X ==-。
(1）求Y 的可能取值 （2）确定Y 的分布. （3）求][Y E 。
5. 设两个离散随机变量X ，Y 的联合概率密度为:)()(31)1()3(31)1()2(31),(A y A x y x y x y x f XY --+--+--=δδδδδδ试求：（1)X 与Y 不相关时的所有A 值。
（2）X 与Y 统计独立时所有A 值。
6. 二维随机变量（X ，Y )满足:ϕϕsin cos ==Y Xϕ为在[0，2π]上均匀分布的随机变量，讨论X ,Y 的独立性与相关性。
7. 已知随机变量X 的概率密度为)(x f ,求2bX Y =的概率密度)(y f .8. 两个随机变量1X ，2X ,已知其联合概率密度为12(,)f x x ,求12X X +的概率密度？9. 设X 是零均值，单位方差的高斯随机变量，()y g x =如图，求()y g x =的概率密度()Y f y\10. 设随机变量W 和Z 是另两个随机变量X 和Y 的函数222W X Y Z X⎧=+⎨=⎩ 设X ，Y 是相互独立的高斯变量。
随机信号分析基础第五章习题
5.2.1.2（1）系统输出的均值
设X(t)是有界的平稳过程，其均值为mX，则
E[Y
(t)]
E
h( )X
(t
)d
h( )E[X (t )]d
mX
h( )d
(5.2.3)
显然，mY
E[Y (t)] mX
h( )d 是与时间无关的常数。
32
RX ( ) FT GX ( )
所以输入的功率谱密度：
GX
()
2
3
()
2
[
(
2
)
(
2
)]
(t)
1
cos 0t
sin(t / 2)
2 t / 2
ea
ea cos 0
1 , 1
这是一个二阶MA过程
2 X
1 ,q
3
2, b0
1,b1
2, b2
1
2, k 0
RZ
(k )
4
3
,
k
1 3
,
k
1 2
0, k 2
可求得功率谱为：
GZ () F[RW (k)]
2
RZ (k)e jk k 2
2 4 (e j e j ) 1 (e j2 e j2 )
式中H(ω )是系统的传输函数，其模（绝对值）的平 方∣H(ω )∣2称之为系统的功率传输函数。
随机信号分析试题
i 一.填空题(每空3分共18分)：1.随机信号功率谱的物理意义是。
22.广义各态历经是指。
33.白噪声通过理想低通系统后，功率谱为。
号；4.希尔伯特变换中系统的冲激响应h(t)传递函数；H( ) 。
5 5.随机信号x(t)的解析函信号是。
二.判断题(每小题3分共15分)题小答1.随机变量X, Y独立，则有E(XY) E(X)E(Y)。
() 不内2.理想白噪声过程在不同时刻的两个状态独立。
()封3.一可以成为平稳过程的自相关函数。
曲密()4.功率谱密度S x()是实函数并且是偶函数。
()5.实平稳随机过程X(t)通过线性时不变系统的输出为Y(t),则有S x( )S Y( ) S XY()S YX() ( )三.(12分)若有一随机变量X,其概率密度函数为f(t) -e ax u(t)o2 求：(1) a的值；(2) X的特征函数X v ；第1页共4页(3)随机变量Y 2X 1,求Y的一阶概率密度函数。
.( 15 分) 已知随机相位正弦信号X(t) cos 0t , 0为常数，为在［0, 2兀］内均匀分布的随机变量。
试求：(1) X(t)的数学期望和自相关函数；(2)判定X(t)是否为平稳过程；(3)计算x(t)的功率谱密度。
五.(15分)若输入信号X(t) X。
cos( o t )作用于图XX所示RC电路，其中X。
为［0,1］上均匀分布的随机变量，为［0,2兀］上均匀分布的随机变量，并且X。
与彼此独立。
求输出信号Y(t) 的功率谱与相关函数。
题业答专才不内线密六.(15分)复随机过程Z(t) e j(0t),式中。
为常数，是在。
2)：上均匀分布的随机变量。
求：(1)E［Z(t *(5和E［Z(t)Z(t)第3页共4页第4页共4页］;:(2)信号的功率谱。
七.(15分)平稳随机过程x(t)作用到冲激响应分别为几代)和卜2代)的 串联系统。
用h i (t)、h 2(t)和X(t)的自相关函数R x ()表示的Y i (t)和丫2⑴ 的互相关函数，并计算丫(t)和Y 2(t)的功率谱。
随机信号分析题目及答案
