随机信号分析期末总复习提纲重点知识点

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《随机信号分析》复习课(第一章-第四章)

《随机信号分析》复习课(第一章-第四章)

F (x, y) P{X x,Y y}
y
(x, y)
x
0
1.4 多维随机变量及分布
f (x, y) 2F (x, y) xy
f (x, y) 0
xy
F(x, y)
f (x, y)dxdy
f (x, y)dxdy 1
f X (x)
f (x, y)dy
fY ( y)
f (x, y)dx
J
dx dy
对于任意单调函数 g(x) :fY ( y) f X (x) J xg1( y)
如果 g(x) 不是单调函数:
fY ( y) f X (x1) J1 f X (xn ) J n
其中 x1 h1 ( y) … xn hn ( y) , Jk dxk / dy
1.6 随机变量的函数
《随机信号分析》复习课(第一章-第四章)
重点内容
绪论 随机变量基础 重点:随机变量的函数
第二章 随机过程的基本概念 重点: 平稳随机过程的概念,随机过程的功率谱密度 ,高斯过程
第三章 随机过程的线性变换 重点:随机过程线性变换的冲激响应法和频谱法, 白噪声通过线性系统,随机过程线性变换后的概率 分布
x2 f (x)dx
x1
1.3 随机变量的分布函数与概率密度
f (x)
1
2
exp
(x )2 2 2
X ~ N(, 2)
x
FX (x)
1 2
exp
(
x ) 22
2
dx
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-4 -3 -2 -1

随机信号分析基础

随机信号分析基础

i1 p
(4)
a i R h ( k i ) k 0
i1
例:一阶AR模型
AR(1)的系统传输函数及描述此系统的差分方程分别为:
H(z)A1(z)1a11z1
x(n)a1x(n1)e(n)
令e(n)是一均值为零、方差为w 2的白噪声序列,x(n)是在e(n)
激励下系统所产生的输出。
X(n-1)
常 被 表 示 为 : M A (q );
输 出 数 据 序 列 x( n ) 称 “ M A 过 程 ” 。
AR模型冲激响应的自相关函数
AR(p)的 系 统 函 数 : H (z)
d0
p
1 a i z i
i1
p
亦 可 表 示 为 : H ( z ) a i H ( z ) z i d 0 (1) i1
简 记 为 A R M A 过 程 (A R:A utoregressive,M A:M oving A verage)
相 应 的 系 统 模 型 (差 分 方 程 )称 “ ARM A模 型 ”
2.1 有理分式模型
模型参数专用术语定义:
p
q
对 A R M A 模 型 : x ( n ) ai x ( n i) b je ( n j )
2 . 若 A ( z ) 常 数 ,则 A R M A (p ,q )模 型 退 化 为 :
时域的差分方程:
q
x ( n ) b ie ( n i) i 0
Z域 的 系 统 函 数 :
q
H ( z ) B ( z ) 1 b i z i i 1
称 此 类 模 型 为 “ M A 模 型 、 全 零 点 模 型 H A Z ( z )? ;

第二章 随机信号分析

第二章 随机信号分析

第二章 随机信号分析2.1 确知信号的频谱分析 一.付立叶变换任一信号有两种表示方法:时域表示法)(t f :信号的大小随时间的变化。

频域表示法)(w F :信号的振幅和相位随频率成分的变化。

两种表示法互相对应,记做:)()(w F t f ↔。

变换式为:dw e w F t f jwt ⎰∞∞-=)(21)(πe w F dt e tf w F w j jwt )()()()(θ--∞∞-==⎰|)(|w F 为模,表示幅度谱;)(w θ为幅角,表示相位谱。

二.付氏变换的性质若)()(w F t f i i ↔注:抽样函数xx Sa )(=四.功率谱密度和能量谱密度1.功率信号:时间无限的信号,具有无限的能量,但平均功率有限。

2.能量信号:时间有限的信号,信号能量有限,在全部时间内的平均功率为0。

3.信号的功率(能量):电压(电流)f (t) 加在单位电阻上消耗的功率(或能量)。

信号的瞬时功率(能量)为)(2t f ,总功率(能量)为⎰∞∞-dt t f )(2。

4.能量信号的能量和能量谱密度⎰⎰⎰∞∞-∞∞-∞∞-=-==dw w F dw w F w F dt t f E 22|)(|21)()(21)(ππ(实函数时,F(-w)=F *(w) )定义:能量谱密度2|)(|)(w F w =ξ,能量⎰⎰∞∞-∞∞-==df f dw w E )()(21ξξπ5.无限非周期信号的平均功率和功率谱密度 用f T (t)代表无限信号f (t)在(-T/2, T/2)上的截断函数,只要T 有限,f T (t)就有能量:⎰⎰∞∞-∞∞-==dw w F dt t f E T T 22|)(|21)(π当T ∞时,其平均功率为:dw Tw F dt t f TP T T TT T T 2222|)(|21)(1limlim⎰⎰∞∞-∞→-∞→==π定义:功率谱密度Tw F w S T T f 2|)(|)(lim∞→=平均功率⎰⎰∞∞-∞∞-==df f S dw w S P f f )()(21π5.无限周期信号的平均功率和功率谱密度 功率谱密度∑∞-∞=-=n T nf nw w Cw S )(||2)(2δπ, 平均功率∑∞-∞==n nCP 2||C n 为各个频率点的幅度,|C n |2为nw T 分量的平均功率五.信号通过线性系统1.系统的传递函数 以冲激函数δ(t)作为激励,通过系统后的响应h (t)为该系统的传递函数2.线性系统——满足叠加定理若激励f 1 (t)和f 2 (t)的响应分别是r 1 (t)和r 2 (t),则激励af 1 (t)+bf 2 (t) 的响应是ar 1 (t)+br 2 (t)。

