随机信号分析(常建平,李林海)课后习题答案第四章习题讲解

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随机信号分析课后习题答案

随机信号分析课后习题答案

1第一次作业:练习一之1、2、3题1.1 离散随机变量X 由0,1,2,3四个样本组成,相当于四元通信中的四个电平,四个样本的取值概率顺序为1/2,1/4,1/8,和1/8。

求随机变量的数学期望和方差。

解:875.087813812411210)(][41==⨯+⨯+⨯+⨯===∑=i i i x X P x X E81)873(81)872(41)871(21)870(])[(][2224122⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=-=∑=i i i P X E x X D109.16471==1.2 设连续随机变量X 的概率分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤-+<=21201)](2πΑsin[0.500)(x x x x x F求(1)系数A ;(2)X 取值在(0.5,1)内的概率)15.0(<<x P 。

解:⎪⎩⎪⎨⎧<≤-π==其他0201)](2π[cos 2)()(x x A dx x dF x f 由1)(=⎰∞∞-dx x f得 2A 021)](2πAsin[1)]d (2π[cos 2=-=-π⎰∞∞-x x x A21A =35.042)]15.0(2[sin 21)]11(2[sin 21)5.0(F )1(F )15.0(==-π--π=-=<<x P1.3 试确定下列各式是否为连续随机变量的概率分布函数,如果是概率分布函数,求其概率密度。

(1)⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=-000e 1)(2x x x F x (2)⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=1110Α00)(2x x x x x F (3)0)]()([)(>--=a a x u x u a xx F (4)0)()()(>---=a a x u axa x u a x x F2解:(1)⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=-000e 1)(2x x x F x 当0≥x 时,对于12x x ≥,有)()(12x F x F ≥,)(x F 是单调非减函数; 1)(0≤≤x F 成立;)()(x F x F =+也成立。

随机信号分析课后习题答案

随机信号分析课后习题答案

第一次作业:练习一之1、2、3题1.1离散随机变量X 由0,1,2,3四个样本组成,相当于四元通信中的四个电平,四个样本的取值概率顺序为1/2,1/4,1/8,和1/8。

求随机变量的数学期望和方差。

解:875.087813812411210)(][41==⨯+⨯+⨯+⨯===∑=ii ix X P x X E81)873(81)872(41)871(21)870(])[(][2224122⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=-=∑=i i i P X E x X D109.16471==1.2 设连续随机变量X 的概率分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤-+<=21201)](2πΑsin[0.500)(x x x x x F 求(1)系数A ;(2)X 取值在(0.5,1)内的概率)15.0(<<x P 。

解:⎪⎩⎪⎨⎧<≤-π==其他201)](2π[cos 2)()(x x A dx x dF x f由 1)(=⎰∞∞-dx x f得 2A 021)](2πAsin[1)]d (2π[cos 2=-=-π⎰∞∞-x x x A21A =35.042)]15.0(2[sin 21)]11(2[sin 21)5.0(F )1(F )15.0(==-π--π=-=<<x P 1.3试确定下列各式是否为连续随机变量的概率分布函数,如果是概率分布函数,求其概率密度。

(1)⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=-000e1)(2x x x F x (2)⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=1110Α00)(2x x xx x F(3)0)]()([)(>--=a a x u x u ax x F (4)0)()()(>---=a a x u ax a x u a x x F解:(1)⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=-00e1)(2x x x F x当0≥x 时,对于12x x ≥,有)()(12x F x F ≥,)(x F 是单调非减函数;1)(0≤≤x F 成立; )()(x F x F =+也成立。

随机信号分析[常建平 李海林]习题答案解析

随机信号分析[常建平 李海林]习题答案解析

1-9 已知随机变量X 的分布函数为20,0(),011,1X x F x kx x x <⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩求:①系数k ; ②X 落在区间(0.3,0.7)内的概率; ③随机变量X 的概率密度。

