白噪声通过线性系统
通信原理复习题-13通信
13通信工程《通信原理》复习题一、填空1.某四进制系统，4秒钟传输4800个四进制符号，则此系统的传码率R B4=，传信率R b=。
2.模拟调制系统的抗噪声性能主要用来衡量；数字调制系统的抗噪声性能主要用来衡量。
3.AM 调制的可靠性用衡量；DPSK 的可靠性用衡量。
4.某通信系统采用四进制数字序列传输方式，每传输一个码元需T=250×10-6s 时间，其传信率为，码元速率为，若传输了5s ，检测到50个码元误码，其误码率为。
5.八进制数字通信系统的误码率为10-5，系统的传输速率为600b/s ，则接收端在_______h 内能接收到144个错误码元。
6.已知能量信号f(t)的傅氏变换为F(w)，则根据帕塞瓦尔定理可得其能量为E==。
7.设一数字传输系统传送16进制码元，码元传输速率为2400波特，则此时系统的信息传输速率为；如果系统的误码率为10－4，则1小时内错误的码元个数为；如果系统的误比特率为2.5×10-5，则10分钟内错误的比特个数为。
1.1200B ，2400b/s 2.信噪比，误码率 3.信噪比，误码率4.8000，4000，2.5×10-35.206.，7. 9600b/s ， 864 ，21.61.在分析信道时，根据乘性干扰k(t)是否随时间变化，将信道分为_____信道和信道。
2.无失真传输系统的传输函数H 〔w 〕=____ 。
1.恒参，随参 2.3.已知调制信号 ，载波为t π410cos 2，则其DSB信号的表达式为。
4. 将n 路频率X 围为0.3~4KHz 的话音信号用FDM 方法进行传输，若采用AM 调制方式则n 路话音信号的最小传输带宽为，若采用SSB 调制方式则n 路话音信号的最小传输带宽为。
〔不考虑防护频带〕8nKHz ，4nKHz5.已知 ，设调频器灵敏度为 ，试求其已调波功率、载频、最大频偏、已调波带宽、调制信号表达式。
(完整版)随机信号处理考题答案
填空：1.假设连续随机变量的概率分布函数为F（x）则F（-∞）=0, F（+∞）=12.随机过程可以看成是样本函数的集合，也可以看成是随机变量的集合3.如果随机过程X(t)满足任意维概率密度不随时间起点的变化而变化,则称X(t)为严平稳随机过程，如果随机过程X(t)满足均值为常数，自相关函数只与时间差相关则称X(t)为广义平稳随机过程4.如果一零均值随机过程的功率谱，在整个频率轴上为一常数，则称该随机过程为白噪声,该过程的任意两个不同时刻的状态是不相关5. 宽带随机过程通过窄带线性系统，其输出近似服从正态分布,窄带正态噪声的包络服从瑞利分布,而相位服从均匀分布6.分析平稳随机信号通过线性系统的两种常用的方法是冲激响应法，频谱法7.若实平稳随机过程相关函数为Rx（τ）=25+4/（1+6τ），则其均值为5或-5,方差为4 7.匹配滤波器是输出信噪比最大作为准则的最佳线性滤波器。
1.广义各态历经过称的信号一定是广义平稳随机信号，反之，广义平稳的随机信号不一定是广义各态历经的随机信号2.具有高斯分布的噪声称为高斯噪声,具有均匀分布的噪声叫均匀噪声,而如果一个随机过程的概率谱密度是常数，则称它为白噪声3.白噪声通过都是带宽的线性系统，输出过程为高斯过程4.平稳高斯过程与确定的信号之和是高斯过程，确定的信号可以认为是该过程的数学期望5.平稳正态随机过程的任意概率密度只由均值和协方差阵确定1.白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
3.对于严格平稳的随机过程，它的均值与方差是与时间无关的函数，即自相关函数与时间间隔有关，与时间起点无关。
4.冲激响应满足分析线性输出，其均值为_____________________。
5.偶函数的希尔伯特变换是奇函数。
6.窄带随机过程的互相关函数公式为P138。
1.按照时间和状态是连续还是离散的，随机过程可分为四类，这四类是连续时间随机过程，离散型随机过程、随机序列、离散随机序列。
高斯白噪声平稳过程过线性系统
E
h u
X
t1
u
du
h v X
t 2
v dv
E
v h u h v dvdu
EX
t1
u X
t 2
v h u h v dudv
13
平稳随机过程通过线性系统
