电子科大随机信号分析CH1概率论基础
电子科技大学随机信号分析课件 第2章 随机信号
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自相关函数描述的是随机信号任意两个时刻 的状态之间的内在联系。
R(t1 , t2 ) E X (t1 ) X (t2 )
x1 x2 f ( x1 , x2 ; t1, t2 )dx1dx2
4、自协方差函数和相关系数函数 自协方差函数是随机信号任意两个时刻的随机 变量的二阶混合中心矩。反映了任意两时刻 的起伏值之间的相关程度。
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基本概率特性
一、一维概率分布 随机信号 X (t ) 在任意 t T 时刻的取值 X (t ) 是一维随机变量。概率 PX (t ) x 是取值 x ,时 刻 t 的函数,记做
F ( x; t ) PX (t ) x
称为随机信号 X (t ) 的一维概率分布函数。 若有F ( x; t ) 偏导数存在,则有
p 0.5 p 0.5
p 0.5 p 0.5
f ( x1 , x2 ; t1 , t2 ) 0.25 ( x1 cos(500 t1 ), x2 cos(500 t2 ))
0.25 ( x1 cos(500 t1 ), x2 sin(500 t2 ))
物理意义:描述了所有样 本函数在各个时刻的摆动 中心。
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2、均方值函数和方差函数 随机信号X(t)在任一时刻t的取值是一个随 机变量X(t)。 X(t)的二阶原点矩称为随机信号 的均方值函数;二阶中心矩称为随机信号的方 差函数。
2 X (t ) VarX (t ) E( X (t ) X (t ))2
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基本数字特征
随机变量的矩函数是确定值;随机信号的矩函 数是确定性时间函数。
电子科技大学随机信号分析课件 第1章 随机变量与随机向量
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2
2.通过随机变量,基本可能 结果给定的事件及其概率, 变成了随机变量取值给定的 事件及其概率
样本空间 S 随机变量 s1
随机变量值域RV x1 x2 xi
s2 si
X (s)
1.通过随机变量, 样本空间S映射成 了随机变量的值 域Rv
3
常见的两类随机变量:离散型与连续型
ae ax f ( x) 0 x0 其它
a
a e
f (x)
x
1 5、正态(高斯)分布 正态分布的随机变量X,其均值为 a ,方差 为 2 ,其概率密度函数为
f ( x)
( x a) 2 exp 2 2 2 2 1
f ( x)
1 x2 e 2
3、均匀分布 随机变量X,取值 x a, b 。若X在 a, b 范围内 各处出现的可能性相同,则称X在 a, b 均匀分布。
1 f ( x) b a 0 x a, b 其它
1 ba
f (x)
x
a
b
17
4、指数分布 指数分布随机变量X,其概率密度函数为
19
X的取值呈中间多,两头少,对称的特性。 当固定a时,σ 越大,曲线的峰越低,落在a附
近的概率越小,取值就越分散, ∴ σ 是反映X的取值分散性的一个指标。
在自然现象和社会现象中,大量随机变量 服从或近似服从正态分布。
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例 设某地区男子身高 , X (cm) ~ N (169 .7,4.12 ) (1)从该地区随机找一男子测身高,求他的身高 大于175cm的概率。 (2)若从中随机找5个男子测身高,问至少有一人 身高大于175cm的概率是多少?恰有一人身高大于 175cm的概率为多少? 解:(1) X 175 1 PX 175 1 FX (175) P 为了用书末的概率积分表计算 FX (x) ,需要对 X F 归一化, (x)是归一化的正态概率密度函数。
电子科大概率论第一章(2)
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古典概率并不能解决所有的随机问题。
例如:
抛不均匀硬币
仪器寿命试验
为了得到更一般的方法,我们分析古典概率的性质, 然后将之拓展,引出概率的公理化定义
古典概率具有如下三个性质: (1)对任意事件A,有0≤P (A)≤1; (2)P (W )=1; (3)若A1,A2,…,An互不相容,则
n n P Ai P Ai i 1 i 1
将这两条定理拓广可以应用到多过程的场合。
电子科技大学数学科学学院 杜鸿飞
hongfeidu@
排列:n个元素中取r个进行排列
1. 有放回方式,称有重复的排列,共 nr 种 2. 无放回方式,称选排列,共Pnr种 特别,r = n 时,称全排列,共n!种
组合:n个元素中取r个而不考虑其顺序
电子科技大学数学科学学院 杜鸿飞 hongfeidu@
四、概率的公理化定义
定义:设E的样本空间为W,对于E的每个事件A,均 对应于唯一一个实数,记为P(A),其对应规则满足