[自然科学]第2章随机信号分析

[自然科学]第2章随机信号分析
1 T2 lim T xt dt a a x f x dx T T 2 2 1 T2 2 2 2 x a f x dx lim x t a dt T T T 2 T 1 2 R lim xt xt dt R T T T 2
t 所有样本函数在时刻t 的函数值的平均,
E t xf x, t dx at

也称集平均,以区别时间平均的概念。
第 二 章 随 机 信 号 分 析
§2.2 随机过程的一般表达
方差定义 2 t :(偏离均值的程度)
Dt Et E t
f n x1 , xn ; t1 , t 2 ,t n
对于一维的情况来说,一维概率密度函数 与时间无关。即 f x 二维概率密度函数只与时间间隔 有关, 即 f x1 x2 ,
第 二 章 随 机 信 号 分 析
§2.3 平稳随机过程
平稳随机过程的统计特性: (1) 均值(数学期望)
第 二 章 随 机 信 号 分 析
§2.5 高斯过程
高斯过程又称正态随机过程,是一种普遍 存在又十分重要的随机过程。通信信道中的噪 声,通常是一种高斯过程。 先看一维分布的情况。 高斯过程在给定任一时刻上,则是一高斯随 机变量 ,其概率密度函数为:
f x x a 2 1 exp 2 2 2
a ~ 均值 常量 2 ~ 方差 exp ~ 以e为底的指数函数
第 二 章 随 机 信 号 分 析
§2.5 高斯过程
f x
1 2
a
x
高斯概率密度函数曲线
则 称服从高斯分布(也称正态分布)的 随机变量。

《随机信号分析》总复习1

《随机信号分析》总复习1

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2.4.2 互相关函数及其性质
联合平稳随机过程互相关函数性质
(3)若X(t)和Y(t)是联合平稳的,则 Z(t)=X(t)+Y(t) 也是平稳的,且
举例:两个均值和方差大致相同的随机过程 ,相关性差异很大
2.2.2 随机过程的数字特征
协方差函数
也是相关性的描述 K X (t1,t2 ) E{[ X (t1) mX (t1)][X (t2 ) mX (t2 )]} 如果 K X (t1,t2 ) 0 ,则称 X (t1) 和 X (t2 )不相关。
x1...xN y1yM
如果
f XY (x1,..., xN , t1,..., tN , y1,..., yM , t'1 ,..., t'M ) f X (x1,..., xN , t1,..., tN ) fY ( y1,..., yM , t'1 ,..., t'M )
则称X(t) 和Y(t) 是相互独立的
y g(x)
Y g(X)
1.6 随机变量的函数
一维随机变量函数的分布
若 g(x) 为单调连续上升函数,x g 1( y)
FY ( y)=P{Y y} P{g( X ) y}=P{X g 1( y)} FX (g 1( y))
求导,得
fY
( y)
fX
(x)
dx dy
,雅可(Jacco)比
n)
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2.2.1 随机过程的概率分布
二维概率分布:
X (t1)及 X (t2 )为同一随机过程上的随机变量
FX (x1, x2 , t1, t2 ) P{X (t1) x1, X (t2 ) x2}

(整理)通信原理复习提纲-

(整理)通信原理复习提纲-

10级通信原理内容提纲第一章 绪论1. 通信系统的组成和各部分的功能;2. 通信系统的两个主要性能要求、在模拟和数字通信系统中分别反映为哪个指标。

3. 信源信息量的有关计算● 单个符号的信息量:I=−log 2p(x) bit ● 平均每符号的信息量:211()()()()log()/M Miiii i i H x p x I x p x p x bit symbol ====-∑∑● 信源等概时平均每符号的信息量:H(x)=log 2M bit/symbol ● 整个消息的信息量:I=N·H(x)=I 1+I 2+···+I N bit 4. 比特率、符号率、频带利用率的概念,以及有关计算 ● R b =R s ×每符号所含比特数 bit/s ,对信源有R b =R s ·H(x) ● R b =R s ·log 2M bit/s ,M 个符号等概下5. 误符号率与误比特率的概念、二者关系,以及有关计算 * 说明:本课程中,“比特(bit )”有两种含义,一是信息量单位,一是二进制的“位”,应根据具体情况判断是哪种含义。