RXYt1,t2EXt1Yt2EXt1 Xt2uhudu EXt1Xt2uhudu RXt2t1uhudu RXuhuduRXhRXY
所以，X(t)和Y(t)的互相关函数为：RXYRXh X(t)和Y(t)的互功率谱密度为： PXYPXH
则X1和X2均为期望为0的高斯随机过程
若 1 t与 2 t在 0 ~ T 内正 0 T 交 1 t2 ， td t0 即
则X1和X2不相关且独立。
4
平稳随机过程通过线性系统
设:
X(t)为平稳随机过程,线性系统的单位冲激响应为h(t)， X(t) 通过线性系统后的输出为Y（t）。
高斯白噪声
高斯白噪声的性质:设n（t）为高斯白噪声
1、自相关函数： Rnn20
可见，n(t)只在 0 时才相关，它在任意两个时刻上的随
机变量都是互不相关的
2、数学期望：E[n（t）]=0
3、对高斯随机过程，不相关和独立等价
1
高斯白噪声
Pn(ω)
n0/2
0
ω
(a)
Rn(τ ) n0/2
0
τ
(b)
理想白噪声的功率谱密度和自相关函数
2
带通白噪声
显然当过程的每一个样本函数通过时不变系 统时，可表示为
y1(t) h ( )x1(t ) d
yn (t) h ( ) xn (t ) d
此时系统的输出可表示为 Y (t) {y1(t),}, yn (t), 即系统的输入与输出可表示为
RY (t,t ) E [Y (t )]
E
h(1)
h(
2
)Байду номын сангаас
X
(t
1)X
(t
2
)
d1d
2
E
h(1)
h(
2
)
X
(t
1)
X
(t
1)d1d
2
) e d j(21)
h(1)
e
j1
d1
h( 2 )
e
d j2 2
RX
()
e
jd
H ()H ()GX () GX ()H ()H ()
GX () H 2
5. 系统的输入输出的互谱密度
通过对（6.15）式求付氏变换，并利用
GY () GX () H() 2，可以得到系统输出的功率 谱密度为
这里假设输入信 号为有界平稳过程
E [Y (t] h( ) E [X (t )] d
h( )M X d M X
h ( ) d
随机信号分析_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
随机信号分析_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.从随机过程的第二种定义出发，可以将随机过程看成（）。
参考答案:随机变量族2.从随机过程的第一种定义出发，可以将随机过程看成（）。
参考答案:样本函数族3.（）是随机试验中的基本事件参考答案:随机试验的每一种可能结果4.若随机过程X（t），它的n维概率密度 (或n维分布函数)皆为正态分布则称之为高斯过程参考答案:正确5.正态随机过程的广义平稳与严平稳等价参考答案:正确6.平稳随机过程的相关时间，描述了平稳随机过程从完全相关到不相关所需要的时间，对吗？参考答案:正确7.两个平稳随机过程的互相关函数是偶函数，对吗？参考答案:错误8.平稳随机过程的自相关函数是一个奇函数，对吗？参考答案:错误9.对于一个遍历的噪声，可以通过均方值计算其总能量参考答案:错误10.偶函数的希尔伯特变换为参考答案:奇函数11.窄带高斯随机过程包络平方的一维概率密度为：参考答案:高斯函数12.白色随机过程中的“白色”，描述的是随机过程的（）特征参考答案:频谱13.对于具有零均值的窄带高斯随机过程，以下哪个说法正确？参考答案:相位的一维概率密度为均匀分布_包络的一维概率密度为瑞利分布_包络和相位的一位概率密度是相互独立的14.一个实值函数的希尔伯特变换是将其与【图片】的卷积参考答案:正确15.对一个信号的希尔伯特变换，再做一次希尔伯特变换可以得到原信号本身。
参考答案:错误16.连续型随机变量X的概率密度函数fX(x)的最大取值是1?参考答案:错误17.随机变量数学期望值是随机变量取值的中值。
参考答案:错误18.问题：①客观世界中可以设计出理想带通滤波器，②理想白噪声也是存在的。
以上说参考答案:①②均错误19.具有平稳性和遍历性的双侧随机过程经过连续时不变线性系统后，输出随机过程参考答案:平稳、遍历20.正态随机过程具有以下那些性质？参考答案:若正态过程X(t)是宽平稳的，则它也是严平稳的_正态随机过程经过线性系统后其输出仍为正态随机过程。
北理工随机信号分析实验