1.(非负性) 对任一事件A, 有0≤P(A)≤1; P(W )=1; 2.(规范性) 3.(可列可加性) E的事件列A1,A2,…, 互不相容,则
P Ai P Ai i 1 i 1
3. 对立事件概率和为1, 即P ( A ) + P( A ) = 1; 4 . ( 概率单调性 ) 若事件 A 和 B 满足 A B , 则有 P ( A ) ≤ P ( B ), P ( B A ) P ( B ) P ( A ) 成立 B A
古典概率的预备知识
——基本的排列组合公式
两条基本原理: 1. 乘法原理 2. 加法原理 乘法原理:若进行A1过 程有n1种方法,进行A2 有n2种方法,则进行A1 后再进行A2过程共有 n1*n2种方法。
随机信号分析第一章
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的理论与方法,必然是“张冠李戴”
t
无法得到正确的处理结果。
14
随着科学技术的进步,人们越来越发现,在自然界中所 遇到的大量信号均属于随机信号。如:
(1)-自由电子随机游动,在电阻上产生的“热噪声”。 (2)-某交叉路口每天24小时测量的噪音的分贝记录。 (3)-证卷交易所中,某股票每周涨落的记录。 (4)-反映人的生理、心理活动的“脑电波”。 (5)-反映地球物理特性的“地震信号”。 (6)-人说话时发出的“语音信号”。 (7)-雷达自动跟踪到的某飞行器的“运动轨迹”。 (8)-雷达接收到的目标信号的“幅度与相位”。
7
分析确定信号所用的数学工具有:微富积氏分变、换线、性拉代氏数变、换复、变等函等数
分析随机信号所用的数学工具有:随机概过率程论理论
上述的所有
数学工具
概率论研究的对象--随机变量 X
随机过程理论研究的对象--随机过程 X (t)
8
(一)课程的特点、地位、作用和任务:
20
教材及主要参考书
教材:随机信号分析基础(第4版) 王永德 王军 (编著)
电子工业出版社
参考教材:
李晓峰,周宁等编著 随机信号分析(第4版) 电子工业出版社
随机信号分析 赵淑清 郑薇(编著) 哈尔滨工业大学出版社
随机信号处理 陆光华 彭学愚 西安电子科技大学出版社
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参考书籍
李晓峰,周宁等编著,随机信号分析(第4版),电子工业出版社
29
30
1.1 概率的基本概念
定义(概率的统计定义) :
在一定条件下,重复做 N 次实验, NA为 N 次实验中
事A发生的次数,如果随着
N
逐渐增大,频率
随机信号处理教程 第1章 概率论基础
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数F(x),存在非负的函数 f (x) ,使对于任
意实数,有
F (x)
x
f (t)dt
称 f (x)为X的概率密度函数。
1.3 随机变量及其概率分布
均匀分TE布XT
f
(x)
b
1
a
axb
0 其它
正态T分EX布T (高斯T分EX布T )
f (x)
1
( x )2
e 2 2
2
0
F
(
x)
x 1b
随机信号处理教程
——献给进入信息领域学习的你!
随机信号处理教程
❖第1章 概率论基础 ❖第2章 随机过程 ❖第3章 随机过程的功率谱密度 ❖第4章 随机信号通过线性系统 ❖第5章 窄带系统和窄带随机信号 ❖第6章 随机信号通过非线性系统 ❖第7章 马尔可夫过程
第1章 概率论基础
1 随机事件及其概率 2 条件概率与统计独立 3 随机变量及其概率分布 4 随机变量的数字特征 5 随机变量的特征函数 6 极限定理 7 多维正态分布
1.2条件概率与统计独立
❖ 设A、B为随机试验的两个事件,且 P(A | B) P(A,B)则称
P(B)
为事件B发生的条件下事件A发生的条件概率。
❖ 乘法定理:设任意事件A、B,如果P(B) ,0 则有
P(AB) P(A如| B果) P(B) 则有 P(A) 0
P(AB) P(B | A) P(A)
率为0;
有限可加性,若事件 A1、A 2、 、A n
两两互不相容,则
n
P( Ai ) P( Ai )
i 1
i 1
对任意事件A,有 P( A) 1 P( A)
《随机信号分析》课件
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连续随机信号
连续时间和连续幅度的随机信号,如噪声信号。
高斯随机信号
服从高斯分布的随机信号,常用于描述自然界 的随机现象。
非高斯随机信号
不服从高斯分布的随机信号,如脉冲信号和干 扰信号。
常见的随机信号分析方法
自相关分析
用于分析信号的自身相关性和 平稳性。
频谱分析
通过对信号进行频域分析,得 到信号的频谱特性。
统计特性分析
对信号的均值、方差等统计特 性进行分析。
使用MATLAB进行随机信号分析的步骤
1
准备据
收集并整理所需信号的数据。
2
数据预处理
对数据进行去噪、归一化等预处理操作。
3
信号分析
运用MATLAB提供的工具进行信号分析和特征提取。
随机信号分析的应用领域
通信系统
用于优化信道传输和抗干扰能力的研究。
金融市场
用于分析股票价格、汇率等随机变动的特性。
生物医学
用于分析心电图、脑电图等生物信号。
气象预报
用于分析天气数据,提高气象预报的准确性。