本章内容基本,要求全面掌握。

第二章 随机信号分析本章内容注重概念、结论、参数的物理意义、必要的计算推导,特定函数的付利叶变换与反变换关系。

以下ξ(t )表示随机过程。

1. ξ(t )的概率密度函数与概率分布的关系,E[ξ(t )]、D[ξ(t )]、R(t 1,t 2)的定义及简单计算,广义平稳ξ(t )的定义及判定。

2. 平稳ξ(t )的功率谱密度与R(τ)的关系。

3. 正态分布统计特性特点,一维正态分布概率密度表达式及其参数的物理意义。

4. 白噪声及带限白噪声的功率谱密度和自相关函数的有关计算和结论。

5. 窄带随机过程的统计特性结论。

6. 平稳ξ(t )通过线性系统的统计特性结论。

本章内容,重点掌握基本概念如要点1、3、5、6,并进行相应的随机信号分析。

随机信号分析期末总复习提纲重点知识点

随机信号分析期末总复习提纲重点知识点

第 一 章1.1不考 条件部分不考△雅柯比变换 (随机变量函数的变换 P34) △随机变量之间的“不相关、正交、独立” P51 (各自定义、相关系数定义相互关系:两个随机变量相互独立必定互不相关,反之不一定成立 正交与不相关、独立没有明显关系 结合高斯情况)△随机变量的特征函数及基本性质 (一维的 P53 n 维的 P58)△ 多维高斯随机变量的概率密度和特征函数的矩阵形式、三点性质 P61()()()()()()()221()211222211,,exp 22exp ,,exp 22T Tx m X XXX X n n XT T jU X X X X X n X M X M f x f x x U U u Q u j m Q u u E ejM U σπσμ---⎡⎤--⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎣⎦C C C u u r u u ru u r u u r u u r u u r L u r u ru u r u r L另外一些性质: []()20XY XY X YX C R m m D X E X m ⎡⎤=-=-≥⎣⎦第二章 随机过程的时域分析1、随机过程的定义从三个方面来理解①随机过程(),X t ζ是,t ζ两个变量的函数②(),X t ζ是随时间t 变化的随机变量③(),X t ζ可看成无穷多维随机矢量在0,t n ∆→→∞的推广 2、什么是随机过程的样本函数?什么是过程的状态?随机过程与随机变量、样本函数之间的关系?3、随机过程的概率密度P74、特征函数P81。

(连续、离散)一维概率密度、一维特征函数 二元函数4、随机过程的期望、方差、自相关函数。

(连续、离散)5、严平稳、宽平稳的定义 P836、平稳随机过程自相关函数的性质:0点值,偶函数,周期函数(周期分量),均值 7、自相关系数、相关时间的定义 P88222()()()()()(0)()X X XX X X X X XXC R m R R R R τττρτσσ--∞==-∞=非周期相关时间用此定义(00()d τρττ∞=⎰)8、两个随机过程之间的“正交”、“不相关”、“独立”。

随机信号期末复习知识点总结

随机信号期末复习知识点总结

1、随机实验的特点,满足什么特征?
随机试验须满足下面三个特征
(1)、可在相同条件下重复进行;
(2)、每次试验可能结果(Possible result)不唯一,并能事先确定所有可能结果;
(3)、每次试验结果不确定。

2、概率的定义?
1事件是随机的。

赋予事件出现可能性的度量(Measure),称为概率(Probability)。

“可能性的度量值”是大数试验情形下的统计比例值
P(A) ¼
试验中A出现的次数/总试验次数=nA/n n 足够大
2更一般的定义由概率的公理化定义给出:
3定义若定义在事件域F 的一个集合函数P 满足如下三条件:
(1)、非负性:对任何事件A均有P(A) 大等于0 成立。

即P(A) 大等于0;
(2)、归一性:必然事件(Certain event) 概率为1。

P(­) = 1;
(3)、可加性:若事件A;B 2 F互斥(Mutually exclusive),即A并B =空,则P(A[
B) = P(A) + P(B)。

则称P 为概率。

3、随机变量之间的“不相关、正交、独立”(各自定义、相关系数定义)?
相互关系:两个随机变量相互独立必定互不相关,反之不一定成立正交与不相关、独立没有明显关系
4、概率分布函数
5、概率密度函数
6、数学期望
三、正交与无关
正交(Orthogonal):EfXY g = 0
线性无关(Uncorrelated)或互不相关:EfXY g = mXmY or cov(X; Y ) = 0。

统计独立=)互不相关;但是,互不相关=)= 统计独立。

随机信号分析复习

随机信号分析复习

p X ( x1 , x 2 ,..., x n ; t1 , t 2 ,..., t n ) ∂ FX ( x1 , x 2 ,..., x n ; t1 , t 2 ,..., t n ) = ∂x1∂x 2 ...∂x n
2
显然, 取得愈大 随机过程的n维分布律描述随机 取得愈大, 显然,n取得愈大,随机过程的 维分布律描述随机 过程的特性也愈趋完善。 过程的特性也愈趋完善。
随机过程X(t)在四种不同情况下的意义: 随机过程X(t)在四种不同情况下的意义: X(t)在四种不同情况下的意义
(1)当t, ξ 都是可变量时,是一个时间函数族; 当 都是可变量时,是一个时间函数族; (2)当t是可变量,ξ固定时,是一个确定的时 当 是可变量 是可变量, 固定时, 间函数; 间函数; (3)当t固定,ξ是可变量时,是一个随机变量 (3)当t固定 固定, 是可变量时, (4)当t固定,ξ固定时,是一个确定值。 固定, 固定时,是一个确定值。
.2随机过程的统计特性 § 2.2随机过程的统计特性
一、 随机过程的概率分布 随机过程实际是依赖于时间t 一族随机变量, 随机过程实际是依赖于时间 t 的 一族随机变量 , 因此, 因此,可以用多维随机变量的理论来描述随机过程 的统计特性。 的统计特性。 1. 一维概率分布 对于任意的时刻t, 是一个随机变量, 对于任意的时刻 ,X(t)是一个随机变量,它的 是一个随机变量 一维分布函数定义为: 一维分布函数定义为:
p X ,Y ( x1 ,..., xn , y1 ,..., ym ; t1 ,...,t n , t ,...,t ) = ∂
n+m
' 1
' m
FX ,Y ( x1 ,..., xn , y1 ,..., ym ; t1 ,...t n , t ,...t ) ∂x1...∂xn ∂y1...∂ym