解:第①问 利用()X F x 右连续的性质 k =1第②问{}{}{}()()0.30.70.30.70.70.30.7P X P X F P X F =<<=<≤-=-第③问 201()()0X X xx d F x f x elsedx ≤<⎧==⎨⎩1-10已知随机变量X 的概率密度为()()xX f x kex -=-∞<<+∞(拉普拉斯分布),求:①系数k ②X 落在区间(0,1)内的概率 ③随机变量X 的分布函数 解:第①问 ()112f x dx k ∞-∞==⎰ 第②问 {}()()()211221x x P x X x F x F x f x dx <≤=-=⎰随机变量X 落在区间12(,]x x 的概率12{}P x X x <≤就是曲线()y f x =下的曲边梯形的面积。

{}{}()()1010101112P X P X f x dxe -<<=<≤==-⎰第③问()102102xx e x f x e x -⎧≤⎪⎪=⎨⎪>⎪⎩()00()110022111010222xx xxx x x x F x f x dxe dx x ex e dx e dxx e x -∞-∞---∞=⎧⎧≤≤⎪⎪⎪⎪==⎨⎨⎪⎪+>->⎪⎪⎩⎩⎰⎰⎰⎰1-11 某繁忙的汽车站,每天有大量的汽车进出。

设每辆汽车在一天内出事故的概率为0.0001,若每天有1000辆汽车进出汽车站,问汽车站出事故的次数不小于2的概率是多少?,(01)p q λ→∞→→∞→−−−−−−−−→−−−−−−−−→−−−−−−−−→n=1n ,p 0,np=n 成立,0不成立-分布二项分布泊松分布高斯分布汽车站出事故的次数不小于2的概率()()P(2)101k P k P k ≥=-=-= 答案0.1P(2)1 1.1k e -≥=-100.1n p ≥≤实际计算中,只需满足,二项分布就趋近于泊松分布()np!k e P X k k λλλ-===1-12 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为(34)0,0(,)0x y XY kex y f x y -+⎧>>⎪=⎨⎪⎩,,其它求:①系数k ?②(,)X Y 的分布函数?③{01,02}P X X <≤<≤?第③问 方法一:联合分布函数(,)XY F x y 性质:若任意四个实数1212,,,a a b b ,满足1212,a a b b ≤≤,则121222111221{,}(,)(,)(,)(,)XY XY XY XY P a X a b Y b F a b F a b F a b F a b <≤<≤=+--{01,02}(1,2)(0,0)(1,0)(0,2)XY XY XY XY P X Y F F F F ⇒<≤<≤=+--方法二:利用(){(,)},XY DP x y D f u v dudv∈∈⎰⎰)(210{01,02},XY P X Y f x y dxdy <≤<≤=⎰⎰1-13 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为101,(,)0x y xf x y ⎧<<<=⎨⎩,,其它 ①求条件概率密度(|)X f x y 和(|)Y f y x ?②判断X 和Y 是否独立?给出理由。

随机信号分析(第3版)课后习题解答

随机信号分析(第3版)课后习题解答

随机信号分析(第3版)课后习题解答《随机信号分析》课程(32学时)—— 2007年教学内容建议1 概率论基础 1.12 随机信号2.1 两条样本函数为:0)(0=t X 、wt t X cos 21)(1=;1)0,(=x f X 、2)4,(=w x f X π;)(0-)2,(x wx f X δπ= 2.2 3103532)2,(=++=X E 、)()()(5-313-312-31)2,(x x x x F X εεε++= 2.3 )()(1-2121)21,(x x x F X εε+=、)()(2-21121)1,(x x x F X εε++=;)()()()(2-,1411,1412-,411,41)1,21,,(21x x x x x x x x x x F X -++-+++=εεεε2.4 略2.5 )()(1-1.09.0)5,(x x x F X εε+=;)()(y x y x y x F ,11.0,9.0)0025.0,0,,(-+=εε;0因为其概率为0.9;1的概率为1(样本函数),它是可预测的,就是样本函数。

2.6 略 2.7 略 2.8 )()(121121),(-++=x x n x f X δδ、0121)1(21)(=?+-?=n X E 、{})()]()([)]()()][()([),(2121221121n n n X n X E n m n X n m n X En n Cov X X -==--=δ;不可预测2.9 (2.19)10103523)()(),(2111=?==t t t t Cov σσρ、所以(X,Y )满足10103;5,2;2,2的高斯分布。