总结
通过本课件,您了解了随机信号的定义、特性、分类以及分析方法,以及其在不同领域的应用。
《随机信号分析》PPT课 件
本课件将介绍随机信号分析的基本概念和方法,包括随机信号的定义、特性、 分类以及常见的分析方法。
分析随机信号的定义
1 随机信号
随机信号是不确定的信号,具有随机性和不可预测性。
2 随机过程
随机信号可以看作是随时间变化的随机过程。
3 概率论基础
随机信号的定义和性质可以通过概率论进行分析和描述。
随机信号的特性
1 均值和方差
随机信号的均值和方差是 表征其平均值和离散程度 的重要特性。
Ch1基本知识_1
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高速数字系统设计2008年2月28日第一章基本知识1-1 信号与信号完整性(Signal Integrity)1-2 频率与时间1-3时间与距离1-4集总系统与分布系统1-5-3dB频率与上升时间1-6四种电抗1-7高速数字系统中的电阻、电容和电感元件中国科大快电子学安琪21-1 信号与信号完整性(Signal Integrity)信号:“信号”是一个使用非常广泛的名词。
从信息论的观点出发,信号是信息的一种物理体现,或者说:信号是信息的载体。
广义而言:信号被定义为一个随时间(和位置)变化的物理量。
模拟信号:在规定的连续时间范围内,信号的幅度值可以取连续范围的任意数值。
简单地讲:是指时间和幅度均是连续的物理量。
数字信号:在时间和幅度上都量化后取得的信号。
它是以某种时间间隔依次出现的数字序列。
简单地讲:是指时间和幅度均是离散的物理量。
A/D模拟信号数字信号D/A中国科大快电子学安琪3中国科大快电子学安琪4分析方法:时域和频域时域分析方法:用两维空间内的函数作为信号的数学模型,即时间变量t 和幅度变量f(t)(电压、电流或功率)。
X 轴是时间变量,Y轴是表示物理量的幅度变量。
t -f(t)时域是真实存在的域,是可以实际感知的域。
中国科大快电子学安琪5频域分析方法所谓的频域分析,仍然用两维空间内的函数作为模拟信号的数学模型,描述模拟信号的两个最基本参数是频率和幅度。
采用频率变量(f )代替时间变量(t ),幅度变量(电压、电流和功率: G(f))是频率的函数。
X 轴是频率变量,Y 轴是表示物理量的幅度变量。
正弦波是频域中唯一存在的波形,其特征: 频率; 幅度;相位中国科大快电子学安琪6时域时域-频域的关系)(t f 频域dte tfg t j ωω-∫∞∞−=)()(傅立叶变换ωωωd e g t f t j ∫∞∞−=)()(傅立叶反变换)(ωg 从频谱分析的角度上看,时域中的任何信号, 都可以用若干个不同频率,不同幅度的正弦波信号叠加来表示。
随机信号分析_第一章_概率论基础
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1.2.2 全概率公式
假设样本空间S分为N个互斥事件Bn (n=1, 2, …, N), 即: Bi ∩ Bj = (i≠ j =1, 2, …, N) 及
i 1
Bi S
N
则
P[ A] P[ A | Bi ]P[ Bi ]
i 1
N
1.2.3 贝叶斯公式
P[ Bi | A] P[ Bi ]P[ A | Bi ] / P[ A] P[ Bi ]P[ A | Bi ] /( P[ Bi ]P[ A | Bi ])
f XY ( x, y)dxdy 1
则称(X, Y)为连续型的二维随机变量, FXY(x, y)为其连续型的联合分布函数; fXY(x, y)为(X, Y)的联合密度函数。
如果联合密度函数fXY(x, y)在点(x,y) 处连续,则
2 FXY ( x, y) f XY ( x, y) xy
F(b1,b2) - F(a1,b2) - F(b1,a2) + F(a1,a2) 0 y b2 a2 x a1 b1
离散型概率分布函数
Y
X
y1 y2 … yj … p11 p21 … pi1 … p12 p22 … pi2 … … p1j … … p2j … … … … … pij … … … …
1. 4 多维随机变量及其分布
n个随机变量X1 , X2 , … , Xn的总体 X=(X1 , X2 , … , Xn)为n维随机变量。 1.4.1 二维随机变量 设X, Y为定义在同一概率空间(S, £ , P)上的两个随机变量,则(X, Y) 称为二维 随机变量,对于任意x,y R ,令 FXY(x, y)= P[X<x, Y<y] 称FXY(x,y)为(X,Y)的二维联合分布函数。
随机信号分析第一章 概率论1
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由于事件、事件的关系及运算与集合、集合的关系 及运算是相当的,故根据集合的运算性质可以推得 事件的运算性质如下: (1)交换律: A∪B=B∪A , AB=BA ; (2)结合律: (A∪B)∪C=A∪(B∪C) , (AB)C=A(BC) ; (3)分配律: (A∪B)∩C=(A∩C)∪(B∩C) , (A∩B)∪C=(A∪C)∩(B∪C) ; (4)对偶原理: (AB)c=Ac∪Bc, (A∪B)c=Ac∩Bc ; 即 AB A B , A B A B.