随机信号的相关知识

随机信号的相关知识

两个随机信号x(t)和y(t)的相互关系 的频率特性可用互功率谱密度来描述,互 功率谱密度和互相关函数也是一组傅里叶 变换对:
S xy ( f ) Rxy ( )



Rxy ( )e S xy ( f )e
j 2 f
d

j 2 f

df
对于离散随机序列x(n),自功率谱密 度Sx(f)和自相关函数Rx(m)的关系为:


2
C x (0) x
2
对于离散随机信号序列,x(n)的自相关函数和自 协方差为 :
1 R ( m ) E [()( x n x nm ) ] l i m x ()( n x nm ) x N N n 0
N 1
C ( m ) E [ x ( n ) ] [ x ( n m ) ] R ( m ) x x x x x
R ( ) R ( ) x y y x


对于离散随机序列x(n)和y(n),互相关函数和 互协方差为 :
1 Rm () E [()( x n y nm ) ] l i m x ()( n y nm ) x y N N n 0
N 1
C ( m ) E x ( n ) [ y ( n m ) ] R ( m ) x y x y x y x y
T
1
T
x (t)dt
2
0

2 x
表示信号的强度或功率。
随机信号x(t)的均方根值表示为:
x

x
T
lim
1 T

TxBiblioteka (t )dt20也是信号能量的一种描述。 随机信号x(t)的方差表达式为:

《随机信号分析基础》总复习题纲

《随机信号分析基础》总复习题纲

概率论基础1.概率空间、概率(条件概率、全概率公式、贝叶斯公式)2.随机变量的定义(一维、二维实随机变量)3.随机变量的描述:⑴统计特性一维、二维概率密度函数、一维二维概率分布函数、边缘分布概率分布函数、概率密度函数的关系⑵数字特征一维数字特征:期望、方差、均方值(定义、物理含义、期望和方差的性质、三者之间的关系)二维数字特征:相关值、协方差、相关系数(定义、相互关系)⑶互不相关、统计独立、正交的定义及其相互关系△雅柯比变换(随机变量函数的变换一维随机变量函数的单值和双值变换、二维随机变量函数的单值变换)5、高斯随机变量一维和二维概率密度函数表达式高斯随机变量的性质△随机变量的特征函数及基本性质、随机信号的时域分析1、随机信号的定义从三个方面来理解①随机过程X(t,ζ)是t,ζ两个变量的函数②X(t,ζ)是随时间t变化的随机变量③X(t,ζ)可看成无穷多维随机矢量在∆t→0,n→∞的推广2、什么是随机过程的样本函数?什么是过程的状态?随机过程与随机变量、样本函数之间的关系?3、随机信号的统计特性分析:概率密度函数和概率分布函数(一维、二维要求掌握)4、随机信号的数字特征分析(定义、物理含义、相互关系)一维:期望函数、方差函数、均方值函数。

(相互关系)二维:自相关函数、自协方差函数、互相关函数、互协方差函数(相互关系)5、严平稳、宽平稳定义、二者关系、判断宽平稳的条件、平稳的意义、联合平稳定义及判定6、平稳随机信号自相关函数的性质:0点值,偶函数,均值,相关值,方差7、两个随机信号之间的“正交”、“不相关”、“独立”。

(定义、相互关系)8、高斯随机信号定义(掌握一维和二维)、高斯随机信号的性质9、各态历经性定义、意义、判定条件(时间平均算子、统计平均算子)、平稳性与各态历经性的关系直流分量、直流平均功率、总平均功率、交流平均功率随机信号的频域分析1、随机信号是功率信号,不存在傅里叶变换,在频域只研究其功率谱。

第一章-1--随机信号分析基础

第一章-1--随机信号分析基础
随机信号分析基础
§1 随机信号分析基础
随机过程部 1.3 1.4 1.5 1.6
随机信号 随机信号的统计描述 平稳随机信号 统计特征估计的质量平价 随机信号的功率谱 白噪声信号与谐波信号
1.1 随机信号

随机信号的概念 随机信号的定义 随机信号举例 随机信号的分类


x 2 p( x, t )dx
D X (t) E{[X(t) m X (t)]2 }



[ x mX (t )]2 p( x, t ) dx

2 或表示为:D x (t) E{X (t)} [ x mx (t )]2 p ( x, t )dx
其中
X(t) X(t) m X ( t) 称“中心化随机变量”
举例: 求两个随机数据序列的协方差
随机信号间的 “独立、不相关及正交关系”
如果 X(t)、Y(t) 统计独立,则有:
pxy (x,y;t1,t 2) p( ;t1 )py(y;t 2) x x
mx E{X} xi pi ( x) 或:mx (n) E{X(n)} xi (n) pi ( x)
i 1 i 1
k
k
均值与概率密度有关,均值仅对长期(或大量)观察才有意义。
均值函数(数学期望)
对于连续时间函数 :
mx (t) E{X(t)}


xp( x, t )dx
两者均表示随机信号在时刻 t 对于均值的平均偏离程度
均方函数与方差函数
X1(t)
X2(t)
t
t
方差函数:
2 DX (t) E{[X(t) mX (t)]2} ( X (t) var{x(t)})