其概率密度函数为:-+--?--?-=-+--?----=5)2(5)2)(2(32)2(5exp215)2(10)2)(2(1010322)2()10/91(21exp 21),(2222y y x x y y x x y x f XY ππ;特征函数为:++-+=)6)(5)(2(21)22(exp ),(21222121v v v v v v j y x XY φ3 平稳性与功率谱密度3.1 kk k u t t u u f-=)4exp(2*21),,;,,(211π ;因为k 阶概率密度函数与绝对时间无关,所以为严格平稳过程。

随机信号分析(常建平李海林)习题答案解析

随机信号分析(常建平李海林)习题答案解析

完美 WORD 格式1-9 已知随机变量X的分布函数为0 , x 02F (x) kx , 0 x 1X1 , x 1求:①系数 k;②X落在区间(0.3,0.7) 内的概率;③随机变量X的概率密度。

解:第①问利用F X (x) 右连续的性质k =1P 0.3 X 0.7 P 0.3 X 0.7 P X 0.7 第②问F 0.7 F 0.3第③问f (x)Xd F(x)Xdx2x 0 x 10 else专业知识分享完美 WORD 格式x1-10 已知随机变量X 的概率密度为( ) ( )f x ke xX(拉普拉斯分布),求:①系数k ②X落在区间 (0,1)内的概率③随机变量 X的分布函数解:第①问f x dx 1 k12第②问x2P x X x F x F x f x dx1 2 2 1x1随机变量 X落在区间( x1 , x2 ] 的概率 P{ x1 X x2} 就是曲线y f x 下的曲边梯形的面积。

1P 0 X 1 P 0 X 1 f x dx1 2 1 e1第③问12 f x12xe xxe xxF x f ( x)dx1 1x x xe dx x 0 e x 02 20 1 1 1xx x xe dx e dx x 0 1 e x 02 0 2 2专业知识分享完美 WORD 格式1-11 某繁忙的汽车站,每天有大量的汽车进出。

设每辆汽车在一天内出事故的概率为0.0001,若每天有1000 辆汽车进出汽车站,问汽车站出事故的次数不小于 2 的概率是多少?n=1- 分布 (0 1)n ,p 0,np=二项分布泊松分布n 成立,0不成立, p q高斯分布实际计算中,只需满足,二项分布就趋近于泊松分布n 10 p 0.1P X kk e==np k!汽车站出事故的次数不小于 2 的概率P(k 2) 1 P k 0 P k 10.1P(k 2) 1 1.1e 答案专业知识分享完美 WORD 格式1-12 已知随机变量 (X,Y)的概率密度为f (x, y) XY(3 x 4 y),ke x 0, y 0, 其它0求:①系数k?②( X ,Y)的分布函数?③P{0 X 1,0 X 2} ?第③问方法一:联合分布函数F XY (x, y) 性质:若任意四个实数 a ab b ,满足1, 2, 1, 2a a bb ,满足a1 a2,b1 b2 ,则P{a X a ,b Y b}F XY(a ,b ) F XY(a ,b) F XY(a ,b ) F XY(a ,b)1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 1P{0X 1,0 Y 2} F XY(1,2) F XY(0,0) F XY(1,0) F XY(0,2)方法二:利用P{( x, y) D } f XY u,v dudvD2 1P{0X 1,0 Y 2} f XY x,y dxdy0 0专业知识分享完美 WORD 格式1-13 已知随机变量(X,Y) 的概率密度为f (x, y)1, 0 x 1, y x0 , 其它①求条件概率密度 f X (x| y)和f Y ( y | x) ?②判断X 和Y 是否独立?给出理由。