1. （10分）随机变量12,X X 彼此独立，且特征函数分别为12(),()v v φφ，求下列随机变量的特征函数：（1） 122X X X =+ （2）12536X X X =++解：（1）()121222()jv X X jvX jv X jvXX v E e E e E e e φ+⎡⎤⎡⎤⎡⎤===⋅⎣⎦⎣⎦⎣⎦1221212()(2)jvX jv X X X E e E e v v φφ⎡⎤⎡⎤=⎣⎦⎣⎦和独立（2）()1212536536()jv X X jv X jv X jv X v E e E e e e φ++⎡⎤⎡⎤==⋅⋅⎣⎦⎣⎦1253612jv X jv X jv X X E e E e E e ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦和独立 612(5)(3)jv e v v φφ=2. （10分）取值()1,1-+，概率[0.4,0.6]的独立()半随机二进制传输信号()X t ，时隙长度为T ，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） 信号的一维概率密度函数();X f x t 。
解：（1）()10.410.60.2E X t =-⨯+⨯=⎡⎤⎣⎦ (2) 当,t t τ+在同一个时隙时：[]222(,)()()[()]10.6(1)0.41X R t t E X t X t E X t ττ+=+==⨯+-⨯=当,t t τ+不在同一个时隙时：[][][](,)()()()()0.20.20.04X R t t E X t X t E X t E X t τττ+=+=+=⨯=（3）()()();0.610.41X f x t x x δδ=-++3. （10分）随机信号0()sin()X t t ω=+Θ，()()0cos Y t t ω=+Θ，其中0ω为常数，Θ为在[]-,ππ上均匀分布的随机变量。
随机信号分析基础作业题
随机信号分析基础作业题第⼀章1、有朋⾃远⽅来，她乘⽕车、轮船、汽车或飞机的概率分别是0.3，0.2，0.1和0.4。
如果她乘⽕车、轮船或者汽车来，迟到的概率分别是0.25，0.4和0.1，但她乘飞机来则不会迟到。
如果她迟到了，问她最可能搭乘的是哪种交通⼯具？解：()0.3P A =()0.2P B =()0.1P C =()0.4P D =E －迟到，由已知可得(|)0.25(|)0.4(|)0.1(|)0P E A P E B P E C P E D ====全概率公式： ()()()()(P E P E AP E B P E C P E D=+++ 贝叶斯公式：()(|)()0.075(|)0.455()()0.165(|)()0.08(|)0.485()0.165(|)()0.01(|)0.06()0.165(|)()(|)0()P EA P E A P A P A E P E P E P E B P B P B E P E P E C P C P C E P E P E D P D P D E P E ?====?===?===?==综上：坐轮船3、设随机变量X 服从瑞利分布，其概率密度函数为2222,0()0,0X x x X x e x f x x σσ-??>=??式中，常数0X σ>，求期望()E X 和⽅差()D X 。
考察：已知()x f x ，如何求()E X 和()D X ？222222()()()[()]()()()()()()()x x E X x f x dxD XE X m X m f x dxD XE X E X E X x f x dx∞-∞∞-∞∞-∞=?=-=-=-?=6、已知随机变量X 与Y ，有1,3,()4,()16,0XYEX EY D X D Y ρ=====，令3,2,U X Y V X Y =+=-试求EU 、EV 、()D U 、()D V 和(,)Cov U V 。
《随机信号基础》练习题
《随机信号分析》练习题一、 概念题1．叙述随机试验的三个条件。
2．写出事件A 的概率P(A)所满足的三个条件。
3．何谓古典概型？其概率是如何计算的？ 4．两个事件独立的充要条件。
5．两个随机变量独立的充要条件。
6．两个随机过程的独立是如何定义的？7．随机变量X 服从正态分布，写出其概率密度函数表达式，并说明其中各个参数的意义。
8．简述一维随机变量分布函数F （x ）的性质。
9．已知连续型随机变量X 的分布特性，分别用分布函数)(x F X 和概率密度函数)(x f X 表示概率}{21x X x P ≤<。