实验一 随机序列的产生及数字特征估计一、实验目的1、学习和掌握随机数的产生方法。
2、实现随机序列的数字特征估计。
二、实验原理1、随机数的产生随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。
进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。
在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。
伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。
伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。
(0，1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。
(0，1)均匀分布指的是在[0，1]区间上的均匀分布，即 U(0，1)。
实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0，1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下：)(mod ,110N ky y y n n -=N y x n n /=序列{}n x 为产生的(0，1)均匀分布随机数。
下面给出了上式的3组常用参数： 1、10N 10,k 7==，周期7510≈⨯；2、（IBM 随机数发生器）3116N 2,k 23,==+周期8510≈⨯； 3、（ran0）315N 21,k 7,=-=周期9210≈⨯；由均匀分布随机数，可以利用反函数构造出任意分布的随机数。
定理 1.1 若随机变量 X 具有连续分布函数F X (x)，而R 为(0,1)均匀分布随机变量，则有)(1R F X x -=由这一定理可知，分布函数为F X (x)的随机数可以由(0,1)均匀分布随机数按上式进行变换得到。
2、MATLAB 中产生随机序列的函数（1）(0，1)均匀分布的随机序列 函数：rand 用法：x = rand(m,n)功能：产生m ×n 的均匀分布随机数矩阵。
（2）正态分布的随机序列 函数：randn 用法：x = randn(m,n)功能：产生m ×n 的标准正态分布随机数矩阵。
研究生学位课程教学大纲-随机过程
硕士研究生学位课程教学大纲随机过程（课程名称）Stochastic Process（Course Title）课程编号：IE11001 课程性质：学位课程学分数： 3 课程总学时：48学时开课学院：信息电子学院授课教师：姚青预备知识：高等数学、概率论、线性代数一、课程学习目的及要求：随机过程是现代概率论的一个重要课题，它主要研究和探讨客观世界中随机演变过程的规律性，并应用于控制﹑通信﹑生物﹑物理﹑雷达通讯﹑地质﹑天文气象﹑社会科学等工程科学技术中。
通过本课程的学习，要求学生掌握随机过程的基本概念、随机过程的统计特征描述、随机信号通过系统分析以及电子系统中常见的窄带、正态随机信号通过系统的分析以及电子系统中常见的窄带、正态随机信号、马尔可夫过程、平稳过程、信号检测与估计等的基本理论方法，为学生在信号与信息处理领域打下扎实的理论基础，为学习后续课程以及将来的发展奠定坚实的基础。
二、主要章节与学时安排：第一章随机变量基础（6学时）教学内容与要求：掌握随机变量的基本概念，随机变量的分布函数与概率密度、数字特征、特征函数和统计特性等。
重点：随机变量的统计特性。
1.1 概率论的基本术语1.2 随机变量的定义1.3 随机变量的分布函数与概率密度1.4 多维随机变量及分布1.5 随机变量的数字特征1.6 随机变量的函数1.7 随机变量的特征函数1.8 多维正态随机变量1.9 复随机变量及其统计特性1.10 MATLAB的统计函数第二章随机过程的基本概念（9学时）教学内容与要求：要求理解和掌握随机过程的概念及定义；掌握和应用随机过程的统计描述；理解和掌握平稳随机过程、各态历经过程的概念和统计特性；掌握和应用随机过程的联合分布和互相关函数；掌握和应用随机过程的功率谱密度；理解和掌握脉冲型随机过程的统计特性分析等。
重点：随机过程的概念和统计特性、随机过程功率谱密度等等。
