随机信号分析常建平,李林海课后习题答案第二章习题讲解
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2-1 已知随机过程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000,3,2t πωπω=三个时刻()X t 的一维概率密度?
解:2
2
1
~(0,1)..........()A a A N f a -
=
(离散型随机变量分布律)
2-2 如图2.23所示,已知随机过程()X t 仅由四条样本函数组
成,出现的概率为1131
,,,8484。
图2.23 习题2-2
在1
t 和2
t
求 1212[()],[E X t E X ()()(){}
1
2
1212121122[()()],,X k k E X t X t R t t k k p X t k X t k ====∑∑
2-23 [][]12()cos (0,1)(;),()()(,)X X X t A t XH A U f x t E X t D X t R t t =+~随机过程,其中(均匀分布)。
求,,?
()()
()()22cos 0
22~,322cos 022
~,cos 0()2
1
22,cos 2cos cos cos c 2
1322,(;)cos o 2
s 2X k t k t t
X t U XH XH k t k t t X t U XH XH t k t X t XH
k t k XH x XH t k t k XH x XH f x t t x X t t t t π
π
πππ
π
πππ
πππππππππδ-
+<<
+>+<<+<=
+==-+<<+<<-++<<+<+++<=-对某一固定时刻对某一固定时刻概率密度用冲激函数表示
()
,20
H t k x XH else π
π⎧⎪⎪
⎪⎪
⎨⎪=+=⎪⎪
⎪⎩
2-4 已知随机过程()X t A Bt =+,其中,A B 皆为随机变量。①求随机过程的期望[()]E X t 和自相关函数12(,)X R t t ?②若已知随机变量相互独立,它们的概率密度分别为()A f a 和()B f b ,求()X t 的一
维概率密度(;)X f x t
第②问
方法一:用雅克比做(求随机变量函数的分布) 步骤:
t 时刻,()X t A Bt =+为两个随机变量的函数 ①设二维的随机矢量
12X A Bt X A
=+⎧⎨
=⎩(题目要求的)(自己设的量,可以是其它量)
②求反函数
③求雅克比行列式J ,得到|J| ④利用公式1
2
X X 12(,)(,)AB x x f b J f a =⋅
⑤由联合概率密度求边缘概率密度()1
X f x ⑥t 为变量,则得到(;)X f x t
方法二: 用特征函数定义和性质(独立变量和的特征函数等于各特征函数的乘积)做
(特征函数和概率密度一一对应)
,A B
()()()()()()()()()()()()()()()()()(),;;;;;ju juX t ju A Bt ju a bt
X AB ju a b A B x
X X ju A B j A B ux
X t B X x A f a f b Q u t E e
E e e f a b dadb
e
dadb
x Q u t e d db
e
dx
f bt f Q u b f x t t f x t e dx
f x bt f b d f x b f b x x b
t b d ++∞
+∞
++-∞
-∞
+∞+∞
+-∞
-∞+∞+∞
-∞
-∞
+∞
-∞
-∞
+∞
+-∞∞
∞∞
-⎡⎤
⎡⎤
===⎣⎦⎣
⎦
====--=-⎰
⎰⎰
⎰⎰⎰
⎰⎰⎰⎰
取a=-bt
2-5 已知()X t 为平稳过程,随机变量0()Y X t =。判断随机过程()()Z t X t Y =+的平稳性? 随机过程()()Z t X t Y =+非平稳
2-6 已知随机过程0()()cos()Y t X t t ω=+Φ,其中随机过程()X t 宽平稳,表示幅度;角频率0ω为常数;随机相位Φ服从(,)ππ-的均匀分布,且与过程()X t 相互独立。①求随机过程()Y t 的期望和自相关函数?②判断随机过程()Y t 是否宽平稳? ①Φ与过程()X t 相互独立
2-8 已知平稳过程()X t 的自相关函数为 ()4cos cos3X R e
τ
τπτπτ
-=+,
求过程的均方值和方差?
()X t
2-10 已知过程
()cos sin X t A t B t
=-和
()cos sin Y t B t A t =+,其中随机变量,A B 独立,均值都
为0,方差都为5。①证明()X t 和()Y t 各自平稳且联合平稳;②求两个过程的互相关函数?
① []()[]2
()0,5cos ()5X E X t R t t E X t X t ττ⎡⎤=+==<∞
⎣⎦⇒平稳