随机信号分析(常建平-李林海)课后习题答案第四章习题讲解

随机信号分析(常建平-李林海)课后习题答案第四章习题讲解

4-4设有限时间积分器的单位冲激响应h(t)=U(t)-U(t -0.5) 它的输入是功率谱密度为 210V Hz 的白噪声,试求系统输出的总平均功率、交流平均功率和输入输出互相关函数()()()()()22221:()2[()][()]0Y Y Y Y XY X P E Y t G d D Y t E Y t m E Y R R R h ωωπτττ∞-∞⎡⎤==⎣⎦⎡⎤=-==⎣⎦=*⎰思路()()()10()()10()10[()(0.5)]()()10[()(0.5)]XY X YX XY R R h h h U U R R U U τττδτττττττττ=*=*==--=-=----解:输入输出互相关函数00020.025()0()10()10()0()()()()10(()00[()(0.)()10()()()10()()10101100.55[()5)]](0)X X X Y X Y X Y Y X t m G R m m h d R U R h h h h h h d R h h d d d E Y t R U ωτττττττττλτλδτλλλλλλλμ∞∞∞∞==⇔====**-=*-=+=+=-=-=⋅=⨯==⎰⎰⎰⎰⎰时域法平均功是白噪声,,,率面积法:225[()][()]5Y Y D Y t E Y t m ==-=P 交流:平均功率()Y R τ()()()2141224222Y2(P1313711()2415()()()102424115112522242j j j Y X Y U t U t Sa e H e Sa G G H e Sa Sa G d Sa S d a d ωτωωωτττωωωωωωωωωωωππωωπ---∞∞∞-∞∞--∞⎛⎫--⎡⎤ ⎪⎣⎦⎝⎭-⎛⎫⇒= ⎪⎝⎭⎛⎫⎛⎫=== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫===⎛⎫= ⎪ ⎭⎪⎭⎝⎝⎰⎰⎰P 矩形脉冲A 的频谱等于A 信号与线性系统书式域法)频()()2220000[()][()][()]5Y X Y Y m m H H D Y t E Y t m E Y t =⋅=⋅⇒=-===P 交直流分量为平均功率:流4-5 已知系统的单位冲激响应()(1)[()(1)]h t t U t U t =---,其输入平稳信号的自相关函数为()2()9X R τδτ=+,求系统输出的直流功率和输出信号的自相关函数?分析:直流功率=直流分量的平方解: 输入平稳输出的直流分量 输出的直流功率()2300X X m R σ==±==()()()10332Y X m m h t h t ττ=*=*=⎰=31-d 294Y m =()Y X m m h t =*4-7 已知如图4.21 所示的线性系统,系统输入信号是物理谱密度为0N 的白噪声,求:①系统的传递函数()H ω?②输出()Z t 的均方值?其中2222[sin()][()]2ax dx a ax dx axSa π∞∞==⎰⎰()()()()()()()112122121212()()()()()()()()()()()F ()(1)()()11()()()()()()()(()j T Y t X t X t T h t t t T t h t d U t Y X H Y H X H H H H H H e H j H h H t h t H ωωωωωωωωωωωωωωωπδωωωωδδωλδλω-∞-∆∆=--=--⇒=⋅==⇒⇒=-=+=⋅=⋅⋅=⎡⎤⎣⎦⎰Z Z 可以分别求冲激响应,输入为冲激函数:输入为冲激函数、,冲激响应=1(1)()1)[()](1)()j Tj T j T e e e j j ωωωπδωπδωωω----=-+=-+()2222222220022022102(2)(1)(1)2()(1cos )2sin sin 2sin ((0)()()()21sin 21sin (0)2)()()()[()]j T j T Z X j Z Z Z Z Z Z e e H T j j T TN T G G H H N T N e d T R G R R F G R N ωωωτωωωωωωωωωωωωωωωωωπωωπωωττω+∞-∞----=⋅=-⋅=⇒⋅=⋅⋅=⋅-⋅⇒⋅==⋅⎰===求输出Z t 的均方值即,所以有2200000sin 2222j e d N TN N T d T τωωπωπωπ∞-∞∞=⋅⋅=⋅⋅=⎰⎰4-11 已知系统的输入为单位谱密度的白噪声,输出的功率谱密度为2424()109Y G ωωωω+=++求此稳定系统的单位冲激响应()h t ?解:()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()242223211242()41092243311()()12231311112()0231921Y t Y X X t G s s s s s s G H G H s H s H s s j H s H s s j j h t F H F e e U t j j s s j s H G s ωωωωωωωωωωωωωωωωω----⋅==⇒=-=++=⇒=++++⎛⎫ ⎪+=++-+-+====+ ⎪++ ⎪⎝⎭-+-+-+==系统稳定,则零头、极点都+在左半平面带入4-12 已知系统输入信号的功率谱密度为223()8X G ωωω+=+ 设计一稳定的线性系统()H ω,使得系统的输出为单位谱密度的白噪声?解:()()()()()221()11()Y X X G G H s s H s G s H s H ωωωω=⇒⋅=⇒==⇒==即4-14 功率谱密度为02N 的白噪声作用于(0)2H =的低通网络上,等效噪声带宽为XH MHz 。

