第二章：信号与噪声
信号与噪声_第二章
m jm 0t C e m
21
傅里叶变换
1 f (t ) 2
F ( )e d
j t
F ( ) f (t )e
j t
dt
F ( f )df f (0)
f (t )dt F (0)
22
富里叶变换的基本性质
“周期信号都可表示为谐波关系的正弦信号的 加权和”——傅里叶的第一个主要论点
“非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示
” ——傅里叶的第二个主要论点
19
傅里叶变换分析的直观说明
：把一个信号的波形分解为许多不同频率正弦波之和。
1
1.299
2
f ( t) 5 0 5
1
1 t
h( t)
4
2
0
2
在信号的产生、传输和测量过程中,探测器和电子学的噪声会叠加
在有用信号上,从而降低测量精度，甚至某些有用的微弱信号会被 噪声所淹没。
通常用信噪比S/N(信号与噪声均方值的比值)来表示系统的噪声指
标。信噪比越高，噪音引起的测量误差越小。
6
噪声的时间平均值为零。但是只要有噪声存在，其 平均功率就不为零，因此通常采用均方值（噪声电压的 平方值按时间求平均） Vn2 作为噪声大小的衡量尺度：
输出
叠加
VO
VnO
Vo S 输出信噪比表示为: N Vno
9
辐射源
能量E 探测器 等效 噪声 能量 ENE
输入信号 电压Vi
等效噪声 电压ENV
放大器 （放大倍数A）
输出 叠加
信号与噪声
4
语音信号：空气压力随时间变化的函数
语 音 信 号 “ 你 好” 的 波 形
0
0.1
0.2
0.3
0.4
5
静止的单色图象： 亮度随空间位置变化的信号f(x,y)。
6
2.信号的分类
确定信号与随机信号
确定信号是指能够以确定的时间函数表示的信号， 在其定义域内任意时刻都有确定的函数值。 例如电路中的正弦信号和各种形状的周期信号等。 随机信号也称为不确定信号，不是时间的确定函数。 只能用概率统计方法来描述，其取值具有不可预知 的不确定性，则称此类信号为随机信号。随机信号 也是工程中的一类应用广泛的信号。 例如：在通信传输中引入的各种噪声，海面上海 浪的起伏等。
29
4)冲激信号的极限模型
f (t ) 1 2
g (t ) 1
t
t
(t ) lim f (t ) lim g (t ) lim h (t )
0 0 0
30
冲激信号的性质 (1)抽样（筛选）特性
f (t ) (t t0 )dt f (t0 )
s s
25
f (t ) e [u(t ) u(t t0 )]
f(t)
t
t
26
4.奇异信号
单位冲激信号
自然界有这样的现象，发生在很短的瞬间，其他时刻没有动作。 如电学中的雷击电闪、力学中的瞬间作用的冲击力等。为此，引 入冲激信号。
s s
27
4.奇异信号
设冲激信号有一个总的冲激强度，它在整个时间域上的积分等 于该强度，而在除冲激点之外的其他点的函数取值为0。
电磁波传播中的信号噪声分析
电磁波传播中的信号噪声分析第一章信号和噪声的概念信号是指一种能够用来传输信息的物理量，例如声、光、电等。
在电磁波传播中，信号一般指无线电信号，它是一种电磁波，可以在空气中传输。
噪声是指在信号传输过程中混入的各种干扰信号，例如电磁干扰、放射性干扰等。
在电磁波传播中，噪声是指无线电信号中的各种干扰信号。
第二章信号噪声比的定义和计算方法信噪比是指信号的强度和噪声的强度之比，它反映了信号和噪声在无线电信号中的相对大小，是衡量无线电信号质量的重要指标。
信噪比的计算方法是将信号的功率和噪声的功率进行比较。
信号的功率可以通过接收信号的强度和接收天线的增益来计算。
噪声的功率可以通过接收天线的背景热噪声温度、接收机的噪声系数和带宽来计算。
信噪比通常以分贝为单位表示，公式为：SNR=10*log10(PS/PN)，其中PS为信号的功率，PN为噪声的功率。
第三章信号和噪声对无线电通信的影响信号和噪声对无线电通信的影响是很大的，在信号强度不够大的情况下，噪声会对信号产生干扰，使得接收信号变得困难。
当信号强度大于噪声时，接收方仍然能够收到信号，但是噪声会使得信噪比降低，从而影响接收信号的质量。
因此，在进行无线电通信时，需要注意信号和噪声的关系，尽可能使得信号的强度大于噪声的强度。
第四章信噪比提高的方法为了提高信噪比，从而提高无线电信号的质量，在实际应用中可以采用以下几种方法：（1）增加信号的强度：通过使用更高功率的发射机或调整天线的方向来增加信号的强度。
（2）降低噪声的强度：在接收机前面增加低噪声放大器，或使用低噪声接收机等设备来降低噪声的引入。