10． 随机变量X 的特征函数)(μX C 是如何定义的？写出由)(μX C 计算k阶矩)(k X E 的公式。
11．设X 1,X 2,…,Xn 为相互独立的随机变量，其特征函数分别为C 1(μ),C 2(μ),…,Cn(μ)，设∑==n i i X Y 1，则C Y (μ)=？12． 对于一般的复随机变量，其数学期望、方差、协方差各是实数还是复数？13． 写出随机过程X(t)的n 维分布函数定义式。
14． 简述随机过程宽平稳性与严平稳性的区别。
15． 平稳过程与各态历经过程有何关系？16． 设平稳随机过程X(t)的自相关函数为R X (τ)，X(t)依均方意义连续的条件是？17． 已知平稳随机过程X(t)、Y(t)的相关时间分别为X τ和Y τ，若X τ>Y τ，说明X(t) 与Y(t)的起伏程度那个较大？18． 两个随机过程广义联合平稳的条件是什么？19． 平稳随机过程)(t X 的功率谱密度)(ωX G 的物理意义是什么？)(ωX G 与物理谱密度有何关系？20． 白噪声的功率谱密度和自相关函数有何特点？ 21． 简述维纳-辛钦定理并写出其表达式。
22． 何为线性系统？23． 写出希尔伯特变换器的频率响应、幅频响应和相频响应表达式。
24． 写出窄带过程的准正弦表达式和莱斯表达式。
随机信号分析答案 哈工大
0 ≤ x <1 ，求 Y=5X+1 的概率密度函 其他
1.6 设随机变量 X 1 , X 2 ,⋅ ⋅ ⋅, X n 在[a , b] 上均匀分布，且互相独立。若 Y = ∑ X i ,求
i =1
n
（1）n=2 时，随机变量 Y 的概率密度。 （2）n=3 时，随机变量 Y 的概率密度。
⎧ 1 a≤ x≤b ⎪b − a ⎪ 解： f i ( xi ) = ⎨ i = 1,2,⋅ ⋅ ⋅, n ⎪0 其它 ⎪ ⎩ n=2 时， f Y ( y ) = f X 1 ( y ) ∗ f X 2 ( y )
-∞
⎧1 1.5 设随机变量 X 的概率密度为 f X ( x) = ⎨ ⎩0 数。 解：反函数 X = h(y) = (Y-1)/5 1≤y≤6 h′(y) = 1/5 fY (y) = fX (h(y))｜h′(y)∣= 1 ×1/5 = 1/5 1≤ y ≤ 6 ⎧1 / 5 f Y ( y) = ⎨ 于是有 其他 ⎩ 0
⎧ X 1 = a1Y1 + b1Y2 ⎨ ⎩ X 2 = c1Y1 + d1Y2
（ Y1 , Y2 ）的联合概率密度为 证明：
⎧Y1 = aX 1 + bX 2 ⎨ ⎩Y2 = cX 1 + dX 2
f Y1Y2 ( y1 , y 2 ) =
1 f X X (a1 y1 + b1 y 2 , c1 y1 + d1 y 2 ) ad − bc 1 2
（4） F ( x) =
第二次作业：练习一之 4、5、6、7 题 1.4 随机变量 X 在[α，β]上均匀分布，求它的数学期望和方差。 解：因 X 在[α，β]上均匀分布 ⎧ 1 α≤下≤β ⎪ f ( x) = ⎨ β − α ⎪ 其他 ⎩0
随机信 分析基础习题
E
Tlim
1 2T
X
T
(
,
)
2
lim 1 T 2T
E
XT (, ) 2
Gx(ω)被称为随机过程X(t)的功率谱密度函数，功率谱密 度是从频率角度描述随机过程X(t)的统计特性的最主要的 数字特征。
4.1 功率谱密度 随机过程
随机过程X(t)的平均功率为：
2GX
( )[1
e
j
2
e
j
]
2GX ()(1 cos )
4.16 解：
由题可知,A,B为实常数,X (t)和Y(t)是宽联合平稳的
(2)当平稳过程含有对应于离散频率的周期分量时，该成 分就在频域的相应频率上产生δ-函数。
4.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系 典型的傅氏变换
(t)
1
cos0t
sin(t / 2)
2 t / 2
ea
ea cos0
1 , 1
E s2 (t)dt 1
2
S( ) d
2
时域内信号ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ能量等于频域内信号的能量
S () 2
4.1 功率谱密度 随机过程
随机信号的能量一般是无限的，但是其平均功率是有限的。 因此可推广频谱分析法，引入功率谱的概念。
GX () E[GX (, )]
的功率谱密度的表达式.