2011年随机信号期末复习

2011年随机信号期末复习

填空:1.概率与随机变量是随机性信号分析与处理的基础,2.设随机信号变量X的可能取值为0和1 两个值,概率分布为p(x=1)=p,p(x=0)=1-p(0<p<1)称x服从(0,1)分布。

3.设x为随机变量,x为任意实数,定义F(x)=p(x《x)为x的概率分布函数对于任意实数X1 x2(x1<x2)有:(!)p(x1<x<=x2)=F(x2)-F(x1)(2)p(x=x)=F(x)-F(x-)(3)4.常用的数字特称:均值、方差协方差均值:方差:随机信号X(t)的方差定义为方差反映了随机变量X的取值,偏离其均值的偏离程度,D(x)越高X越分散。

下面给出方差与均值和均方值三者之间的关系。

(9.2.5)对于平稳随机信号X(t)而言,有协方差:(9.2.8)(9.2.9)当均值时,有。

自相关函数6.自然界的变化过程分为:确定过程,随即过程7.随机过程的分类:连续随机过程时间状态是连续的连续类型随机序列时间离散而状态连续离散随机过程时间连续而状态离散离散型随机序列时间与状态是离散的8.按照确定的数学公式产生的时间序列,是一个确定性的时间序列但它的变化过程表现出随机序列的特征,把它成为随机序列。

9.如果Fx(x,t)对x的一阶倒数存在,则定义Fx(x,t)=2F(x,t)/2x为随机过程X(t)的一维概率密度10.随机过程X(T)的均值是时间T的函数,也称为均值函数,统一均值是对随即过程X(t)中所有样本函数在时间t的所有取值进行概率加权平均,所以又成为“集合平均”11.如果随机过程X(t)的均值为常数,自相关函数只为2=t1-t2有关,即mx(t)=mx..Rx(T1,T2)=Rx(z),z=t1-t2称为广义平稳随机过程12.非线性系统有:检波器、变频器、限幅器、鉴频器。

13.随机信号的变换:线性变换。

非线性变换14.在实际中为了计算方值【H(w)比较复杂,常常用到一个幅频响应为矩形的理想系统代替实际系统,带宽称为噪声等效遍能带。

(完整版)随机信号重要知识点整理

(完整版)随机信号重要知识点整理

随机信号重要知识点整理1.能量信号和功率信号通常称2)(t x 为信号)(t x 的能量密度或瞬时功率。

信号的总能量是对2)(t x 在整个时间范围积分,即⎰∞∞-=dt t x E x 2)( (1.6)同理,离散信号的总能量定义为∑∞-∞==n x n x E 2)( (1.7)如果信号的总能量有限,即E x <∞,则称)(t x 或()x n 为能量信号;如果信号的总能量无限,即E x >∞,但是其平均功率有限,即∞<=⎰-∞→222)(1lim T T dt t x TP T x (1.8)或(对于离散信号)∞<+=∑-=∞→NNn T x n x N P 2)(121lim (1.9) 则称)(t x 或()x n 为功率信号。

然而,对于数字信号处理,信号处理的长度总是有限的。

而在有限的区间内信号的总能量是有限,因此在处理运算时,可以对功率信号与能量信号不加以区别。

仅当考虑平均功率、平均谱密度时,需要考虑系数1(21)N +。

2. 窄带信号与宽带信号时间信号可以用不同频率的正弦波展开(或傅里叶级数展开),即信号的傅里叶积分反变换:⎰∞∞-ΩΩΩ=d e X t x t j )()(21π(1.10)其中)(ΩX 是)(t x 的傅里叶变换,又称为频谱,它等于⎰∞∞-Ω-=Ωdt e t x X t j )()( (1.11)可见,时间信号可以看作是由简单的正弦波t j e Ω相加(线性叠加)组成,)(ΩX 是)(t x 在频域或频率空间的表示。