（3）带宽的优化：根据信号频率和带宽进行匹配，减小带宽可以减小噪声引入，同时可以提高信号噪声比。
（4）改善信道环境：例如调整天线的高度和方向，消除干扰源等，从而减小信号受到的干扰。
第五章总结综上所述，无线电信号中的信号和噪声是对无线电通信质量有着重要影响的两个关键因素。
通过计算信噪比并采用合适的提高信噪比的方法，可以有效的提高无线电通信的质量，从而使得通信变得更加顺畅。
第2章随机信号与噪声
●随机过程：尽管随机信号和随机噪声是不可预测的、随机 的，但它们具有一定的统计规律。从统计学的观点看，均可 表示为随机过程。
随机过程是一类随时间作随机变化的过程，它不能用确切的时
间函数描述。
统计学中的有关随机过程的理论可以运用到随机信号和噪声分
析中来。
2021/5/12
通信原理
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பைடு நூலகம்
第2章 随机信号与噪声分析
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通信原理
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第2章 随机信号与噪声分析
x1 (t)
角度1：对应不同随机试验结
果的时间过程的集合。
x2 (t)
角度2：随机过程是随机变量
概念的延伸。
xn (t)
讨论：
t1
t2
t
图 2- 1 n图 图 图 图 图 图 图 图 图
●在任一给定时刻t1上，每一个样本函数xi (t)都有一个确定的
●全部随机函数的集合－－随 机过程：
X(t) ={x1(t), x2(t), …, xn(t)} ●每一条曲线xi(t)都是随机过 程的一个实现/样本－－为确 定的时间函数。
角度1：对应不同随机试验结果的时间过程的集合。 角度2：随机过程是随机变量概念的延伸。
●在某一特定时刻t1观察各台接收机的输出噪声值x(t1) ，发现 他们的值是不同的－－ 是一个随机量（随机变量）。
过程。
意义： ●具有各态历经性平稳随机过程－－十分有趣，非常有用。 ●通信系统中所遇到的信号与噪声，大多数可视为平稳、具 有各态历经性的随机过程。
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通信原理
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第2章 随机信号与噪声分析
2.3.2 平稳随机过程的各态历经性
●问题的提出 随机过程的数字特征（均值、相关函数）是对随机过程的 所有样本函数的统计平均，但在实际中常常很难测得大量 的样本。 问题：能否从一次试验而得到的一个样本函数x(t)来决定平 稳过程的数字特征呢?
微弱信号检测技术第二章
一阶、二阶统计特征不随时间变化：广义的平稳随机过程 显然， 一个严格的平稳随机过程一定为广义的平稳随机过程， 反之则不然。
各态经历性：在时间域中出现各种可能的状态， （针对平稳随机过程） ， 可以用时间平均代替统计平均，即
E < n >= n(t ) = lim
2 −−− 2
−−−
1 T →∞ 2T
p( x1 , x 2 , , x n ) = p( x1 ) p ( x 2 ) p ( x n )
2-1-2 功率谱密度
1. 定义：频域中描述—随机过程 谐波分量： 频谱密度：
2 T Fn = ∫ s (t )e − Jwt dt T 0
G ( w) = ∫ s (t )e − Jwt dt
∫ = ∫ (n − 2nE < n > + E < n > ) p (n )dn = ∫ n p ( n )dn − 2 E < n > ∫ np( n )dn + E
−∞ +∞
+∞
(n − E < n > ) 2 p (n )dn
2 2
−∞ +∞
2
+∞
2
= E < n2 > − E 2 < n >
+∞ −∞
时间平均。
S ( w) = ∫ R(τ )e − Jwτdτ dτ
1 R(τ ) = 2π
S ( w) ⇔ R(τ )
由于对称性：
∫
+∞
−∞
S ( w)e Jwτ dw
付立叶变换，该定理适于平稳随机过程。
S ( w) = 2 ∫ R(τ ) cos wτdτ
信号与噪声
式中，为的周期，是满足式（2.1）条件 的最小时段。非周期信号是不具有重复 性的信号。
《通信原理课件》
2.1.3
功率信号与能量信号
如果一个信号在整个时间域 （ , ）内都存在，因此它 具有无限大的能量，但其平均功 率是有限的，我们称这种信号为 功率信号。
R12 ( ) f1 (t ) f 2 (t )dt