(b)试验的所有可能的结果不止一个,而且是事先 已知的; (c)每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个, 但究竟出现哪一个结果,试验之前是不能确切预言的
人们将满足上述(a)、( b )、( c )三个条件的试 验,称为随机试验,简称为试验,以字母E来表示.
随机试验的每一个可能的结果称为基本事件,也称 作样本点,用字母e表示. • 随机试验E的全体基本事件所构成的集合,称为E的 的样本空间,记为Ω. 例 将一枚质量均匀对称的硬币投掷两次,观察正反 面出现情况,这也是个随机试验. 故样本空间 S={(正,正),(正,反),(反,正),(反,反)}.
i
用语言表述为:事件和的对立事件等于对立事件的 积,事件积的对立事件等于对立事件的和.
例 在检查某种圆柱形零件时,要求它的长度和直径 都必须合格. 设A、B、C分别表示事件“直径合格”,“长度合 格”,“产品合格”,则
(a)C⊂A,C⊂B; (b) Cc,Bc,Ac分别表示“产品不合格”,“长度不 合格”,“直径不合格”; (c) C=A∩B; (d) Cc=Ac∪Bc; (e) C=A−Bc.
CH1-1事件与概率
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又 P(A) = 0.4,P(AB) = 0.7
P(B) P( A B) P( A) P( AB)
0.7 0.4 0 0.3
条件概率与独立性
例如:一枚硬币抛两次,观察其正反面出现的次数。
解: 样本空间 ={正正,正反,反正,反反}
事件 A表示至少有一次为正面,
件 A 发生的次数。当试验次数 n 很大时,如果频率
m n 稳定在某一数值 p 的附近摆动,并且随着试验
次数的增多,这种摆动的幅度愈来愈小,此时数值 p
称为随机事件 A 发生的概率,记作 P(A) p 。
可用Excel进行抛掷均匀硬币的实验:
RANDBETWEEN(-1000,1000)产生随机数,按所得 数的正负,分别计算频率,观察频率的稳定性。
样本空间为: {1,2 ,...,6}
"向上的点数大于3"记为事件 A {4 ,5 ,6}
"向上的点数小于2"记为事件 B {1}
"向上的点数小于0"记为事件 C { }=
"向上的点数小于10"记为事件 B {1,2 ,...,6}=
事件间的关系和运算
1.事件 B 包含事件 A :
A 发生必然导致B 发生,
A A 1 k 1 a ab1 Aakb
a
a b
结论:取得白球的概率与取球的先后次序无关。
抽签原理
例 8.(投球问题) n 个球投到 N 个盒子中去(设盒子的 容量不限)试求恰有 n 个盒子各有一球的概率。
解:设 A 表示每个盒子至多有一个球,
样本空间中样本点的总数为N n ,
事件 A 所包含的样本点个数为 ANn .
《随机信号分析基础》课件
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频域分析方法
傅里叶变换
傅里叶变换将信号从时域转换为频域,显示信号在 不同频率上的能量分布。
功率谱密度估计
通过对信号进行功率谱密度估计,可以分析信号在 不同频率上的能量分随机信号
图像处理中的随机信号
随机信号在通信系统中有着重要 的应用,如随机噪声与调制信号。
随机信号在图像处理中被用于增 强图片细节、降低噪声等方面。
为什么学习信号与系统?
信号与系统是电气工程的基础,它涉及到广泛 的应用领域,如通信、控制、图像处理等。
随机过程概述
什么是随机过程?
随机过程是一类随机变量的集 合,它在不同时间点上产生随 机数值,描述了具有随机性的 系统或现象。
随机过程的特点
随机过程具有不可预测性、不 确定性和非平稳性等特点,需 要进行概率统计的建模与分析。
自然界中的随机信号
自然界中的一些现象,如气象数 据和地震信号等,可以用随机信 号进行建模与分析。
分布情况,用于频域分析与滤波设计。
时域分析方法
1 傅里叶级数展开
傅里叶级数展开是一种将 周期信号分解为多个正弦 函数或余弦函数的方法。
2 自相关函数计算
通过计算信号的自相关函 数,可以分析信号在不同 时刻上的相关性。
3 时域滤波
时域滤波是指对信号的幅 度或相位进行调整以实现 信号的变换或去除杂散分 量。
《随机信号分析基础》 PPT课件
本课件将介绍《随机信号分析基础》的主要内容,包括信号与系统简介、随 机过程概述、随机信号定义与分类、常见随机信号的特性分析、时域分析方 法、频域分析方法以及应用示例。
信号与系统简介
什么是信号与系统?