4 (4) 1 2 j 6
×
该表达式含有虚部，不是实函数，所以不 是正确的功率谱密度表达式
4.4 解：先求出自相关函数
随机信号分析
渤海大学继续教育学院考试卷专业 通信工程专业 科目 随机信号分析…………………………………………………………………………………………………………………… 题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总分分数一、填空题（每2分，共20分）1. 数学期望是描述随机变量的（ ），方差是用来度量随机变量偏离其（ ）的程度2. 随机变量的X 特征函数是（ ）第二特征函数是（ ）它们之间的关系是（ ）3. 两个随机变量统计，它们必然是（ ）相关的4. 设有实信号，)(t x 它的希尔伯特换定义是（ ），反变换定义为（ ）5. 各态历经过程必须是（ ），但平稳过程 （ ）都具有各态历经性。
6. 按照随机过程的时间和状态，可以将随机过程分为（ ）、（ ）、（ ）和（） 7. 对于高斯过程，不相关和（ ）是等价的，狭义平稳和（ ）是等价。
8. 具有高斯分布的噪声称为（ ）。
具有均匀分布的噪声叫（ ），而如果一个随机过程的功率谱密度是常数，则称它为（） 9. 如果一个随机过程的功率谱密度是常数，则称它为（ ）二、单选题（每小题2分，共20分）_1. 随机过程的样本函数是（ ）A 确定的时间函数B 随机函数C 随机变量的函数D 常量2 .若)()()]()([2121t m t m t Y t X E Y X = 则随机过程 )(1t X 与)(2t Y ( )A 不相关B 正交C 独立D 平稳过程3 若联合宽平稳过程)(t X 与)(t Y 的互功率密度0)(=ωXY S ,则)(t X 与)(t Y （ ） A 不相关 B 正交 C 独立 D 平稳过程4 各态历经随机过程（ ）A 必定宽平稳B 非定稳C 不一定平稳5 平稳随机过程)(t X 的均方值为 （ ）A 负的B 非负的常量C 时间t 的函数6 若)(*)()(t x t v t y = 则y(t)的希尔伯特变换为：（ ）A )(*)(ˆ)(ˆt x t v t y =B )(ˆ*)(ˆ)(ˆt x t v t y =C )()(ˆ)(ˆt x t v t y =D )(*)()(ˆt x t v t y =7 设dt e x x t⎰∞-=Φ2221)(π为标准正态分布随机变量的概率积分函数，则=-Φ)(x ( )A )(x ΦB 1 － )(x ΦC －)(x ΦD 21－)(x Φ8 若随机变量X 的概率密度为44221)(-+-=x x e x f π 则E[X]=（ ）A 0B 1C 2D 39. 平稳随机过程X(t)希尔伯特变换 )(ˆt X 的统计自相关函数 )(ˆτX R ，和时间自相关函数)(ˆτT X R ，分别等于：( ) A )()(),()(ˆˆττττ-=-=XT T X X X R R R R B )()(),()(ˆˆττττXT T X X X R R R R ==C )()(),(ˆ)(ˆˆττττ-==XT T X X X R R R RD )(ˆ)(),(ˆ)(ˆˆττττXT T X X X R R R R ==10 以下（ ）不是平稳随机过程自相关函数的性质A )()(ττ-=X X R RB )()0(τX X R R ≤C )()(ττ-=+X X R T RD 2)()(X X X m R R im l =∞=∞→ττ。
第二章随机信号分析基础习题
2.6
解:由图可得下表 ξ1 ξ2 ξ3
X(2) 3 X(6) 5
所以：
4 7
6 2
1 14 E[ X (6)] (5 7 2) ; 3 3 1 55 E[ X (2) X (6)] (3 5 4 7 6 2) ; 3 3
出现一个典型的错误：
1 13 E[ X (2)] (3 4 6) ; 3 3
2
0
cos( ot )d
由定义先求出均方值，就可以得到方差：
E[ X (t )] E[a cos (0t )] 2 1 cos(2 0 t 2 ) E[a ] 2 2 2 a a 2 cos(2 0t 2 )d 22 2 0 a 2
2.12 证明：
dX (t ) E[ X (t ) ] dt
X (t t ) X (t ) E[ X (t )lim ] t t 0
E[ X (t ) X (t t )] E[ X (t ) X (t )] lim t t 0
lim
t 0
RX (t , t t ) RX (t , t ) t
3、随机过程的数字特征 数学期望
m X (t ) E[ X (t )] x p X ( x; t )dx
2 X 2
2 ( t ) E [ X ( t )] x 均方值 p X ( x ; t )dx
2 2 ( t ) D [ X ( t )] E [{ X ( t ) m ( t )} ] 方差 X
第二章 随机信号概论