（2.28）
两个功率信号 函数定义为
《通信原理课件》
f1 (t )和
f 2 (t ) 的互相关
1 T R12 ( ) lim 2T f1 (t ) f 2 (t )dt T T 2
E
f (t )
f (t )dt
2
也可以从频域的角度来研究信号的 能量由于 1
2
F ( )e jt d
《通信原理课件》
所以信号的能量可写成
（2.30） F ( )e jt d dt 1 f (t )e jt dt d 1 F ( )F ( )d 1 F ( ) 2 d F ( ) 2 2 2 E
2
FT 1 T/ 2 2 1 P lim f (t)dt Tlim T dω T T T/ 2 2π
（2.33）
《通信原理课件》
F 式中，T ( ) 是 f (t )的截短函数 fT (t ) 的 频谱函数。 类似能量谱密度的定义，单位频带 内信号的平均功率定义为功率谱密度 （简称功率谱），单位：瓦/赫，用 Pf 来表示。
通信原理-第2章 信道与噪声
一、狭义信道和广义信道
1、狭义信道 、 (1) 狭义信道被定义为发送设备和接收设备之间用 以传输信号的传输媒质。 以传输信号的传输媒质。 (2) 狭义信道分为有线信道和无线信道两类。 两类。 狭义信道分为有线信道和无线信道两类 有线信道 2、广义信道 、 (1) 将信道的范围扩大为：除了传输媒质，还包 将信道的范围扩大为：除了传输媒质， 括有关的部件和电路。 括有关的部件和电路。这种范围扩大了的信道为广 义信道。 义信道。
Y
x1
y1
x2
y2
y3
y4
xL
多进制无记忆编码信道模型
yM
（4）当信道转移概率矩阵中的行和各列分别具有相 ）当信道转移概率矩阵中的行和各列分别具有相 对称信道。 同集合的元素时 这类信道称为对称信道 同集合的元素时，这类信道称为对称信道。
p 1 − p P ( yi / xi ) = p 1 − p
11/66
（5）依据乘性噪声对信号的影响是否随时间变化而 依据乘性噪声对信号的影响是否随时间变化而 乘性噪声对信号的影响是否随时间变化 将信道分为恒参信道和随参信道。 将信道分为恒参信道和随参信道。
v i (t)
H(ω , t )
⊕
n(t)
v 0 (t)
v i (t)
H(ω )
⊕
n(t)
v 0 (t)
2.2
信道模型
信道可用一个时变线性网络来等效
V0(t) = f [V(t)]+n(t) i V(t)输 的 调 号 V0(t)信 总 出 形 i 入 已 信 ， 道 输 波 n(t)加 噪 ； 性 声 f [V(t)]表 已 信 经 信 所 生 时 线 变 i 示 调 号 过 道 发 的 变 性 换
第二章(4-1)噪声
2 I n,D 2 gm Zi 2
则
2 In =
( g m RL ) 2 Z i
2
不考虑 负载噪声
2 In =
相关的 Vn2 和 I n2 是相关的
2.3 噪声系数 2.3.1 噪声系数定义
F= SNRi P / Ni = i SNRo Po / N o
S I = 2qI 0
Vn2,rbb′ = 4kTrbb′ B
2.2.3 场效应管的噪声
1. 沟道电阻热噪声 —— S I = 4kTλg d 0 2. 噪声等效电路 I n , D = 4kTλg d 0 B 3. 闪烁噪声 ——
1 f
噪声 SV =
K 1 WLC OX f
2.2.4 电抗元件的噪声
2 n f1
f2
I n2 : 白噪声 S ( f ) 是常数 I n2 = ∫ S I ( f )d f = S I ∫ df = S I ( f 2 − f1 ) （3）等效噪声带宽 噪声通过线性系统 噪声通过线性系统
f1 f1
f2
f2
输入功率谱密度 输入功率谱密度 系统传递函数 系统传递函数
电抗元件的噪声来源于它的损耗电阻——热噪声 热噪声 电抗元件的噪声来源于它的损耗电阻
2.2. 两端口网络的等效输入噪声源 .2.5 .2. 串联噪声电压源 串联噪声电压源 Vn2 噪声 并联噪声 噪声电流源 2 并联噪声电流源 I n
等效
求法： 求法：
Vn2
2 In
输入端短路， 输入端短路，将有噪网络的输出噪声功率等效到输入端的值 短路 输入端开路， 输入端开路，将有噪网络的输出噪声功率等效到输入端的值 开路
第二章_噪声与统计分析 PPT
Ro ( ) Rh ( ) Ri ( )
第2次作业
1，写出单边功率谱密度为a的白噪声经过下图所示
电路后，功率谱密度函数（so(ω)）。
电路1
电路2
2，参考教材，描述平稳随机过程、各态遍历随机过 程、能量信号、功率信号的概念。
R( ) lim 1
T /2
v(t)v(t )dt
?