随机信号分析(常建平李海林)习题答案解析

随机信号分析(常建平李海林)习题答案解析

y
y
0
1
1
e
e
y
3
2
1
0
else
1-17 已知随机变量 X,Y 的联合分布律为
P X m,Y n
m ne 5
32
, m,n 0,1,2,
m! n!
***
求: ① 边缘分布律
***
P X m (m 0,1,2, ) 和
②条 件分布律 P X m |Y
和 n
PY
n|X
m?
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P Y n (n 0,1,2,
0.0001 ,若每天有 1000 辆汽车进
出汽车站,问汽车站出事故的次数不小于
2 的概率是多少?
二项分布
n=1
- 分布 (0 1)
n
,p 0,np=
泊松分布
n
成立 , 0 不成立
,p q
高斯分布
实际计算中,只需满足
,二项分布就趋近于泊松分布 n 10 p 0.1
ke PX k =
k!
= np
汽车站出事故的次数不小于
X
3
6
7
求: ①X 的分布函数
P 0.2 0.1 0.7 ② 随机变量 Y 3X 1 的分布律
1-15 已知随机变量 X 服从标准高斯分布。 求:①随机变量 Z X 的概率密度? 的概率密度? ② 随机变量
分析 : ① f Y (y)
h '(y)
f X h( y)
② f Y ( y) | h' 1 (y) | f X [h 1 ( y)]
第③问
fx Fx
1x 2e
0 x
1x
e 2
0 x

随机信号分析课后习题答案

随机信号分析课后习题答案

1第一次作业:练习一之1、2、3题1.1 离散随机变量X 由0,1,2,3四个样本组成,相当于四元通信中的四个电平,四个样本的取值概率顺序为1/2,1/4,1/8,和1/8。

求随机变量的数学期望和方差。

解:875.087813812411210)(][41==⨯+⨯+⨯+⨯===∑=ii ix X P x X E81)873(81)872(41)871(21)870(])[(][2224122⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=-=∑=i i i P X E x X D109.16471==1.2 设连续随机变量X 的概率分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤-+<=21201)](2πΑsin[0.500)(x x x x x F 求(1)系数A ;(2)X 取值在(0.5,1)内的概率)15.0(<<x P 。

解:⎪⎩⎪⎨⎧<≤-π==其他201)](2π[cos 2)()(x x A dx x dF x f由 1)(=⎰∞∞-dx x f得 2A 021)](2πAsin[1)]d (2π[cos 2=-=-π⎰∞∞-x x x A21A =35.042)]15.0(2[sin 21)]11(2[sin 21)5.0(F )1(F )15.0(==-π--π=-=<<x P 1.3 试确定下列各式是否为连续随机变量的概率分布函数,如果是概率分布函数,求其概率密度。

(1)⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=-00e1)(2x x x F x2(2)⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=1110Α00)(2x x xx x F (3)0)]()([)(>--=a a x u x u ax x F (4)0)()()(>---=a a x u ax a x u a x x F解:(1)⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=-00e1)(2x x x F x当0≥x 时,对于12x x ≥,有)()(12x F x F ≥,)(x F 是单调非减函数;1)(0≤≤x F 成立; )()(x F x F =+也成立。