本章要点： 1、随机过程的概念 可理解为依赖于时间t的一族随机变量或 随机试验得到的一族时间t的函数。 2、随机过程的概率分布
随机信号分析练习题
1.10 利用MATLAB 提供的disttool 命令熟悉常用概率密度和概率分布函数,改变分布的参数，观察曲线的变化。
解：
程序：
图像：
图像(一)
图像(二)
图像(三)
1.11 设随机变量X~N(2,0.52)，编写计算P{
2.11<X<2.22}的MATLAB 程序，并给出计算结果。
解：
程序：
1.12 编写画出N(1,1/4)的概率密度和概率分布函数图形的MATLAB 程序，并给出绘图的结果。
解：
程序：
图像：
1.13 用MATLAB 画出二维正态概率密度和二维正态概率分布的图形。
解：
图像：
1.14 已知二维随机变量（X,Y ）的联合概率密度为
{exp[(2)]
0,0(,)0f A x y x y x y -+>>=其他
利用 MATLAB 的符号运算功能，求(1)待定系数 A ； （2）P{X>2,Y>1}； （3）边缘分布 fX(x)和 fY(y)。
解：
程序：。
随机信号分析基础第三章习题
首先讨论平稳性，由题可知
E [ X (t )] 1 T
T 0
S (t )
1 T
d
tT t
S ( ) d
co n st
R X (t 1 , t 2 ) E [ X (t 1 ) X (t 2 )]
T 0
S (t 1 )S (t 2 )
2
T 0
S (t )
2
1 T
d
tT t
S ( )d
2
• 综合以上讨论，该随相周期过程是宽平稳的
现在讨论各态历经性：
X (t ) lim 1 T 1 T 1 2T
T
T T
s(t ) d t
T 0 T 0
s(t ) d t s( ) d
E [ X (t )]
X (t ) X (t ) lim lim 1 T 1 2T 1 2T
T 0
T
T T T T
x (t ) x (t ) d t s(t )s(t ) d t
T
s( )s( ) d
R X ( )
m X lim 4 e
2
co s 0
2
E [ X (t )] m X 5
2 2
R X ( ) 4 e
1
co s co s 3
2
R X ( ) R X ( )
• 噪声分量 • 信号分量
PN R X (0 ) 4
1
PS R X (0 ) 1
随机信号分析基础课后练习题含答案
随机信号分析基础课后练习题含答案第一部分随机变量和概率分布练习题1设离散随机变量X的概率分布函数为：X0 1 2 3 4P X0.05 0.15 0.35 0.30 0.15求E(X)和D(X)。
答案1根据概率分布函数的公式有：$$E(X)=\\sum_{i=1}^n x_i P_X(x_i) = 0 \\times 0.05 + 1\\times 0.15 + 2 \\times 0.35 + 3 \\times 0.30 + 4 \\times 0.15 = 2.25$$$$D(X)=\\sum_{i=1}^n (x_i-E(X))^2P_X(x_i) = 0.710625$$ 练习题2已知随机变量X的概率密度函数为：$$f_X(x) = \\begin{cases} \\frac{1}{3}e^{-\\frac{x}{3}} & x \\geq 0 \\\\ 0 & x < 0 \\end{cases}$$求E(X)和D(X)。
答案2根据概率分布函数的公式有：$$E(X)=\\int_{-\\infty}^{+\\infty}xf_X(x)dx =\\int_{0}^{+\\infty}x\\frac{1}{3}e^{-\\frac{x}{3}}dx=3$$ $$D(X)=E(X^2)-(E(X))^2=\\int_{-\\infty}^{+\\infty}x^2f_X(x)dx-(E(X))^2=\\int_{0}^{+\\infty}x^2\\frac{1}{3}e^{-\\frac{x}{3}}dx-9=\\frac{27}{4}$$第二部分随机过程练习题3设二阶矩有限的离散时间随机过程X n的均值序列为m n，自相关函数为R n(i,j)=E(X i−m i)(X j−m j)，其中 $0 \\leq i,j \\leq N$。
若m n=n2,R n(i,j)=ij(i+j)，求 $E(\\sum_{n=0}^N X_n)$。
随机信号分析习题.doc
随机信号分析习题一1. 设函数⎩⎨⎧≤>-=-0 ,0 ,1)(x x e x F x ，试证明)(x F 是某个随机变量ξ的分布函数。
并求下列概率：)1(<ξP ，)21(≤≤ξP 。
2. 设),(Y X 的联合密度函数为(), 0, 0(,)0 , otherx y XY e x y f x y -+⎧≥≥=⎨⎩， 求{}10,10<<<<Y X P 。