T T T / 2
2.5 应用实例
噪声可以看成是强度Q各不相同的冲击信号组成的随 机冲击序列。即
i(t) Qk (t tk ) k
2.5 应用实例
研究方法
i(t) Q (t kT) i(t) Q (t tk )
vk
lim 1 T T
T /2
T / 2 vk (t)dt
vk2
lim
T
1 T
T /2 T / 2
vk2
(t
)dt
均方值
2.2 统计分析的基本概念
平稳随机过程与各态遍历随机过程
平稳随机过程：集合平均不随时间变化，是一个常 数，即各个时刻的集合平均值是相同的。
设有N个强度为Q、周期为T的冲激序列，相位各不相同，且 N=nT。将这N个序列迭加起来，当T∞时，N∞，其集合 就趋近于上述随机冲激序列。
2.5 应用实例
由上述分析可得，等强度随机冲击序列的功率谱密 度函数可表示为：
S() n 2Q2 ( f ) nQ2
s() 2n 2Q2 () nQ2 /
2.2 统计分析的基本概念
噪声的特性（二）
独立无关的噪声之间，有如下特性
v1 v2 v3 v1 v2 v3
信号与噪声
T/2
−∞
1 T/2 2 f ( t )dt T ∫−T / 2
1 T/2 2 1 P = lim { ∫ f ( t )dt } = − T / 2 2π T T →∞
功率谱密度 W ( ω ) = lim
T →∞
∫ lim
−∞ T →∞ 2
∞
FT ( ω ) dω T
2
FT ( ω ) T
瓦特/赫兹
k = −∞
∫
T0 / 2
−T0 / 2
f ( t )e jkω0t * k
=
k = −∞ ∞
∑C
∞
2 k
由采样性质∫ f ( t )δ ( t − t0 ) = f ( t0 )
−∞
∴∫
−∞
k =−∞ ∞
∑ Ck δ ( ω − kω 0 )dω =
2 ∞ 2 −∞ k = −∞
k =−∞
∑C
2 k
e j 2 kπτ / T0
§2.2 确定信号通过线性系统
一.卷积定理
1.时域：
δ (t)
f(t)
∞ −∞
线性系统
h (t) y(t)
Y(ω)=H(ω)F(ω)
y( t ) = ∫ f ( τ )h( t − τ )dτ = ∫ h( τ ) f ( t − τ )dτ
−∞ ∞
双边功率谱密度 单边功率谱密度
定义在（-∞，+∞） 定义在（0，+∞）
例：试求功率信号为周期性信号时的功率谱密度 解：取截短周期 T=NT0
∞
用f ( t ) =
P = lim
k = −∞
∑C e
k
jkω0t
代入
北交 通信系统原理 主要知识点第2章
第2章信号与噪声分析知识点及层次1. 确知信号时－频域分析(1) 现代通信系统周期信号的傅氏级数表示和非周期信号的傅氏积分。
(2) 几个简单且常用的傅氏变换对及其互易性。
(3) 信号与系统特征－卷积相关－维钠－辛钦定理。
2. 随机过程统计特征(1) 二维随机变量统计特征。
(2) 广义平稳特征、自相关函数与功率谱特点。
(3) 高斯过程的统计特征。
3. 高斯型白噪声统计特征(1) 理想白噪声及限带高斯白噪声特征。
(2) 窄带高斯白噪声主要统计特征。
以上三个层次是一个层层深入的数学系统，最终旨在解决信号、系统及噪声性能分析，是全书各章的基本理论基础，也是系统分析的最主要的数学方法。
第2章信号与噪声分析知识点及层次1. 确知信号时－频域分析（1）现代通信系统周期信号的傅氏级数表示和非周期信号的傅氏积分。
（2）几个简单且常用的傅氏变换对及其互易性。
（3）信号与系统特征－卷积相关－维钠－辛钦定理。
2.随机过程统计特征（1）二维随机变量统计特征（2）广义平稳特征、自相关函数与功率谱特点。
（3）高斯过程的统计特征。
3. 高斯型白噪声统计特征（1）理想白噪声及限带高斯白噪声特征。
（2）窄带高斯白噪声主要统计特征。
以上三个层次是一个层层深入的数学系统，最终旨在解决信号、系统及噪声性能分析，是全书各章的基本理论基础，也是统分析的最主要的数学方法。
傅里叶分析是从时域、频域描述信号的有效方法。
狭义而言，通信过程更是信号与传输信道在频域相适应的过程。
往往信号和系统的频域特征分析更有利于解决传输问题。
第二章信号与噪声分析经典例题[例 2-1] 求图2-1所示信号f(t)的频谱。
解：这一结果表明，频谱是两部分构成，为虚轴上奇对称于原点。
证实了奇对称实信号的频谱为虚频谱奇对称形式。
[例2-2] 由随机过程定义，典型的数学表达式是无法写出的。
一般地，在一个确知形式的时间函数中，若其中一个（或2个）变量是随机的，称准随机过程。
设随机过程，其中是均值为0、方差为的高斯变量，是内均匀分布的相位随机变量，且与统计独立。
通信网络基础教学设计
通信网络基础教学设计前言通信网络作为现代社会的基础设施之一，其发展已经对我们的生产、生活、学习产生了深远的影响。
如何在硬件、软件和服务多方面加强对学生的教育和培训，培养具有全面技术素养和扎实专业知识的通信网络人才，是我们教师所面临的重要任务之一。
本文档将从课程设置、教学大纲和实践教学等方面对通信网络基础教学进行分析和设计。