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

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

A与 B独立 , f AB (a, b) f A (a) fB (b)
X (t) A Bt Y(t) A
A Y(t) X (t) Y (t)
B t
01 J1 1 1
t tt
1
xy 1
xy
f XY (x, y; t ) J f AB (a,b) t f AB ( y, t ) t f A ( y) f B ( t )
E X (t) E A cost XH cost EA XH
D X (t) E X 2 (t ) E2 X (t )
方法 2:
D X (t)
D Acost XH D Acost cos2 t DA cos2 t
12
D XH
公式: D aX+ bY a2 D X b2 D Y 2abC XY
RX (t1, t2 )=E Acost1 XH A cost2 XH
f X (x1;0)
1
x12 e 2,
2Байду номын сангаас
A
1
X (t)
~ N (0, )
t 30
2
4
f X ( x2; 3
)=
0
2 2
e
2
x2
2

X (t) t
=0,
f ( x3;2
)
0
20
( x3)
(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
数 RX (t1, t2 ) ?②若已知随机变量相 A, B 互独立,
它们的概率密度分别为 f A (a) 和 f B (b) ,求 X (t) 的一

4高斯分布

4高斯分布

数学期望

相关理论

特征函数
定义 性质
一维 n维
特征函数的定义(一维)
1
2
QX
u 噲 垐傅 傅垐垐立 立叶 叶垐正 逆垐变 变换 换垎垐
f
x
变换是唯一的
存在2系数, 不是傅立叶变换
QX u E[e juX ]

f
xe juxdx

2
1
2
3 条件数学期望

随机变量关于某 个给定值的条件
数学期望
随机变量关于另 一个随机变量的 条件数学期望
随机矢量的数字特征
数学期望 矩
相关理论 特征函数
数学期望 方差 互相关
协方差
随机矢量的数字特征
数学期望
矩 相关理论 特征函数
相关系数的引入
不相关、正交
不相关、正交、独 立之间的关系
随机矢量的数字特征
n
对比2: X1,K , X n相互独立,Y Xi,则有
一元特征函数性质5
i 1 n
QY u QXi u
i 1
形式相似,内容不同
特征函数的性质(n维)
6、边缘特征函数
uur 随机矢量 X


X1 M
ur 的子矢量Y


X1 M,且已知特征函数QX
Arn LL

O(nr
ur
)n
nn
uur B
B

L
L r 0
n1
两种特殊情况
n维随机变量
a1
1、已知r

n
,A

第四章习题答案

第四章习题答案

5 / 6 1 / 6 解 : 传递矩阵为 PY | X = , 输入信源符号的概率 3 / 4 1 / 4 分布可以写成行向量形 式, 即PX = [0.6 0.4] 由信道传递矩阵和输入 信源符号概率向量 , 求得输出符号 5 / 6 1 / 6 概率分布为 PY = PX PY | X = [0.6 0.4] = [0.8 0.2] 3 / 4 1 / 4 输入符号和输出符号的 联合概率分布为 PXY 0.6 0 5 / 6 1 / 6 0.5 0.1 = 3 / 4 1 / 4 = 0.3 0.1 0 0.4
(1) I ( x 1 ) = − log p( x1 ) = − log 2 0.6 = 0.737(bit ) I ( x 2 ) = − log p( x 2 ) = − log 2 0.4 = 1.322(bit ) p( y1 | x1 ) 5/6 ( 2) I ( x1 ; y1 ) = log = log 2 = 0.059(bit ) p( y1 ) 0.8 p( y 2 | x1 ) 1/ 6 I ( x 1 ; y 2 ) = log = log 2 = 0.269(bit ) p( y 2 ) 0.2 p( y1 | x 2 ) 3/4 I ( x 2 ; y1 ) = log = log 2 = 0.09(bit ) p( y1 ) 0.8 p( y 2 | x 2 ) 1/ 4 I ( x 2 ; y 2 ) = log = log 2 = 0.322(bit ) p( y 2 ) 0.2
解:每个字母占用2× 5ms=10ms ,每秒内发出 1000/10=100个字母的代码组(单位:字母/s)。 (1) 各个字母以等概率出现时,每个字母的代码组 含 2bit信息量,传输的平均信息速率R为: R=2×100=200(bit/s) (2) 各字母的出现概率不相等,

随机信号分析(常建平,李林海)课后习题答案第三章 习题讲解可编辑】

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、随机过程 X(t)=A+cos(t+B),其中A 是均值为2,方差为1的高斯变量,B 是(0,2π)上均匀分布的随机变量,且A 和B独立。