如果信号)(t x 的频谱)(ΩX 在较窄的频率区间内存在,则称其为窄带信号。

与之对应的是,如果信号)(t x 的频谱)(ΩX 在较宽的频率区间内存在,则称其为宽带信号。

3. 信号处理的理论基础数字信号处理的理论基础:1)Nyquist —Shannon 采样定理;2)傅立叶级数;3)z -变换。

时域分析、频域分析。

FFT 算法,滤波器设计。

《信号分析与处理》期末考试复习提纲

《信号分析与处理》期末考试复习提纲
信号的特性包括幅度、频率、相位等, 这些特性决定了信号的形状和特征。
VS
详细描述
幅度是指信号的最大值或最小值,频率是 指信号每秒钟变化的次数,相位则是指信 号在不同时间点的相对位置。这些特性决 定了信号的具体形状和特征,对于信号的 分析和处理非常重要。例如,在通信系统 中,信号的频率特性决定了信号的传输质 量和抗干扰能力。
填空题2
简述滤波器的作用。答案:滤波器的 作用是提取或抑制特定频率范围的信 号,用于信号处理和通信系统等领域 。
计算题
计算题1
给定一个信号x(t),求其傅里叶变换X(f)。答案:根据傅里叶变换的定义,利用积分计 算得到X(f)的表达式。
计算题2
给定两个信号x1(t)和x2(t),求其卷积结果。答案:根据卷积的定义,利用积分计算得 到x1(t)和x2(t)的卷积结果。
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选择题1
简述信号的基本特征。答案:信号的基本特征包括幅度、频率和相位。
选择题2
解释离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)的区别。答案:DFT计算复杂度为O(N^2),而 FFT计算复杂度为O(的频谱表示方法。答案:信 号的频谱表示方法包括频谱图和功率 谱密度函数。
若 $x(t)$ 是信号,则 $x(t-t_0)$ 的频谱是 $X(f)e^{-j2pi ft_0}$。
若 $x(t)$ 是信号,则 $x(t)e^{ j2pi ft}$ 的频 谱是 $X(f-f_0)$。
若 $x(t)$ 是信号,则 $x^*(t)$ 的频谱是 $X^*(f)$。
若 $x(t)$ 是周期信号, 其周期为 $T$,则 $X(f)$ 以 $frac{1}{T}$ 为周期。
详细描述
音频信号处理技术广泛应用于音乐制作、语音识别、音频编解码等领域。通过对 音频信号进行滤波、压缩、去噪等处理,可以提高音频质量或提取音频特征进行 进一步分析。

随机信号复习提纲

随机信号复习提纲

《随机信号基础》知识点1、确定函数、随机变量、随机过程三者之间的关系例题:理解最简单随机过程()()Θ+⋅=t a t X ωcos ,其中ω,a 是常数,t 表示时间,Θ表示随机相位。

(1)当t ,Θ均为变量时,()t X 是一族时间t 的函数,即为随机过程; (2)当Θ给定,t 为变量时,()t X 是一个确定的时间t 的函数,即样本函数; (3)当t 给定,Θ为变量时,()t X 表示一个随机变量,即t 时刻的状态; (4)当Θ,t 均给定时,()t X 是一个常量。

总结:随机过程=时间+随机变量,注意扩展,简述题考查多。

2、随机变量的分布函数与概率密度函数 分布函数:()()x X P x F ≤= 概率密度函数:()()dxx dF x f =例题:设某信号源,每T 秒产生一个幅度为A 的方波脉冲,其脉冲宽度X 为均匀分布于[]T ,0中的随机变量。

这样构成一个随机过程()∞<≤t t Y 0,。

设不同间隔中的脉冲是统计独立的,求()t Y 的概率密度()y f Y 。

解:某个时刻()t Y 可以看做随机变量,取范围()nT t T n <≤-1;()t Y 取值只有两种:(){}()[]{}()T Tn t T n t X P t Y P 110--=--≤== (){}()[]{}TtnT T n t X P A t Y P -=-->==1()()()()A y T tnT y T T n t y f Y --+--=δδ1注意:对于离散随机变量的分布函数可表示为:()()∑-=ii i x x U p x F ;概率密度函数可表示为:()()∑-=ii i x x p x f δ。

例题:利用重复掷硬币的试验定义一个随机过程:()⎩⎨⎧=出现反面出现正面,2,cos tt t X π 设“出现正面”和“出现反面”的概率各为0.5;(1)求X(t)的一维分布函数()1,,21,x F x F X X ⎪⎭⎫⎝⎛(2)求X(t)的二维分布函数⎪⎭⎫ ⎝⎛1,21;,21x x F X解:令随机变量Y 表示试验结果,Y=1表示正面,Y=0表示反面。

第三章电子讲义:随机信号分析

第三章电子讲义:随机信号分析

第三章随机信号分析知识结构-随机过程的基本概念和统计特征-平稳随机过程与各态历经性-平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度-高斯过程及其应用-随机过程通过线形系统教学目的-了解随机信号的概念和基本分析方法;-掌握随机过程数字特征、平稳随机过程的相关函数与功率谱密度的关系及其计算-掌握平稳随机过程通过线性系统的性质和相应计算。

教学重点-随机过程的基本概念和数字特征-自相关函数与功率谱密度的关系(即维纳-辛钦定理)-平稳随机过程通过线形系统教学难点-各态历经性的理解-随机过程的自相关函数的性质-维纳-辛钦定理教学方法及课时-多媒体授课(4学时)(2个单元)备注(在上课之前最好让学生复习一下“概率论”)单元四(2学时)§3.1 引言(随机信号的范畴和基本分析方法)本节知识要点:研究随机信号的意义和基本方法随机过程是信号和噪声通过通信系统的过程,因此,分析与研究通信系统,总离不开对信号和噪声的分析。