课程设置通信网络作为一个专业，其核心课程应该包括以下内容：1.计算机网络基础，包括网络拓扑结构、网络协议、网络安全等；2.通信原理，包括信号传递、调制解调、通信通道、噪声等；3.通信网络技术，包括传输技术、交换技术、路由技术等；4.无线通信技术，包括移动通信系统、卫星通信系统、无线局域网等。
在这些基础课程之上，可以加入诸如云计算、大数据、物联网等前沿课程。
教学大纲基于上述课程设置，我们可以设计出以下的教学大纲：第一章：计算机网络基础1.1. 计算机网络概述1.2. OSI参考模型1.3. TCP/IP协议2.1. 信号与噪声2.2. 调制解调2.3. 通信通道第三章：通信网络技术3.1. 传输技术3.2. 交换技术3.3. 路由技术第四章：无线通信技术4.1. 移动通信系统4.2. 卫星通信系统4.3. 无线局域网第五章：云计算5.1. 云计算概述5.2. 云计算架构5.3. 云计算安全第六章：大数据6.1. 大数据概述6.2. 大数据处理6.3. 大数据应用7.1. 物联网概述7.2. 物联网架构7.3. 物联网应用实践教学除基础课程之外，实践教学也是培养学生专业技能的重要手段。
我们可以设计以下实践项目：1.路由器配置实验：要求学生掌握路由器配置的基本技能，包括路由表的配置和转发规则的设置。
2.无线局域网建设实验：要求学生掌握无线局域网的搭建和管理技能，包括无线AP的设置和无线客户端的连接。
3.移动通信系统实验：要求学生掌握移动通信系统的原理和操作技能，包括信道类型的切换和基本话音业务的完整过程。
第2章 信号与噪声(习题答案)
第二章 信号与噪声1.随机过程)cos()()(0θω+=t t m t z ，其中)(t m 是广义平稳随机过程，且自相关函数)(τm R 为：⎪⎩⎪⎨⎧<≤-<<-+=其他0101011)(τττττm Rθ是服从均匀分布的随机变量，它与)(t m 彼此统计独立。
（1） 证明)(t z 是广义平稳的； （2） 绘出自相关函数)(τz R 的波形； （3）求功率谱密度)(ωz S 及功率P 。
解：（1）先求)(t z 的数学期望)(t a ：)]cos()([)]([)(0θω+==t t m E t m E t a因为θ与)(t m 彼此统计独立，所以00)]([21)cos()]([)][cos()]([)(2000=⋅=⋅+⋅=+⋅=⎰t m E d t t m E t E t m E t a θπθωθωπ再求)(t z 的自相关函数：(θ与)(t m 彼此统计独立)τωτθπθτωωθωτθτωωτθωτπ020000000cos 21)(21)cos()cos()]()([])cos()()cos()([),(m z R d t t t m t m E t t m t t m E t t R =⋅+++⋅+=⋅++++=+⎰ 因为)(t z 的数学期望与t 无关，是常数，且自相关函数与t 无关，只与时间间隔τ有关，所以)(t z 是广义平稳的随机过程。
（2）⎪⎩⎪⎨⎧≤-==其他01cos )1(21cos )(21)(00ττωττωττm z R R设T πω20=，并取21=T ，则)(τz R 的图形如下图所示。
(3) 因为功率谱密度)()(τωz z R P ⇔，所以 ⎰∞∞---++==)]2(2([41)()(0202ωωωωττωωτSa Sa d e R P j z z 功率 ⎰∞∞-==21)(21ωωπd P S z 或 21)0(==z R S设输出过程为)(0t n ，则其均值为0)0()]([)]([0=⋅=H t n E t n E i 。
信号与噪声
信号与噪声作者：（美）西尔弗经济预测中不可避免地会存在偏见如果你想进行经济预测，最好的选择就是查看平均预测或群体预测，而不是求助于某个经济学家。
我对“调查”的研究显示，群体预测总是比个体预测更准确，在预测GDP增长、失业率和通货膨胀这三个方面，群体预测比个体预测的准确率分别高出20%、10%和30%。
通过研究许多领域的预测结果，人们发现几乎所有的群体预测都优于个体预测。
然而，虽说群体预测优于个体预测这一观念已成为重要的经验性规律，可是当预测与事实有很大的出入时，这一观念有时就会成为蹩脚的借口。
群体预测是由个体预测组成的，如果个体预测的质量提高了，群体预测的质量也会提高。
另外，在现实生活中，经济群体预测的质量也很差劲儿，所以还有很大的提升空间。
大多数经济学家作预测时，会在一定程度上依赖自己的判断，而不是依据统计模型输出的信息进行预测。
考虑到数据是那么杂乱，这种做法或许是有益的。
波士顿联储前副总裁斯蒂芬?K?麦克内斯曾经进行过一项研究，他发现根据统计学预测方法对人为的判断进行调整会使预测的准确率提高约15%。
20世纪七八十年代计算机开始广泛使用时，人们普遍认为统计模型能够“解决”经济预测问题。
但是，改进的技术无法掩盖对经济领域理论认识的缺乏，只会让经济学家更加快速、更加煞费苦心地将噪声误认为是信号。
看似前景不错的预测模型在某些方面一败涂地，最后惨遭淘汰。
在其他领域，比如那一时期的地震预测，也会遭遇这样的状况。
援引某个人为判断也会带来潜在的偏见。
人们在进行预测时，会倾向于使预测满足自己的经济动机或政治信仰。