3. 设二维随机变量),(Y X 的联合密度函数为 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡++-=)52(21ex p 1),(22y xy x y x f XY π 求：（1）边沿密度)(x f X ，)(y f Y（2）条件概率密度|(|)Y X f y x ，|(|)X Y f x y4. 设离散型随机变量X 的可能取值为{}2,1,0,1-，取每个值的概率都为4/1，又设随机变量3()Y g X X X ==-。
（1）求Y 的可能取值（2）确定Y 的分布。
（3）求][Y E 。
5. 设两个离散随机变量X ，Y 的联合概率密度为：)()(31)1()3(31)1()2(31),(A y A x y x y x y x f XY --+--+--=δδδδδδ试求：（1）X 与Y 不相关时的所有A 值。
（2）X 与Y 统计独立时所有A 值。
6. 二维随机变量（X ，Y ）满足：ϕϕsin cos ==Y Xϕ为在[0，2π]上均匀分布的随机变量，讨论X ，Y 的独立性与相关性。
7. 已知随机变量X 的概率密度为)(x f ，求2bX Y =的概率密度)(y f 。
8. 两个随机变量1X ，2X ，已知其联合概率密度为12(,)f x x ,求12X X +的概率密度？ 9. 设X 是零均值，单位方差的高斯随机变量，()y g x =如图，求()y g x =的概率密度()Y f y\10. 设随机变量W 和Z 是另两个随机变量X 和Y 的函数222W X Y Z X⎧=+⎨=⎩ 设X ，Y 是相互独立的高斯变量。
随机信号分析基础第四章习题
E s2 (t)dt 1
2
S() d
2
时域内信号的能量等于频域内信号的能量
S() 2
4.1 功率谱密度 随机过程
随机信号的能量一般是无限的，但是其平均功率是有限的。 因此可推广频谱分析法，引入功率谱的概念。
GX () E[GX (, )]
E
Tlim
1 2T
X
T
(,
)
2
1
lim T 2T
2
N0 (0)
2
1 ( 0) 0 ( 0)
上式表明；白噪声在任何两个相邻时刻(不管这两个时刻多 么邻近)的状态都是不相关的，即白噪声随时间的起伏变化 极快，而过程的功率谱极宽。
与连续的白噪声过程相对应的随机序列则是白序列。
4.5 功率谱估值的经典方法
1. 周期图法
Gˆ X ()
1 N
E
XT (, ) 2
Gx(ω)被称为随机过程X(t)的功率谱密度函数，功率谱密 度是从频率角度描述随机过程X(t)的统计特性的最主要的 数字特征。
4.1 功率谱密度 随机过程
随机过程X(t)的平均功率为：
W E[W ]
lim 1
T
2
E[ X (t) ]dt
T 2T T
1
2
GX ( )d
(t)
1
c os0t
sin(t / 2)
2 t / 2
ea
ea cos0
1 , 1
0,
其他
1
2 ()
( 0 ) ( 0 )
rect( )
2a
a2 2
a
a
a2 ( 0 )2 a2 ( 0 )2
sin2 ( )
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第一章1、有朋自远方来，她乘火车、轮船、汽车或飞机的概率分别是0.3，0.2，0.1和0.4。
如果她乘火车、轮船或者汽车来，迟到的概率分别是0.25，0.4和0.1，但她乘飞机来则不会迟到。
如果她迟到了，问她最可能搭乘的是哪种交通工具？ 解：()0.3P A = ()0.2P B = ()0.1P C = ()0.4P D =E －迟到，由已知可得(|)0.25(|)0.4(|)0.1(|)0P E A P E B P E C P E D ==== 全概率公式： ()()()()()P E P EA P EB P EC P ED =+++ 贝叶斯公式：()(|)()0.075(|)0.455()()0.165(|)()0.08(|)0.485()0.165(|)()0.01(|)0.06()0.165(|)()(|)0()P EA P E A P A P A E P E P E P E B P B P B E P E P E C P C P C E P E P E D P D P D E P E ⋅====⋅===⋅===⋅==综上：坐轮船3、设随机变量X 服从瑞利分布，其概率密度函数为2222,0()0,0X x x X x e x f x x σσ-⎧⎪>=⎨⎪<⎩式中，常数0X σ>，求期望()E X 和方差()D X 。
考察： 已知()x f x ，如何求()E X 和()D X ？222222()()()[()]()()()()()()()x x E X x f x dxD XE X m X m f x dxD XE X E X E X x f x dx∞-∞∞-∞∞-∞=⋅=-=-=-⇒=⋅⎰⎰⎰6、已知随机变量X 与Y ，有1,3,()4,()16,0.5XY EX EY D X D Y ρ=====，令3,2,U X Y V X Y =+=-试求EU 、EV 、()D U 、()D V 和(,)Cov U V 。