2.1 随机过程的基本概念及定义2.2 随机过程的统计描述2.3 平稳随机过程2.4 随机过程的联合分布和互相关函数2.5 随机过程的功率谱密度2.6 典型的随机过程2.7 基于MATLAB的随机过程分析方法2.8 信号处理实例第三章随机过程的线性变换（9学时）教学内容与要求：掌握和应用线性系统变换的基本概念和基本定理；理解和掌握随机信号的导数与积分；掌握和应用随机过程线性变换的微分方程法、随机过程线性变换的冲激响应法和频谱法；掌握和应用随机信号通过线性的分析方法；理解和掌握白噪声与等效通能带的概念和特性等。
北大随机信号分析基础课件32白噪声通过线性系统的分析与等效噪声带宽
北大随机信号分析基础课件32白噪声通过线性系统的分析与等效噪声带宽3.2 白噪声通过线性系统的分析与等效噪声带宽设线性系统的传输函数为)(ωH ，输入白噪声功率谱密度为2)(0N S X =ω，那么系统输出的功率谱密度为2)()(02N H S Y ωω=上述分析表明，若输入信号是白噪声，则输出随机信号的功率谱主要是由系统的幅频特性)(ωH 决定；系统只允许与其频率特性一致的频率分量通过，具有一定的选择性。
输出自相关函数为：ωωπωωπτωτωτd e H N d e N H R j j Y ⎰⎰∞∞-∞∞-==2002)(42)(21)(输出平均功率为：ωωπd H N R t Y E Y ⎰∞∞-==202)(4)0()]([若在保持平均功率)0(Y R 不变的条件下，把输出功率谱密度等效成一定带宽内为均匀的功率谱密度。
若等效的功率谱密度的高度为2)0(H ，则这个带宽就定义为等效噪声带宽e ω∆。
1．对于低通系统，用等效噪声带宽e ω∆表示的等效功率传输函数为：ee e H H ωωωωω∆>∆≤=)0()(22等效后系统输出的平均功率为：2020)0(2)(221)0(H N d H N R e e Y πωωωπ∆==⎰∞∞- 已知ωωπd H N R Y ⎰∞∞-=2)(4)0(可得ωωωωωππωd H H d H N H N e e ⎰⎰∞∞-∞∞-=∆=∆222020)0()(21)(4)0(2又2)(ωH 是偶函数，有ωωωd H H e ⎰∞=∆022)0()(2．若系统是以0ω为中心频率的带通系统，且功率传输函数单峰的峰值发生在20)(ωH 处。
用等效噪声带宽e ω∆表示的等效功率传输函数为：其它022)()(00202ee e H H ωωωωωωω∆+<<∆-=等效后系统输出的平均功率为：20020)(2)(221)0(ωπωωωπH N d H N R e e Y ∆==⎰∞∞- 已知等效前系统输出的平均功率为：ωωπωωπd H N d H N R Y ⎰⎰∞∞∞-=02020)(2)(4)0(＝ 则有ωωωωωπωωωπd H H H N d H Ne e ⎰⎰∞∞=∆∆=0202200020)()()(2)(2等效噪声带宽是用来描述系统对信号频率的选择性，并且只与系统参量有关。
白噪声过程通过线性系统
fe
f
,故有关系式 2
0fe 1/ 4,也即0与fe成反比。
若f
e大，则
小，输出过程起伏变化快。
0
若fe ，则0 0，白噪声,起伏变化最快。
五、白噪声通过理想带通系统
理想带通网络 输出过程的功率谱密度函数 输出过程的自相关函数 输出窄带噪声的总平均功率 输出窄带噪声的相关系数 窄带噪声的相关时间
C
y (t )
RC
et
t 0 ,令 1
RC
RX
( )
N0 2
( )
2、RC积分器的系统权函数
0, Rh ( )
h(t)h(t )dt
0
et e (t )dt e
0
2
根据对称性：
Rh
(
)
2
e| |
3、输出自相关函数
RY ( ) RX ( z)Rh (z)dz
此时只有低频分量才能通过电路，输出噪声起伏 程度小，相关性强。
白噪声通过RC积分器－小结
若系统输入为白噪声过程时，输出过 程由权函数决定。任一随机过程Y(t)都 可以用白噪声过程通过特定结构的线 性系统来产生，信号模型。
若系统输入为白噪声过程，通过实验 方法测定过程Y(t)的特征，则该系统的 特性就可以求出来，求系统。
一、基本概念
基本假设 频谱法－自相关函数 频谱法－方差 冲击响应法
1、基本假设
冲击响应 h(t)
传递函数 H ( j)
输入噪声 X (t)的功率谱G N0 / 2 输出过程 Y (t) ?