信号与系统研究的是电气工程中信号的产生、 传输与处理,以及系统对信号的描述与分析。
随机信号分析课件
![随机信号分析课件](https://img.taocdn.com/s3/m/c5974547168884868762d6c8.png)
几何概率的基本性质:
1 0 P[ A] 1
2
P[S] 1
3
P
n k 1
Ak
n k 1
P
Ak
1.1.3 统计概率
f (n) A
nA n
事件频率的性质:
1
0
f (n) A
1
2
f (n) S
1
n
3
(n)
(n)
f f n Ai
Ai i 1
lim P X
i
xn
1/ i lim P X i
xn
1/ i
lim
i
FX
( xi
1
/
i)
FX
( xn
1
/
i)
连续型随机变量
b
a fX (x)dx P[a X b]
FX (b) FX (a)
分布函数可以唯一的确定随机变量取值的概率分布情况。
i1 i1
U P[A] P[AI
S] PAI
N
Bi
N
P[ A I
Bi ]
i1 i1
N
P[ A] P[Bi ]P[ A | Bi ] i 1
1.2.3 贝叶斯公式
P[Bi
|
A]
P[Bi I A] P[ A]
P[ A] 0
Px1 X x2 F x2 F x1
x2 f x dx
x1
• 随机变量X落在区间的概率就是曲线下的曲边梯形的面积。
概率论基础:入门知识点
![概率论基础:入门知识点](https://img.taocdn.com/s3/m/3db3689a77a20029bd64783e0912a21614797f2b.png)
概率论基础:入门知识点概率论是数学中的一个重要分支,研究随机事件发生的规律和概率计算的方法。
它在各个领域都有广泛的应用,如统计学、金融、工程等。
本文将介绍概率论的入门知识点,帮助读者了解概率论的基本概念和计算方法。
一、随机事件和样本空间在概率论中,我们将可能发生的事件称为随机事件。
样本空间是指所有可能的结果组成的集合。
例如,掷一枚硬币的结果可以是正面或反面,那么样本空间就是{正面,反面}。
样本空间用Ω表示。
二、事件的概率事件的概率是指事件发生的可能性大小。
概率的取值范围是0到1之间,其中0表示不可能发生,1表示一定发生。
概率用P(A)表示,其中A是一个事件。
三、事件的运算1. 事件的和:事件A和事件B的和是指事件A或事件B发生的情况。
用A∪B表示,读作“A并B”。
2. 事件的积:事件A和事件B的积是指事件A和事件B同时发生的情况。
用A∩B表示,读作“A交B”。
3. 事件的差:事件A和事件B的差是指事件A发生而事件B不发生的情况。
用A-B表示,读作“A减B”。
四、概率的计算方法1. 古典概型:当样本空间中的每个结果发生的概率相等时,可以使用古典概型计算概率。
例如,掷一枚均匀的骰子,每个面的概率都是1/6。
2. 频率概率:通过实验的频率来估计概率。
例如,掷一枚硬币,多次实验后正面朝上的频率接近于1/2。
3. 几何概率:通过几何方法计算概率。
例如,从一个正方形中随机选择一个点,落在某个区域内的概率等于该区域的面积与正方形的面积之比。
4. 条件概率:指在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
用P(A|B)表示,读作“在B发生的条件下A发生的概率”。
五、独立事件和互斥事件1. 独立事件:事件A和事件B是独立事件,当且仅当事件A的发生与事件B的发生是相互独立的,即P(A∩B) = P(A)P(B)。
2. 互斥事件:事件A和事件B是互斥事件,当且仅当事件A的发生与事件B的发生是互斥的,即P(A∩B) = 0。
概率论与数理统计ch1-1
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第一章事件与概率概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科.一.必然现象与随机现象必然现象: 在一定条件下结果必然会发生的现象。
例如:1.在标准大气压下,纯水加热到100o C时必然会沸腾;2.在没有外力作用的条件下,作匀速直线运动的物体必然继续作匀速直线运动;3.掷一颗骰子,出现点数为7是不可能的等等.它们的共同特征是,现象的某个结果在给定条件下能否发生是完全可以预言的.概率论与数理统计以外的数学分支研究的是必然现象的数量规律.随机现象: 在一定条件下可能发生这样的结果,也可能发生那样的结果,即预先不能确定到底发生哪种结果的现象。