人们或许太过自负，即使事实和环境要求他做出改变，他也不愿对自己的预测进行修正。
哈祖斯告诉我：“我认为人们绝对有这样的倾向，急切地希望事情能按照自己希望的方式发展下去。
”是否有经济学家更擅长把握这种权衡的度？预测出上一次经济衰退的经济学家是不是也可以预测出下一次经济衰退？这个问题有一个非常有趣的答案。
计算机三级考试网络技术第二章节详解
计算机三级考试网络技术第二章节详解计算机三级考试网络技术第二章节详解为了大家可以系统地进行计算机三级考试的复习，下面店铺为大家整理了计算机三级考试网络技术第二章节详解，欢迎学习!第二章网络技术基础本单元概览一、计算机网络的形成与发展。
二、计算机网络的基本概念。
三、分组交换的基本概念。
四、网络体系结构与网络协议的基本概念。
五、互联网应用的发展。
六、无线网络的应用与研究。
一、计算机网络的形成与发展1.计算机网络的发展阶段第一阶段：独立发展的计算机技术与通信技术结合。
奠定了计算机网络的理论基础。
第二阶段：ARPANET与分组交换技术的发展，奠定了互联网的基础。
第三阶段：各种广域网、局域网和公用分组交换网络的发展，网络体系结构与网络协议的标准化。
国际标准化组织(ISO)制定了开放系统参考模型(OSI)。
第四阶段：Internet、高速通信网络、无线网络与网络安全技术的应用。
2.计算机网络的形成(1)由一台中央主机通过通信线路连接大量的地理上分散的终端，构成面向终端的通信网络，终端分时访问中心计算机的资源，中心计算机将处理结果返回终端。
(2)20世纪60年代中期，出现了多台计算机通过通信系统互连的系统，开创了“计算机——计算机”通信时代，这样分布在不同地点且具有独立功能的计算机就可以通过通信线路，彼此之间交换数据、传递信息。
(3)ARPANET的发展以及OSI的制定，使各种不同的网络互联、互相通信变为现实，实现了更大范围内的计算机资源共享。
Internet是覆盖全球的信息基础设施之一，用户可以利用Internet实现全球范围的信息传输、信息查询、电子邮件、语音与图像通信服务等功能。
3.网络体系结构与协议标准化在计算机网络发展的第三阶段，出现了很多不同的网络，导致网络之间的通信困难。
迫切需要统一的网络体系结构和统一的网络协议。
ISO制定了OSI参考模型，作为国际认可的标准模型。
TCP/IP协议以及体系结构早于OSI参考模型，因此TCP/IP协议与体系结构也是业内公认的标准。
通信原理课件——信号与噪声
*
(t)e
j
2n T
t
dt
因此
P FnFn* | Fn |2
(2.23)
n
n
这就是帕什瓦尔功率定理。 它表明: 一个周期信号的归
一化平均功率值等于信号的所有谐波分量的平方之和，
即总功率等于各谐波单独贡献出的功率之和。
对于一个有界的、待续时间有限的信号，信号的能量为有限值， 全部时间的平均功率为零，这类信号叫做能量信号。
解：在一个周期内，f(t)可表示为
A
f
(t)
0
/ 2 t / 2
其它
利用式（2.6），并令ω0=2π/T，有：
12
j2 T
n
t
F T Ae dt n
2
A S (n / 2)
A e jn0t
jn T 0
2
2
2A
n T 0
sin(n 0
/ 2)
Ta
0
2.1.2 傅立叶变换
前面介绍了用傅里叶级数表示一个周期信号的方法，那么对 于非周期性信号，可不可以用傅里叶级数表示呢？
(2.7) (2.8)
Fn
1 T
T 2
T 2
fT (t )e jn0t dt
(2.9)
式中Fn为频率nw0分量的振幅，是nw0的函数，是离散的，当T增大时， 基频w0变小，频谱变密，而当T向于无穷大时，Fn变成w的连续函数。
令： 这样Fn成为wn的函数Fn(wn),令：
n0 n
于是：
TFn (n) F(n )
若
f1(t) F1(), f2 (t) F2 ()
则
f1(t) * f2 (t) F1()F2 ()
信号与噪声分析
信号与噪声分析确知信号分析1、周期信号的傅里叶级数任何一个周期为T 的周期信号)(t f ，只要满足狄里赫利条件，则可展开为傅里叶级数0()jn tnn f t F eω∞=-∞=∑ （2-1）式中，⎰--=2/2/0)(1T T t jn n dt e t f T F ω (0,1, 2.3,,n =±±±)；000a c F ==; 2nj n n c F e ϕ-=(称为复振幅)；*2nj n n n c F e F ϕ-==（是n F 的共轭）。
一般地，n F 是一个复数，由n F 确定周期信号)(t f 的第n 次谐波分量的幅度，它与频率之间的关系图形称为信号的幅度频谱。
由于它不连续，仅存在于0ω的整数倍处，故这种频谱是离散谱。
许多情况下，利用信号的频谱进行分析比较直观方便。
2、非周期信号的傅里叶变换ωωπωd e F t f t j ⎰∞∞-=)(21)( （2-2）⎰∞∞--=dt et f F tj ωω)()( （2-3）式（2-2）和式（2-3）分别称为傅里叶正变换和傅里叶反变换，两式称为)(t f 傅里叶变换对，表示为)()(ωF t f ⇔ 信号的傅里叶变换具有一些重要的特性，灵活运用这些特性可较快地求出许多复杂信号的频谱密度函数，或从谱密度函数中求出原信号，因此掌握这些特性是非常有益的。