2、频谱法－自相关函数
GY
()
GX
() |H(ຫໍສະໝຸດ j) |2 N0 2
|
随机信号处理考题答案
填空：1.假设连续随机变量的概率分布函数为F（x）则F（-∞）=0, F（+∞）=12.随机过程可以看成是样本函数的集合，也可以看成是随机变量的集合3.如果随机过程X(t)满足任意维概率密度不随时间起点的变化而变化,则称X(t)为严平稳随机过程，如果随机过程X(t)满足均值为常数，自相关函数只与时间差相关则称X(t)为广义平稳随机过程4.如果一零均值随机过程的功率谱，在整个频率轴上为一常数，则称该随机过程为白噪声,该过程的任意两个不同时刻的状态是不相关5. 宽带随机过程通过窄带线性系统，其输出近似服从正态分布,窄带正态噪声的包络服从瑞利分布,而相位服从均匀分布6.分析平稳随机信号通过线性系统的两种常用的方法是冲激响应法，频谱法7.若实平稳随机过程相关函数为Rx（τ）=25+4/（1+6τ），则其均值为5或-5,方差为4 7.匹配滤波器是输出信噪比最大作为准则的最佳线性滤波器。
1.广义各态历经过称的信号一定是广义平稳随机信号，反之，广义平稳的随机信号不一定是广义各态历经的随机信号2.具有高斯分布的噪声称为高斯噪声,具有均匀分布的噪声叫均匀噪声,而如果一个随机过程的概率谱密度是常数，则称它为白噪声3.白噪声通过都是带宽的线性系统，输出过程为高斯过程4.平稳高斯过程与确定的信号之和是高斯过程，确定的信号可以认为是该过程的数学期望5.平稳正态随机过程的任意概率密度只由均值和协方差阵确定1.白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
3.对于严格平稳的随机过程，它的均值与方差是与时间无关的函数，即自相关函数与时间间隔有关，与时间起点无关。
4.冲激响应满足分析线性输出，其均值为_____________________。
5.偶函数的希尔伯特变换是奇函数。
6.窄带随机过程的互相关函数公式为P138。
1.按照时间和状态是连续还是离散的，随机过程可分为四类，这四类是连续时间随机过程，离散型随机过程、随机序列、离散随机序列。
高斯白噪声平稳过程过线性系统
dt
RXYN20 h
平稳随机过程通过线性系统
Y(t)的均值(统计平均) Y(t)的自相关函数 Y(t)的功率谱密度 X(t)和Y(t)的互相关函数与互功率谱密度 Y(t)的概率密度
平稳随机过程通过线性系统
几个结论： １、若Ｘ（ｔ）是正态随机过程，则Ｙ（ｔ）也是正态随机过
程。 ２、若Ｘ（ｔ）的带宽远大于系统带宽，则Ｙ（ｔ）的概率密
可见
令 u v w,则 u v w :
, Y(t) 也是平稳随机过程
上式 R X w h v w h v dwdv
R X w h v w h v dv dw
R X w h w h w dw
R X h h
平稳随机过程通过线性系统
由维纳-辛欣定理，对上式左右两端作付氏变换：
则X1和X2不相关且独立。
平稳随机过程通过线性系统
设:
X(t)为平稳随机过程,线性系统的单位冲激响应为h(t)， X(t) 通过线性系统后的输出为Y（t）。
下面,我们研究一下Y（t）的特性：
X（t）
h（t）
Y（t）=X（t）*h（t）
YtXtht X htd
h
Xtd
平稳随机过程通过线性系统
例如：白噪声通过一个带宽有限的带通系统，输出为正态分布的随机过程
Y(t)的概率密度
Y(t)的概率密度
平稳随机过程通过线性系统
则X为高斯随机变量，且数学期望=0，方差
平稳随机过程通过线性系统
RXYt1,t2EXt1Yt2EXt1 Xt2uhudu EXt1Xt2uhudu RXt2t1uhudu RXuhuduRXhRXY
Y(t)的均值(统计平均) Y(t)的自相关函数 Y(t)的功率谱密度 X(t)和Y(t)的互相关函数与互功率谱密度 Y(t)的概率密度
第十二讲白噪声通过线性系统
n
i
17
2、随机过程正态化
中心极限定理：
大量独立同分布的随机变量之和，其分布是趋于正态的。
Y t lim
max i 0 i 1 n
X ht
i i
n
i
白噪声通过有限带宽线性系统
宽带随机信号通过窄带线性系统 一般当输入信号的带宽为系统带宽的7—10倍，