例如:1. 当掷一枚硬币时,可能出现“正面朝上”,也可能出现“反面朝上”,在掷硬币之前不能确定哪一面朝上;2.某电话交换台在一分钟内接到的呼唤次数可能是0次,也可能是1次,2次,…,事先不能确定哪种结果会出现.二.随机试验一个试验如果满足下述条件:(1) 试验可以在同一条件下重复进行;(2) 试验的所有可能结果是明确可知道的,而且往往不止一个;(3)每次试验总是恰好出现这些可能结果中的某一个,但在试验之前不能确定哪个结果将会出现.则称这样的试验是一个随机试验,简称试验.一种随机现象就对应一个随机试验.随机试验常用E或E1,E2,…等表示.三.随机现象的统计规律性* 例如:将一枚质料均匀、形状对称的硬币(通常称为均匀的硬币)投掷一次,可能出现正面朝上,也可能出现反面朝上,其结果事先无法肯定. 但是在大量次的投掷中,出现正面朝上的次数几乎总是投掷总次数的一半,呈现出明显的规律性.* 又如,波义耳—马哈特定律就是其中的一个,这个定律告诉我们,构成气体的每个分子在运动过程中是杂乱无章的,然而大量分子运动总体的压强,体积与温度之间是有规律性的.通常把随机现象在大量重复试验下所呈现的这种规律性称为随机现象的统计规律性.§1.1 随机事件和样本空间一.随机事件随机事件:随机试验中可能发生,也可能不发生的事情称为随机事件, 简称事件. 随机事件通常用大写字母A,B…等来表示.必然事件:如果在每次试验中, 某件事一定发生, 则称这件事为必然事件, 通常用Ω表示;不可能事件:如果在每次试验中, 某结果一定不发生, 则称这一事件为不可能事件, 通常用ф表示.必然事件和不可能事件是随机事件的两个极端情形而已.例1.1.1 掷一枚均匀的硬币, 观察哪面朝上. 则A={正面朝上},B={反面朝上}都是随机事件. Ω={正面朝上或反面朝上}是必然事件, ф={正反面两面都朝上}是不可能事件.例 1.1.2 掷一颗均匀的骰子,观察朝上一面的点数, 则A i={掷出点数为i点}, i= 1,2, (6)C={掷出点数为奇数点}; G={掷出点数大于1且小于5}等都是随机事件. 而Ω={掷出点数小于7}是必然事件,ф={掷出点数小于1}是不可能事件.二.样本空间一个试验E的所有可能出现的结果所组成的集合叫做E的样本空间,记为Ω. Ω中的元素也称为样本点, 通常记为ω.显然,样本空间是确定的.例如,例1.1.1中,Ω={ω1,ω2}, 其中ω1表示正面朝上,ω2表示反面朝下;例 1.1.2中,Ω={ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6}, 其中ωi表示掷出点数为i, i=1, (6)以上只包含有限个样本点的样本空间称为有限样本空间.例1.1.3 考察某电话交换台在单位时间内收到的呼唤次数,则其所有的样本点为ωi={单位时间内收到i次呼唤},i= 0, 1, 2, …. 所以样本空间为Ω={ω0,ω1,ω2,…}.以上包含无限可列多个样本点的样本空间称为可列样本空间.有限样本空间,可列样本空间统称为离散样本空间.例1.1.4 测量某电器元件的寿命T,则样本空间Ω=[0,+∞).以上包含无限不可列个样本点的样本空间称为不可列样本空间.归纳:随机事件的定义:随机试验E的样本空间Ω的某些子集A称为E的随机事件. 简称事件. Ω的只包含一个样本点的子集称为基本事件,包含两个或两个以上样本点的子集称为复合事件.约定:事件A发生,当且仅当A所包含的样本点之一在试验中出现.例如,例1.1.1中,A、B是单点集:A={正面},B={反面}例1.1.2中,C={ω1,ω3,ω5}, G={ω2,ω3,ω4};例1.1.4中,D={某电器元件的寿命不小于1000小时}=[1000,+∞).练习1:1,2,3,4号运动员,写出下列实验的样本空间:(1)任选3人参加运动会(2)选2人,1人参加全运会,另一人参加亚运会.三.事件间的关系与运算如果没有特别的声明,在以下的叙述中总认为样本空间Ω已经给定,并且还给定了Ω中的一些事件,如A、B、A i(i= 1,2,…)等等.1. 事件的包含与相等若事件A发生必然导致事件B发生,则称B包含了A或A包含于B 中,记为B⊃A或A⊂B.如在例1.1.2中,令A={掷出点数为4点},B={掷出点数为偶数},则A⊂B.几何解释:图1-1 图1-2由此可知,事件A⊂B的含义与集合论中的含义是一致的.规定:对于任意事件A,有φ⊂A .如果A⊂B与A⊃B同时成立,则称A与B是相等(或等价)的,记为A=B.显然,构成两个相等事件的基本事件是相同的,即两个相等的事件含有相同的样本点.2. 并(或和)事件称{事件A、B中至少有一个发生}这一事件为事件A、B的并(或和),记作A∪B.如在例1.1.2中,令A={掷出点数≤3},B={掷出点数为偶数},则A ∪B={掷出点数为1,2,3,4,6}.3. 交(或积)事件称{事件A、B同时发生}这一事件为事件A、B的交(或积),记作A∩B或AB.图1-3 图1-4如在例1.1.2中,若A,B同上,则A∩B={掷出点数为2}例1.1.5 掷两枚均匀的硬币,若A={恰有一个正面朝上},B={恰有两个正面朝上},C={至少有一个正面朝上}, 则有A∪B=C, AC=A,BC=B, AB=ф另外,显然对于任意事件A、B,有A⊂A∪B,B⊂A∪B,AB⊂A,AB⊂B4. 互斥(或互不相容)事件如果二事件A、B不可能同时发生,即AB=ф,则称A、B是互斥的(或互不相容的).如在例1.1.2中,A={掷出点数为3},B={掷出点数为偶数},则显然AB=ф,即A、B是互斥的.不可能事件与任何事件互斥。
随机信号与系统 特征函数
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The end of Chapter 1
Thank you!