通信系统中遇到的信号,通常总带有某种随机性,即它们的某个或几个参数不能预知或不可能完全预知(如能预知,通信就失去意义)。

我们把这种具有随机性的信号称为随机信号。

通信系统中还必然遇到噪声,例如自然界中的各种电磁波噪声和设备本身产生的热噪声、散粒噪声等,它们更不能预知。

凡是不能预知的噪声就统称为随机噪声,或简称为噪声。

从统计数学的观点看,随机信号和噪声统称为随机过程。

因而,统计数学中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。

其基本分析方法主要是通过分析其基本的数字特征,如均值、方差、相关函数等来实现的。

§3.2 随机过程的基本概念本节知识要点:随机过程概念及其基本数字特征1、随机过程的一般概念通信过程中的随机信号和噪声均可归纳为依赖于时间参数t的随机过程。

这种过程的基本特征是,它是时间t的函数,但在任一时刻观察到的值却是不确定的,是一个随机变量。

或者,它可看成是一个由全部可能实现构成的总体,每个实现都是一个确定的时间函数,而随机性就体现在出现那一个实现是不确定的。

随机信号处理总复习

随机信号处理总复习
自适应滤波算法能够根据输入信号自动调整滤波器参数,从而更好地抑制噪声,如最小均方误差 算法、递归最小二乘法等。
信号失真与畸变校正
信号失真与畸变识别
在信号处理过程中,失真和畸变是常见的问题。首先需要识别出失 真和畸变的类型和程度,以便采取相应的校正措施。
校正方法选择
针对不同类型的失真和畸变,选择合适的校正方法。如逆变换法、 频域校正法、同态滤波等。
01
导航系统
导航系统是用于确定和跟踪物体位置和方向的装置或设备 。常见的导航系统包括GPS、GLONASS、Galileo等。
02 03
基于信号估计的导航系统性能优化
基于信号估计的导航系统性能优化方法包括卡尔曼滤波器 、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。这些方法能够利用 观测数据和先验信息,对导航系统中的误差进行估计和修 正,提高导航系统的精度和可靠性。
方差的大小决定了信号的稳定性,方差越小,信号越 稳定;方差越大,信号波动越大。
自相关函数与功率谱密度
自相关函数描述了随机信号取值与其滞后取值之间的相关性,反映了信号 的时间依赖性。
功率谱密度描述了随机信号在不同频率成分上的能量分布,是信号频域特 性的描述。
自相关函数和功率谱密度是随机信号处理中常用的分析工具,用于信号的 滤波、预测和模型化等处理。
环境监测
在环境监测中,随机信号处理用于分析地球物理场的变化,以监测地 质灾害、环境污染等情况。
地震预警与减灾
利用随机信号处理技术,可以进行地震预警和减灾工作,减少地震灾 害的影响。
生物医学工程
医学成像
在生物医学工程中,随机信号处理用于医 学成像技术,如超声成像、核磁共振成像
等,以提高图像质量和分辨率。
处理对象具有随机性,处理方法针对随机信号的统计特性,应用 领域广泛。
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第 一 章1.1不考 条件部分不考△雅柯比变换 (随机变量函数的变换 P34) △随机变量之间的“不相关、正交、独立” P51 (各自定义、相关系数定义相互关系:两个随机变量相互独立必定互不相关,反之不一定成立 正交与不相关、独立没有明显关系 结合高斯情况)△随机变量的特征函数及基本性质 (一维的 P53 n 维的 P58)△ 多维高斯随机变量的概率密度和特征函数的矩阵形式、三点性质 P61()()()()()()()221()211222211,,exp 22exp ,,exp 22T Tx m X XXX X n n XT T jU X X X X X n X M X M f x f x x U U u Q u j m Q u u E ejM U σπσμ---⎡⎤--⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎣⎦C C C u u r u u ru u r u u r u u r u u r L u r u ru u r u r L另外一些性质: []()20XY XY X YX C R m m D X E X m ⎡⎤=-=-≥⎣⎦第二章 随机过程的时域分析1、随机过程的定义从三个方面来理解①随机过程(),X t ζ是,t ζ两个变量的函数②(),X t ζ是随时间t 变化的随机变量③(),X t ζ可看成无穷多维随机矢量在0,t n ∆→→∞的推广 2、什么是随机过程的样本函数?什么是过程的状态?随机过程与随机变量、样本函数之间的关系?3、随机过程的概率密度P74、特征函数P81。

(连续、离散)一维概率密度、一维特征函数 二元函数4、随机过程的期望、方差、自相关函数。

(连续、离散)5、严平稳、宽平稳的定义 P836、平稳随机过程自相关函数的性质:0点值,偶函数,周期函数(周期分量),均值 7、自相关系数、相关时间的定义 P88222()()()()()(0)()X X XX X X X X XXC R m R R R R τττρτσσ--∞==-∞=非周期相关时间用此定义(00()d τρττ∞=⎰)8、两个随机过程之间的“正交”、“不相关”、“独立”。

(P92 同一时刻、不同时刻)9、两个随机过程联合平稳的要求、性质。

P92()()()()XY YX XY YX R R C C ττττ=-=-10、复随机过程定义、自相关函数定义、复平稳定义。

P94()()(),Z R t t E Z t Z t ττ*⎡⎤+=+⎣⎦11、随机过程 “均方可微”P104、“均方可积”P106 12、平稳过程导数的分析P106。

期望、自相关函数、互相关函数()()()22()()()X X X XY YX Y dR dR d R R R R d d d τττττττττ==-=-13、高斯随机过程的一系列性质:◆高斯过程的特征函数、协方差矩阵。