输出信号的功率谱 2 N0 GY ( ) H ( ) 2
( ) h( )d
FY () N0 H ()
输出平均功率
2
色 噪 声
RY ( )
N0 h( ) * h( ) 2
h( )
2 R XY ( ) N0
N0 2 WY H ( ) d RY (0) 2 0
4
第十二讲
主要内容： 白噪声通过线性系统的特性分析 等效噪声带宽
5
为什么研究白噪声通过线性系统
1、由于白噪声在数学上有很好的性质，利用白噪声作 为实际噪声的模型，任何随机信号与白噪声结合都会使 分析简单化。 2、任何一个平稳随机信号都可以看作是白噪声通过某 个线性系统的输出，要研究平稳随机信号的统计特性，
•均值
mY (t ) mX (t ) * h(t )
mY m X h( )d m X H (0)
若X(t)平稳
1
随机信号通过线性系统输入输出相关函数关系
R X (t1 , t 2 )
RXY (t1 , t 2 )
h (t 2 )
h ( t1 )
RY (t1 , t 2 )
1 相关函数： RY ( ) 2
1 0 2GY () cos( )d 2 2 sin N 0 K 0 2 4 2
《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。
通信习题及答案
一、已知：题一图其中：是均值为零的白高斯噪声，其双边功率谱密度为瓦Hz,求和相互统计独立的条件，即和应具有何种关系？请加以证明。
（12分）二、一Weaver单边带调制器示于图中，其中基带信号，，请选择适当的W，，值，使输出信号的载频为1M ，调制信号的频率为1K 。
请写出具体的推导步骤。
(12分)题二图三、如图所示的Armstrong型调频器是由窄带调频器经倍频后得到宽带调频信号，此窄带调频信号的最大相位偏移为0.1弧度，调频器输出的调频信号载频为104M ，最大频偏为75K 。
a. 若基带信号带宽为15K ，振荡器的输出频率为100K ，请求出倍频器1的倍频值。
b. 由于100K 振荡器频率稳定度引起104M 载频的频率漂移2Hz，请问100KHz振荡器的频率漂移值为多少？题三图四、有12路音频信号，其中每路信号的频率范围为20Hz--20KHz，分别通过截止频率为7KHz 的低通滤波器，将此12路信号时分复用为二进制码流，如图所示：a. 最小抽样速率为多少？b. 若抽样速率为每秒16000个抽样，每抽样的量化电平数为256，忽略帧同步比特，请求出输出的二进制信号比特速率值。
c. 若升余弦滚降系数=0.5，为了实现无码间干扰基带传输，请求出此基带成形滤波器的截止频率值。
（12分）五、一振幅键控（00K）通信的接收系统如图示，在每码元期间，振幅键控信号或为,或为0（等概率出现）。
二进制码元宽度为T（T=1ms）,载频=1M ，是三角波，加性宽带白高斯噪声的双边功率谱密度为瓦/Hz。
a. 如何设计，使得在①处抽样时刻的信噪比最大，请写出滤波器传递函数表示式（或画出、写出冲激响应的表示式）。
b. 请写出在①处时刻的瞬时信号功率值及信噪比。
c. 若在时刻的抽样值为，请写出在振幅键控两信号等概出现条件下的最佳判决门限及判决公式。
d. 请详细推导出上述解调器的误码率公式。
题五图六、对于一QPSK调制器，载频为2GHz，其输入数据为二进制不归零数据序列{}，=1，+1及-1等概出现，且认为它们的出现是相互统计独立。
《随机信号基础》复习题.docx
简答题1.简述两个随机变量X和Y之间分别满足独立、不相关、正交关系的条件，以及这三种关系之间的联系。
答:独立：F XY(x9y) = F x(x) F Y(y),或f XY(x9y) = f x(x)-f Y(y);不相关：加=o或cov(x,r)= o；正交：E[XY] = 0.若X和Y独立则一定不相关，若X和Y不相关则不一定独立; 若X 或Y的数学期望为0,则不相关与正交等价。
2.写出函数X(3)在①e确定t为变量、②t确定e为变量、③e和t都确定、④e和t都是变量四种情况下所代表的意义。
其中如S, s 为样本空间，t为时间参数。
答：①样本函数；②随机变量；③常数；④随机过程。