方法一:用二维变换法求解 方法二:特征函数法
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1 f X1 ( x1 ) e 2
X1 (v) E[e Note: e
x2 2
2
2 x1 2
,
v2 2
举例4.3续
jvX1
1 f X 2 ( x2 ) e 2
,
2 x2 2
]e
X 2 (v ) e
] E[e
jvX 2
]e
v2
1e ]4 E[e jv ( X1 X 2+ Y (v) E[ fY ( y ) e 2 Y Y (v ) (v ) Y (v ) 显然,方法二比方法一简单。
1 2 n
Xk )
]
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特征函数的基本性质
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随机变量概率密度函数与特征函 数关系
f ( x)e
j x
dx
将 ω换 为 -v
f ( x)e dx
jvx
傅立叶 变 换
f ( x)
将x 换 为 -x 傅立叶 反变换
X (v)
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举例
例: jv ( v ) pe q ,求 随机变量 X 的特征函数为 其概率密度函数 f ( x) 。 解法1:
性质1: 独立随机变量和的特征函数 X1 X 2
Xk
(v)
若 X i , i 1, 2, , k 是彼此独立的随机变量, 其概率密度函数记为 f,特征函数记 i ( x) 为 i (v) ,随机变量之和
概论与统计ch1-2-1随机事件的概率
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件 关 系
事件A与事件B相等
(
事件A与B至少有一个发生 (和,并) 事件A与事件B同时发生 (积,交)
文 氏 图
事件A的对立事件
(逆) )
事件A发生而B不发生
(差)
事件A与B互不相容
(互斥)
样本空间的划分 (完备事件组)
若 1 Ai Aj ,i j,i, j 1,2, ,n
n
小测验 Tests
向指定目标射击三枪,分别用 A1、A2、A3 表示第一、第二、第三枪击中目标,试用它们 表示以下事件:
(1)只有第一枪击中; (2)至少有一枪击中; (3)至少有两枪击中; (4)三枪都未击中
Great minds think alike.
——英雄所见略同
答案
解 设 Ai 表示第 i 枪击中目标
第一章 随机事件及其概率
Chapter 1 Random Events and Probability
§ 1.2 随机事件的概率
Probability of Random Events
教学要求 1.理解概率的四 种定义
Requests
2.掌握概率的基本性质 3.会计算古典型、几何型概率
主要内容
Contents
在古典概型的随机试验中,
P( A) 1 P( A)
(√ )
AA , A A
例1 (掷硬币问题)
把一枚质地均匀的硬币连掷两次,设事件 A={出现两个反面}, B={出现两个面相同}
求 P( A),P(B)
A (BC) (A B)(A C)
A(B C) AB AC
4.对偶律: A B A B, AB A B
第一章 随机事件及其概率
Chapter 1 Random Events and Probability
随机信号与系统 定义与基本特征
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2.1.3 基本数字特征
随机信号的均值函数:
C.R.S D.R.S
m(t ) mX (t ) E X (t ) xf ( x; t )dx
m(v) mX (n) E X (n) xi Pi (n)
i 1
ห้องสมุดไป่ตู้
t1
t电子科技大学通信学院 t3 2
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2.1 定义与基本特性 例2.3 医院登记新生儿性别。 男婴=1, 女婴=0。 结果:10011010…,或001010110… 它是随机序列: X n ( ), n 1,2,... 是“随机变量串”。
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2.1.1 概念与定义
定义2.1 对随机实验样本空间 上每个 ,定义 函数 X (t , ) ,则确定了一个具有一定统 计特性的随机函数,称为随机过程 (Stochastic or random process), 或随机信号(Random signal)。
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2.1.2 概率分布与密度函数
例题: 正弦随机信号{X(t,ξ)=Acos(200πt), t>0}, 其 中振幅随机变量A取值为1和0,概率分别为 0.1和0.9,试问, (1)一维概率分布F(x;5); (2)二维概率分布F(x, y;0, 0.0025); (3)t=1时刻, 随机变量X(t,ξ)的可能值, 均值与最有可能出现的值。
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2.1.1 概念与定义
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2.1.1 概念与定义
定义2.2 给定参量集T,若 t T ,都有一个随机变量 X (t , )与之对应,就称随机变量族 X (t, ), t T 为随机过程。 T为实数集 R (, ) 或其子集,如果T 为整数集或其子集, X (t , ) 就是随机序列或离 散随机信号。
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概率 P A k , k为事件A包含的样本点数
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2. 条件概率
条件事件: B A 事件A发生条件下的事件B
条件概率(Conditional probability),
PB
A
P AB P A
, P A 0
随机信号分析
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与同学们共勉
我命在我,不在天地。 天助自助者。 主动还是被动是成功与失败的关键。 梅花香自苦寒来。 听好每堂课,课后研读教材,做好每次作业。 学会读书,读专业书,读文学作品(修身养性, 学会自信)