◆高斯过程的线性变换、高斯过程的微分、高斯过程的积分,仍是高斯过程。

◆高斯过程的不相关=独立。

◆平稳高斯过程 宽平稳=严平稳 (2-180)14、各态历经过程的定义、及在电子技术中的物理意义。

时间均值、时间自相关定义式直流分量、直流平均功率、总平均功率、交流平均功率第三章 随机信号的频域分析 最重要的知识点: 维纳—辛钦定理⑴平稳过程,()()XX G R ωτ↔⑵两个联合平稳的实随机过程,()()()()12j XYXY j XY XYG R e d R G e d ωτωτωτττωωπ∞--∞∞-∞⎧=⎪⎨⎪=⎩⎰⎰◆实随机过程功率谱密度()X G ω是非负、实、偶函数 ◆互谱密度的性质 ()()()XY YX YX G G G ωωω*==-◆2(),0()2()()0,01()02()1()()2X X X X X X X G F G U F G F G ωωωωωωωωωωωω≥⎧==⎨<⎩⎧≥⎪⎪⇒=⎨⎪⎪⎩-<是非函数偶负的实§3.3 白噪声⑴定义:平稳随机过程、均值为零、功率谱密度在整个频率轴(,)-∞+∞上均匀分布 (三个条件)⑵白噪声的自相关函数是一个面积等于功率谱密度的冲激函数()()()20()0X X P E X t R G ωδ⎡⎤===⎣⎦g⑶白噪声带宽无限⑷白噪声不同时刻的状态互不相关、正交 (如果是高斯。

)第四章 随机信号通过线性系统的分析§4.1 线性系统的基本理论 稳定的物理可实现系统 §4.2 随机信号通过线性系统 时域分析()()()()()(0)()()()()()()X Y X Y Y XY X YX X Y m h d R R h h P R R R m R h R h ττττττττττττ∞==**-==*=*-⎰频域分析 输入信号()X t 宽平稳,输出信号()Y t 也宽平稳,且()Y t 与()X t 联合平稳()22(0)(0)()()()()()()()()()()()()11()()()22Y X Y X X XY X YX X Y Y X m m H H h d G G H G H H G H G G H G P G d H G d ττωωωωωωωωωωωωωωωωωππ∞∞∞-∞-∞=⋅===-=⋅⎧⎨=-⋅⎩==⎰⎰⎰§4.3 色噪声的产生与白化滤波器掌握设计方法()()()()222()()()(),Y X G G H H j s H s H s H s H s ωωωωω⎧=⇒⎪⎪==-⎨⎪⎪⎩三个步骤:分解选择零极点都在左半平面§4.4 白噪声通过线性系统⑴白噪声通过线性系统后,白噪声通过线性系统后输出的功率谱密度完全由系统的频率特性所决定。

2001()()((22))2j Y N R h u h u du e N H d ωττωτωπ∞∞-∞=+=⎰⎰22(0)()()22Y Y N N P R h u du H d ωωπ∞∞===⎰⎰⑵等效噪声带:用一个频率响应为矩形的理想系统来代替实际系统max ()I YK H ω=⎧⎪⎨=⎪⎩P P 输入为同一白噪声时等效原则: 22max m x 0a 0()(22)Y Y I e e H N N H πωπωωω∆∆⋅⇒===P P P 频域法22max|()|()eH d H ωωωω∞∆=⎰低通22|()|(0)H d H ωω∞=⎰ 带通2200|()|()H d H ωωω∞=⎰时域法22max()()e h u duH ωπω∞∆=⎰低通 带通220()()()()2Y X N G G H H ωωωωω==-∞<<∞()220()e h t dt h t dt πω∞∞⎡⎥=∆⎤⎢⎣⎦⎰⎰()02020()t e j h u duh t e dt ωωπ∞∞-=⎡⎤⎢⎥⎣∆⎦⎰⎰X t输入物理可实现系统线性系统的结论:双侧随机信号()1、若输入()Y t也是宽平稳的,且输入与输出联合X t是宽平稳的,则系统输出()平稳2、若输入()Y t也是严平稳的。

X t是严平稳的,则输出()3、若输入()Y t也是宽各态历经的X t是宽各态历经的,则输出()4、若线性系统输入为高斯过程,则输出为高斯分布5、若系统输入信号的等效噪声带宽远大于系统的带宽,则输出接近于高斯分布(输入白噪声的情况)第六章 窄带随机信号㈠Hilbert 变换及其性质。

()()[][]()()()()11ˆˆˆ()()()()sgn()()ˆ()()()()()2()()ˆˆ()()cos sin cos sgn()sin sin sgn()cos sin cos st s t st S j S ts t s t js t s t S S U st s t H H H a t t a t t H t tH t tH a t t a t t ωωωπωωωωωωω-=*⇔=-=+⇔==-=-⎧=⎡⎤⎧Ω=Ω⋅Ω⎪⎪⎣⎦⎨⎨Ω=-Ω⋅Ω=-⎡⎤⎪⎪⎩⎣⎦⎩%%%g g㈡随机过程的“解析形式”、及性质及其复指数形式()()ˆˆˆˆˆˆˆ()()()()()()()ˆˆ()()()()()sgn ()()sgn ()ˆ()2()2()()()4()()()()()o X X X XX X XX XXX X XX XXX X X X X Xj X X A X t X t jXt R R G G R R R R G j G G j G R R R jR G G U R R e G G ωτττωωττττωωωωωωττττωωωττω=+=⎧⎪⎨=⎪⎩⎧==-⎪⎨=-=⎪⎩⎧⎡⎤==+⎪⎣⎦⎨=⎪⎩=↔=%%%%%%%%0()A ωω-。

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