3.简述宽平稳随机过程与遍历性过程的关系。
答：平稳过程同时满足以下条件才为遍历性过程①均值具有遍历性②相关函数具有遍历性。
所以遍历过程一定是平稳过程，平稳过程不一定是遍历过程。
4.白噪声的功率谱密度和自相关函数各有何特点？一般白噪声在任意两个不同时刻有何种关系？正态白噪声在任意两个不同时刻有何种关系？答：白噪声的功率谱密度是常数，自相关函数是一个在0处的冲激函数。
一般片噪声在任意两个不同时刻不相关，匸态白噪声在任意两个不同时刻独立。
5.若随机过程X⑴是平稳过程，则其功率谱密度Gx@)与自相关函数籤⑺有何关系？请写出关系式。
答:Gx(e)是心⑺的傅立叶变换，G x(CD)=[j x^e-^dT ,或2兀丄°°6•设线性系统的冲激响应为h(t),输入随机过程为X(t),系统输出为Y(t),各自的自相关函数分别为RX(tl,t2)和RY(tl,t2)。
说明二者之间的关系。
答:心(心2)=心(心2)*力(/】)*%2)・7.写出希尔伯特变换的时域形式％)和频域形式H(叽答:力(。
=丄，H(C6)= -j-sgn(C6).m&如果一个正态过程是平稳的，其一维概率密度和二维概率密度各有何特性？答：正态平稳过程的一维概率密度与时间无关，二维概率密度仅与时间间隔有关。
通信原理复习要求
第1章1 基本概念：（1）模拟通信系统模型，数字通信系统模型，数字通信系统的主要特点（2）信息量，平均信息量（香农熵）（3）模拟与数字通信系统的主要性能指标（有效性：有效频带（带宽B），传码率R B、传信率R b，频带利用率（带宽效率）：ηb（ηB）；可靠性：信噪比SNR（S/N），误码率P e、误信率P b）等。
2 计算：信息量，平均信息量，传码率R B，传信率R b，频带利用率（带宽效率），误码率P e、误信率P b，二进制与多进制系统的主要性能指标的关系（有效性，可靠性）。
3 填空题、简答题。
第3章1 基本概念：（1）随机过程的统计特性：可以用分布特性（概率分布）和数字特征两种方法描述。
分布特性（概率分布）包括概率分布函数和概率密度函数；数字特征包括数学希望、方差和相关函数等。
（2）平稳随机过程（分布特性与时间起点无关），广义平稳随机过程（数学希望和方差与时间起点无关，自相关函数仅与时间间隔τ有关的平稳随机过程）（3）平稳随机过程相关函数的性质（物理意义）：平稳随机过程ξ(t)的功率谱密度Pξ(ω)与其相关函数R(t)构成一对傅里叶变换关系，R(0) = S（平均功率）等等，功率谱密度意义（描述平稳随机过程的频域特性，建立频域与时域关系，积分面积为总功率，系统传输特性对信号和噪声的影响）。
平稳随机过程的各态历经性与意义（时间平均（一个样本）替代统计平均（无穷多个样本）。
）（4）高斯过程（正态随机过程），窄带随机过程（频带宽度B(△f)远小于其中心频率f c的随机过程，即△f《f c，f c》0）的描述（2种：包络-相位和同相-正交表达式）；平稳窄带高斯过程统计特性（包络服从瑞利分布，相位服从均匀分布）。
正弦波+窄带高斯过程统计特性（包络服从广义瑞利分布，小信噪比时，接近于瑞利分布；大信噪比时，接近于高斯分布）。
白噪声（理想的宽带平稳随机过程，其功率谱密度在整个频域内是均匀分布的。
理想白噪声通过带通滤波器后，其输出就是一个窄带过程。
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1、用于系统辨识（ P90， 95） 2、色噪声（平稳过程）的产生
6
•白噪声通过理想低通系统 |H()| K0 -/2 /2
K 0 | H ( ) | 0
/ 2 / 2 other
输出物理谱（频域特征）：
N0 K 2 0 / 2 2 0 FY ( ) N0 H ( ) other 0
2 0
4
cos 0
输出功率：
2 N K 2 0 0 Y RY (0) 2
11
0.3 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
相关系数：
相关时间：
2 2 Y ( ) e 4 cos0 2 2 0 e 4 d 0
2 sin N 0 K 0 2 cos RY ( ) 2 0 4 2
相关系数