其中较为重要且经常用到的一些性质和傅里叶变换对见附录二。
3、卷积与相关函数 （1）、卷积设有函数)(1t f 和)(2t f ，称积分⎰∞∞--τττd t f f )()(21为)(1t f 和)(2t f 的卷积，常用)()(21t f t f *表示，即121221()()()()()()f t f t f f t d f f t d ττττττ∞-∞∞-∞*=-=-⎰⎰（2-4）时域卷积定理：令)()(11ωF t f ⇔，)()(22ωF t f ⇔，则有)()()()(2121ωωF F t f t f ⇔* （2-5） 频域卷积定理：令)()(11ωF t f ⇔，)()(22ωF t f ⇔，则有[])()(21)()(2121ωωπF F t f t f *⇔（2-6） （2）、相关函数信号之间的相关程度，通常采用相关函数来表征，它是衡量信号之间关联或相似程度的一个函数。
通信原理期末考试试题及答案及考点总结1和考点总结2
通信原理期末考试试题及答案一、填空题(总分24,共12小题，每空1分)1、数字通信系统的有效性用传输频带利用率衡量，可靠性用误码率衡量。
2、模拟信号是指信号的参量可连续取值的信号，数字信号是指信号的参量可离散取值的信号。
3、广义平均随机过程的数学期望、方差与时间无关，自相关函数只与时间间隔有关。
4、一个均值为零方差为-n2的窄带平稳高斯过程，其包络的一维分布服从瑞利分布,相位的一维分布服从均匀分布。
5、当无信号时，加性噪声是否存在？是乘性噪声是否存在？否。
6、信道容量是指：信道传输信息的速率的最大值，香农公式可表示为：S C=Blog2(1 )。
N7、设调制信号为f (t)载波为cos c t，则抑制载波双边带调幅信号的时域表达1式为 f(t)cos「c t，频域表达式为—[F(；：：厂 F(；i •；•%)]。
28、对最高频率为f H的调制信号m (t)分别进行AM、DSB、SSB调制，相应已调信号的带宽分别为2(H_、2f H 、_f H 。
9、设系统带宽为W，则该系统无码间干扰时最高传码率为2W 波特。
10、PSK是用码元载波的相位来传输信息,DSP是用前后码元载波的相位差来传输信息，它可克服PSK的相位模糊缺点。
11、在数字通信中，产生误码的因素有两个：一是由传输特性不良引起的码间串扰，二是传输中叠加的加性噪声。
12、非均匀量化的对数压缩特性采用折线近似时，A律对数压缩特性采用13折线近似，■律对数压缩特性采用15_折线近似。
二、简答题(总分18,共4小题)1、随参信道传输媒质的特点？ ( 3分)答：对信号的衰耗随时间变化、传输的时延随时间变化、多径传播2简述脉冲编码调制的主要过程。
（6分）抽样是把时间连续、幅值连续的信号变换为时间离散，幅值连续的脉冲信号；量化是把时间离散、幅值连续的脉冲信号变换为幅值离散、时间离散的多电平脉冲信号；编码是把幅值、时间均离散的多电平脉冲信号用一组数字序列表示。
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Pf
lim T
F2
T
（2.2-31）
则整个频率范围内信号的总功率与功率谱之间的关系 可表示为
P 1
2
Pf
d
) 的自相关函数和功率谱密度是
一对傅里叶变换，即 Rf()Pf
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5
设能量信号为时间的实函数，通常把能量信号的归 一化能量（简称能量）定义为由电压加于单位电阻上所 消耗的能量，即为
E f 2(t)dt
（2.1-3）
A
6
2.2确知信号的分析
确知信号的性质可以从频域和时域两方面进行分析。 频域分析常采用傅里叶分析法，时域分析主要包括卷积和 相关函数。本节我们将概括性地介绍傅里叶分析法，重点 介绍相关函数、功率谱密度和能量谱密度等概念。
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由以上两式可见，互相关函数反映了一个信号与另一 个延迟τ秒后的信号间相关的程度。需要注意的是，互相 关函数和两个信号的前后次序有关，即有
R21()R12()
Fn
cn 2
e jn
(称为复振幅)；
Fn
cn ejn 2
Fn*
（是 F n
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的共轭）。
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（a）非周期信号
（b）构造的周期信号
图2-1 非周期信号
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第二章：信号与噪声
2.1 信号的分类 2.2 确知信号的分析 2.3 随机变量的统计特征 2.4 随机过程的一般表述 2.5 平稳随机过程 2.6 高斯随机过程 2.7 随机过程通过系统的分析 2.8 窄带高斯噪声 2.9 周期平稳随机过程