考察随机变量函数的数字特征思路： 协方差：(,)()()()Cov X Y E XY E X E Y =-⋅ 相关系数：22()()()()()()2(,)XY E aX bY aE X bE Y D aX bY a D X b D Y abCov X Y ρ=+=++=++()6()5()76()52(,)40E U E V D U D V Cov U V ==-===-11、设随机变量X 的均值为3，方差为2。
令新的随机变量622Y X =-+，问：随机变量X 与Y 是否正交、不相关？为什么？ 考察正交、不相关的概念()0E XY =⎧⎨≠⎩ 0正交，非0不正交XY ρ=⎧⎨≠⎩ 0不相关，非0相关 ()0E XY = 正交 (,)0Cov X Y ≠ 相关以上四题都是概率论的标准题。
第二章1、已知随机信号0()cos X t A t ω=，其中0ω为常数，随机变量A 服从标准高斯分布，求0020,,33t ππωω=三个时刻()X t 的一维概率密度函数。
解：002200[()][cos ]cos []()[()][cos ]cos []x Xm E X t E A t t E A t D X t D A t t D A ωωσωω===⋅===⋅A 服从标准高斯分布 022200[]0,[]1[]cos 0()[]cos cos x X E A D A m E A t t D A t tωσωω∴==∴=⋅==⋅=∴一维高斯概率密度函数22220[()]2cos 2()(,)x X x m t x tt x f x t ωσ---==①当0t =时，22(;0)x x f x -=②当03t πω=时，220(;)3x x f x πω-= ③当023t πω=时，2202(;)3x x f x πω-=3、随机变量X 与Y 相互统计独立，并且服从2(0,)N σ分布。
它们构成随机信号()X t XYt =，试问：(1)信号X(t)的一维概率密度函数(;)x f x t ；(2) t 时刻的随机变量是什么分布，求其均值和方差。
解：（1）,X Y 服从2(0,)N σ分布 且()X t X Yt =+()X t ∴也服从正态分布[()][][][]0[()][]E X t E X Yt E X tE Y D X t D X Yt ∴=+=+==+,X Y 相互统计独立()22222221[()][][][](1)(;)x t x D X t D X Yt D X t D Y t f x t σρ-+∴=+=+=+∴=（2）t 时刻，随机变量是高斯分布22[()]0[()](1)E X t D X t t σ==+∴其均值为0，方差为22(1)t σ+4、假定随机正弦幅度信号0()cos()X t A t ωθ=+，其中频率0ω和相位θ为常数，幅度A 是一个服从[]0,1均匀分布的随机变量，试求t 时刻该信号加在1欧姆电阻上的交流功率平均值。
解：t 时刻该信号加在1欧姆上的交流功率为[()]D X t0[()][cos()]D X t D A t ωθ=⋅+频率0ω和相位θ为常数200[cos()]cos ()[]D A t t D A ωθωθ∴⋅+=+⋅A 服从[0,1]均匀分布1,01()0,A a f a other<<⎧∴=⎨⎩ 211222201[][][][]121[]121[()]cos ()12D AE A E A a da a da D A D X t t ωθ∴=-=-⋅=∴=∴=+⎰⎰5、已知随机信号()X t 的均值为()X m t ，协方差函数为12(,)X C t t ，又知道()f t 是确定的时间函数。
试求随机信号()()()Y t X t f t =+的均值以及协方差。
解：[()][()()][()][()]E Y t E X t f t E X t E f t =+=+()f t 是确定信号12121211221212121211221212[()]()()(,)[()()][()][()][()()][()()][()()()()()()()()][()()][()()][()()]()[()](X X E Y t m t f t C t t E Y t Y t E Y t E Y t E X t f t E X t f t E X t X t X t f t f t X t f t f t E X t f t E X t f t E X t X t f t E X t f t ∴=+=⋅-⋅=+⋅+=+++-+⋅+=++211212************)[()]()()[()][()]()[()]()[()]()()[()()][()][()](,)X E X t f t f t E X t E X t f t E X t f t E X t f t f t E X t X t E X t E X t C t t +-⋅---=-= ()Y t ∴的均值为()()X m t f t +其协方差为：12(,)X C t t9、设接收机中频放大器的输出随机信号为()()()X t s t N t =+，其中()N t 是均值为零，方差为2σ的高斯噪声随机信号，而00()cos()s t t ωθ=+为确知信号，求随机信号()X t 在任意时刻1t 的一维概率密度函数。