输出的平均功率
用相关系数的包络（慢变化）定义输出过程的相关时间：
0
0
sin
2 d 1 2f 2
与低通滤波器输出过程的相关时间定义相同
10
•白噪声通过高斯型带通系统
8
• 白噪声通过理想带通系统 带通滤波器的频响函数：
K H ( ) 0 0
自相关函数：
2 sin N 0 K 0 2 cos RY ( ) 2 0 4 2
0
0 2 2 otherwise
H ( )
1 R ( ) 相关函数： Y 2
1 2 G ( ) cos( ) d 0 Y 2 2 sin N 0 K 0 2 4 2
0 FY () cos( )d
7
t) RY(
相关系数：
sin 2 Y ( ) 2
1 2
h( ) * h( )
H ( ) 2
RY ( )
G X ( ) G X ( ) G X ( ) 4mX 1mX 2 ( )
1 2
G
GY ( )
若两个输入任一个零均值
RX ( ) RX ( ) RX ( )
1 2
h( ) * h( )H Nhomakorabea ) 2
N0 2
( ) h( )d
N0 h( ) * h( ) 2
N0 h( ) 2
FY () N0 H ()
输出平均功率
WY
2
色 噪 声
RY ( )
h( )
2 R XY ( ) N0
N0 2 H ( ) d RY (0) 2 0
GY ( ) H ( ) G X ( )
2
2
两个随机过程之和通过线性系统
X (t ) X1(t ) X 2 (t )
R X ( )
Y (t ) Y1(t ) Y2 (t )
RY ( )
G X ( )
GY ( )
若两个输入不相关
RX ( ) RX ( ) RX ( ) 2mX 1mX 2
t
0
2 sin N 0 K 0 2 RY ( ) 4 2
相关时间：
0
0
sin
2 d 2 1 2 2f 2
输出功率：
2 R (0) Y Y 2 N0 K0 4
输出随机过程的相关时间与 系统的带宽成反比
随机信号通过线性系统输入输出相关函数关系
R X (t1 , t 2 )
RXY (t1 , t 2 )
h (t 2 )
h ( t1 )
RY (t1 , t 2 )
R X (t1 , t 2 )
平稳情况
h ( t1 )
RYX (t1 , t 2 )
h (t 2 )
RY (t1 , t 2 )
RX ( )
RY ( ) RY ( ) RY ( ) 1 2
G X ( ) G X ( ) G X ( )
1 2
GY ( ) GY ( ) GY ( ) 1 2
3
第十二讲
主要内容： 白噪声通过线性系统的特性分析 等效噪声带宽
4
为什么研究白噪声通过线性系统
1、由于白噪声在数学上有很好的性质，利用白噪声作 为实际噪声的模型，任何随机信号与白噪声结合都会使 分析简单化。 2、任何一个平稳随机信号都可以看作是白噪声通过某 个线性系统的输出，要研究平稳随机信号的统计特性，
h ( )
R ( ) ) R YX XY (
h ( ) h ( )
RY ( )
R X ( )
h ( )
R (t1 , t 2)) R ( YX XY
RY ( )
1
输出的频域统计特性
G XY ( ) G X ( ) H ( )
GYX ( ) G X ( ) H ( )
可以通过对白噪声通过系统的输出进行分析来实现
3、研究白噪声通过系统的输出来衡量系统性能
5
1、白噪声通过线性系统的特征分析 频域 时域
N0 ( ) 2
R X ( ) N0 ( ) 2
GX
N0 GXY ( ) H ( ) 2
R XY ( )
输出信号的功率谱 2 N0 GY ( ) H ( ) 2
包络： a( )
2
2
2
2
输出信号的功率谱
2 K N 0 0 0 FY ( ) 0 2 2 otherwise 0
计算任一高频带通滤波器的 输出相关函数，先用等效低
频系统代替，在乘上 cos(0 )
9
• 白噪声通过理想带通系统
H ( )
K0
( 0 ) 2 | H ( ) | K 0 exp 2 2
0
0
2
2 ( ) 2 0 输出功率谱： FY ( ) N 0 H ( ) N 0 K 0 exp 2 2 2
相关函数：
N0 K RY ( ) e 2