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2.1信号的分类
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2
2.1.1确知信号与随机信号
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2.1.2周期信号与非周期信号
周期信号是每隔一个固定的时间间隔重复变化的信号。 周期信号满足下列条件
f( t ) f( t n T ) ,n 0 , 1 , 2 . 3 ,, t
（2.1-1）
式中，为的周期，是满足式（2.1-1）条件的最小时 段。非周期信号是不具有重复性的信号。
本节我们介绍基于概率论的随机变量及其统计特征， 它是随机过程和随机信号分析的基础。
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2.3.1 随机变量
在概率论中，将每次实验的结果用一个变量来表示， 如果变量的取值是随机的，则称变量为随机变量。例如， 在一定时间内电话交换台收到的呼叫次数是一个随机变量。
当随机变量的取值个数是有限个时，则称它为离散随 机变量。否则就称为连续随机变量。
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信号的傅里叶变换具有一些重要的特性，灵活运用这 些特性可较快地求出许多复杂信号的频谱密度函数，或从 谱密度函数中求出原信号，因此掌握这些特性是非常有益 的。其中较为重要且经常用到的一些性质和傅里叶变换对 见附录二。
下面讨论周期信号的傅里叶变换。
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2.3 随机变量的统计特征
前面我们对确知信号进行了分析。但实际通信系统中 由信源发出的信息是随机的，或者说是不可预知的，因而 携带信息的信号也都是随机的，如语言信号等，另外通信 系统中还必然存在噪声，它也是随机的，这种具有随机性 的信号称为随机信号。尽管随机信号和随机噪声具有不可 预测性和随机性，我们不可能用一个或几个时间函数准确 地描述它们，但它们都遵循一定的统计规律性。在给定时 刻上，随机信号的取值就是一个随机变量。
概率密度函数有如下性质：
（1） f (x) 0
（2.3-5）
（2）
f (x)dx 1
（3）
b
f(x)dxP(aXb)
a
（2.3-6） （2.3-7）
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对于离散随机变量，其概率密度函数为
f(x)i n1Pi(xxi) 0
xxi xxi
（2.3-8）
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2、指数形式的傅里叶级数
利用欧拉公式 cosx ejx ejx 可得的指数表达式 2
f (t) Fnejn0t
式中
n
（2.2-6）
Fn
1 T
T/2 f(t)ejn0tdt
T/2
n0,1,2.3,
,
F0 c0 a0
后面我们将介绍的窄带高斯噪声的包络就是服从瑞利 分布。
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2.3.4随机变量的数字特征
确知信号是指能够以确定的时间函数表示的信号，它 在定义域内任意时刻都有确定的函数值。例如电路中的正 弦信号和各种形状的周期信号等。
在事件发生之前无法预知信号的取值，即写不出明确 的数学表达式，通常只知道它取某一数值的概率，这种具 有随机性的信号称为随机信号。例如，半导体载流子随机 运动所产生的噪声和从目标反射回来的雷达信号（其出现 的时间与强度是随机的）等都是随机信号。所有的实际信 号在一定程度上都是随机信号。
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均匀分布的概率密度函数的曲线如图2-2所示。
图2-2 均匀分布的概率密度函数
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图2-3 高斯分布的概率密度函数
高斯分布是一种重要而又常见的分布，并具有一些有 用的特性。在后面我们将专门进行讨论。
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图2-4 瑞利分布
随机变量的统计规律用概率分布函数或概率密度函数 来描述。
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F (x)
F (x)
x
P(X x)
F(x)P(Xx)
（2.3-1）
F(x)P (Xx) P (xi) xix P(xi)(i1,2,3, )
i1,2,3, （2.3-2）
xi
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可见，概率密度函数是分布函数的导数。从图 形上看，概率密度就是分布函数曲线的斜率。