解：()()()()()()X t S t N t N t X t S t =+=-00()cos()S t t ωθ=+是确知信号[()][()()]()[()]E X t E S t N t S t E N t ∴=+=+()N t 服从均值为0，方差为2nσ的高斯分布2002002[cos()]2[()]0[()]()cos()[()][()()][()](,)nn x t X E X t E X t S t t D X t D S t N t D N t f x t ωθσωθσ-+-∴=∴==+=+==∴=第三章3、设()X t 与()Y t 是统计独立的平稳随机信号。
求证由它们的乘积构成的随机信号()()()Z t X t Y t =也是平稳的。
证：()X t 与()Y t 是统计独立的平稳随机信号∴1212212222[()](,)[()()](),||[()][()]XX X X X E X t m R t t E X t X t R t t E X t D X t ττϕσ====-==同理1212212222[()](,)[()()](),||[()][()]YY Y YY E Y t m R t t E Y t Y t R t t E Y t D Y t ττϕσ====-==1212112212121212121221()()()[()][()()][()][()](,)[()()][()()()()][()()()()][()()][()()](,)(,)()(),||[X Y Z X Y X Y Z t X t Y t E Z t E X t Y t E X t E Y t m m R t t E Z t Z t E X t Y t X t Y t E X t X t Y t Y t E X t X t E Y t Y t R t t R t t R R t t E Z τττ===⋅=⋅==⋅=⋅=⋅=⋅=⋅=-2222222222222()][()()][()][()][()][()()][()][()]X Y X Y X Yt E X t Y t E X t E Y t D Z t D X t Y t E Z t E Z t m m ϕϕϕϕ=⋅=⋅=⋅<∞=⋅=-=⋅-⋅由平稳条件可知()()()Z t X t Y t =也是平稳的随机信号8、设随机信号00()()cos ()sin Z t X t t Y t t ωω=-，其中0ω为常数，()X t 、()Y t 为平稳信号。
试求：(1)()Z t 的自相关函数(,)Z R t t τ+；(2)若()()X Y R R ττ=，()0XY R τ=，求(,)Z R t t τ+。
解： (1)()X t ，()Y t 是平稳的随机信号000000000000(,)[()()][(()cos ()sin )(()cos ()()sin ())][()()cos cos ()()()cos sin ()()()sin cos ()()()sin ()sin ]c Z R t t E Z t Z t E X t t Y t t X t t Y t t E X t X t t t X t Y t t t X t Y t t t Y t Y t t t ττωωτωττωττωωττωωττωωττωτω+=⋅+=-⋅++-++=++-++-+++++=00000000os cos ()()cos sin ()()sin cos ()()sin ()sin ()X XY YX Y t t R t t R t t R t tR ωωττωωττωωττωτωτ+-+-+++(2)000000000()(),()0()()()()()()()()(,)0(,)cos cos ()()sin sin ()()()[cos cos ()sin sin ()]()cos X Y XY YX z X Y X X R R R X t Y t Y t Y t X t Y t Y t X t R t R t t t R t t R R t t t t R τττττττττττωωττωωτττωωτωωττωτ==∴⋅+=⋅+∴⋅+=⋅+∴+=∴+=+++=+++=11、已知随机信号()sin cos X t A t B t =+，式中，A 与B 为彼此独立的零均值随机变量。