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课程简介
课程性质: 专业基础课 课程基础:《概率论》、《信号与系统》 后续课程:《通信原理》及从事统计信号处理研究 成绩考核:平时作业+期中考试+期末考试
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✓ 事件概率的基本性质
1 P = 0 2 0 P A 1 3 如果 A B , P A P B 4 P AB P A P A B
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例1.1 分析掷均匀硬币问题。 解: H---正面,T---反面。因此,
(1)样本空间: H ,T
c. 可重复性
✓ 样本点 ( Sample Point )
把随机实验 E 的每一个基本可能结果称为随机实验的 样本点,记为ξ 。
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✓ 样本空间 (Sample Space )
随机实验的全部样本点构成的集合,称为随机实验的 样本空间,记为 Ω
✓ 随机事件( Ra HTH , HTT ,THH ,THT ,TTH}
✓ 随机事件域( Random Event Field)
域:一些集合组成的集合叫域。
随机事件域 F:由样本空间的全体子集构成。
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✓ 概率 事件是随机的。赋予事件一个出现可能性的度量值,
称为概率(Probability)。 常由相对频率(Relative frequency)来计算,
实验 E 中满足一定条件的样本点的集合称为随机事件, 是Ω的子集。记为 A , B , …
每个样本点称为基本事件,样本空间Ω是必然事件, Ø是不可能事件。
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E : 投一枚硬币3次,观察正反面出现的情况
{HHH , HHT , HTH , HTT ,THH ,THT ,TTH ,TTT} 事件A:出现正面两次 A {HHT , HTH ,THH} 事件B:至少出现正面一次
乘法公式:
P AB P A P B A P B P A B
链式法则:
P A1A2 An P A1 P A2 A1 P A3 A1A2 P An A1A2
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An1
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✓ 事件独立 P B / A P B
事件A与B独立(Independent)等价地定义为
1.随机变量定义:
(1)定义 若定义在样本空间Ω上的单值实函数 X ( ),
将基本可能实验结果ξi与实数x
对应起来,有如下函数关系:
i
xi X (i )
则 X ( ) 称为随机实验E中的随机变量,简记为X。
X 的取值范围称为值域或状态空间
P A 试验中A出现的次数 nA
总试验次数
n
(n很大)
✓ 概率空间: (Ω ,F,P )构成的三元总体空间称为概率空间。
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✓ 概率公理: 任何事件A的概率满足:
非负性:任取事件A,P A 0
归一性: P =1
可加性:若事件 A、B互斥, 即 A B ,则,
P A B =P A P B
2) 随机变量的条件数学期望 3) 特征函数 4) 瑞利与莱斯分布
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1.1 概率公理与随机变量 1.2 多维随机变量与条件随机变量 1.3 随机变量的函数 1.4 数字特征与条件数学期望 1.5 特征函数
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1.1 概率公理与随机变量
1.1.1 概率公理
1. 概率 ✓ 确定性现象 : 在一定条件下必然发生(或必然不发 生)的现象。
PAB PAPB
多个事件 A1, A2 ,, An 彼此独立,
P A A k1 k2 Akm P Ak1 P Ak2
P Akm
其中:m (1 m n) 为整数,
1 k1 k2 km n
常由实际问题的意义判断事件的独立性
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1.1.2 随机变量 Random Variable(R.V.)
第一章 概率论基础
➢ 随机过程的基础理论
第二章 随机信号 第三章 平稳性与功率谱密度 第四章 各态历经性与随机实验
➢ 随机过程的应用
第五章 随机信号与线性系统 第六章 带通随机信号
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第1章 概率论基础
本章将复习与总结概率论的基本知识 也扩充一些新知识点,比如:
1) 利用冲激函数表示离散与混合型随机变量的 概率密度函数,
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参考书:
1.《随机信号分析》 赵淑清 郑薇 编 哈工大出版社 2.《随机过程》 毛用才等编著 西安电子科技大学出版社 3.《随机过程导论》 欢迎访问《随机信号与系统》课程网站
答疑时间与地点:
时间: 地点:科B楼 232
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本书内容安排:
➢ 概率论基础
(2)事件域: F ,H,T,
(3)由硬币的均匀特性可得,
PH PT 0.5 ,而且,P 0 , P 1
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例:掷一枚均匀的骰子,观察出现点数的随机实验 E
样本空间 事件域
1, 2,3, 4,5,6
,1,2, ,6,1,2, ,5,6,
F
1,2,3, ,4,5,6,1,2,3,4,
✓ 随机现象 : 在条件相同的一系列重复观察中,会时 而出现时而不出现,呈现出不确定性,并且在每次观察之 前不能准确预料其是否出现,这类现象称之为随机现象。
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✓ 随机试验(Random Experiment): 对随机现象做出的观察与科学实验。 E
随机实验的特点:
a.不唯一性
b.不确定性