求(1)证明X(t)是平稳过程。

(2)X(t)是各态历经过程吗?给出理由。

(3)画出该随机过程的一个样本函数。

(1)(2) 3-1 已知平稳过程()X t 的功率谱密度为232()(16)X G ωω=+,求:①该过程的平均功率? ②ω取值在(4,4)-范围内的平均功率?解[][]()[]2()cos 211,cos 5cos 22X E X t E A E t B A B R t t EA τττ=++=⎡⎤⎣⎦+=+=+与相互独立()()()21521()lim 2TT T E X t X t X t X t dt A T -→∞⎡⎤=<∞⇒⎣⎦==⎰是平稳过程()()[]()()4112211222222242'4(1)24()()444(0)41132(1)224414414(2)121tan 13224X X X E X t G d R F G F e R G d d d arc x x ττωωωωωππωωπωωπωπωω∞----∞∞-∞-∞∞--∞∞⎡⎤⨯⎡⎤==⋅=⋅⎢⎥+⎣⎦====+==⎛⎫+ ⎪==⎣⎦=++⎝⎭=⎰⎰⎰⎰⎰P P P P 方法一()方:时域法取值范围为法二-4,4内(频域的平均率法功)2d ω=3-7如图3.10所示,系统的输入()X t 为平稳过程,系统的输出为()()()Y t X t X t T =--。

证明:输出()Y t 的功率谱密度为()2()(1cos )Y X G G T ωωω=-[][]:()[()()]{()()}{()(}2()()()()()()()()2(()[)()(()()]()())Y X X X Y X X Y Y Y X X X Y Y j T j TR E Y t Y t E X t X t T X t X t T R R R R E Y t Y t G F R T T e e G R G R G G G G ωωτττττωτωττωττττωωωω-⇒⇒=+=--+-+-=--=+=-⇔⇔∴=-+-=已知平稳过程的表达式利用定义求利用傅解系统输入输出立叶平变稳换的延时特性2()2()22()(1cos )j T j T X X X e e G G G T ωωωωωω-⎡⎤+-⎢⎥⎣⎦=-3-9 已知平稳过程()X t 和()Y t 相互独立,它们的均值至少有一个为零,功率谱密度分别为216()16X G ωω=+ 22()16Y G ωωω=+令新的随机过程()()()()()()Z t X t Y t V t X t Y t =+⎧⎨=-⎩ ①证明()X t 和()Y t 联合平稳;②求()Z t 的功率谱密度()Z G ω?③求()X t 和()Y t 的互谱密度()XY G ω?④求()X t 和()Z t 的互相关函数()XZ R τ?⑤求()V t 和()Z t 的互相关函数()VZ R τ解:()()4124(1)()()()2[()]()0[()]0()2[()]0()()(,)[()][()]0()()(2)()()()()[()()][()()][()X X X Y XY Z X t Y t R F G eE X t R E X t R e E Y t X t Y t R t t E X t E Y t X t Y t Z t X t Y t R E Z t Z t E X t Y t X t τττωτδττττττ---==∞=⇒=⎡⎤⎣⎦=-⇒=∴+=⋅+=⇒=+=+=++、都平稳=与与联合独平立稳[][]{}2214||()]()()()()()0()()()16()()()116(3)()0()0(4)()[()()]()()()()()()[()]2(5)(X YX XY Y XY Z X Y Z X Y XY XY XZ X XY X X VZ Y t R R R R R R R R G G G R G R E X t Z t E X t X t Y t R R R F G e R ττττττττττωωωωωτωτττττττωτ--++=+++=∴=++∴=+==+=→==+=+++=+==={}4||)[()()][()()][()()]()()()4X Y E V t Z t E X t Y t X t Y t R R e ττττττδτ-=+=-+++=-=+-3-11 已知可微平稳过程()X t 的自相关函数为2()2exp[]X R ττ=-,其导数为()()Y t X t '=。

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资料

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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:221~(0,1)..........()2A a A N f a e π-=21211()~(0,1)(0)2t X x X t A N f x eπ-==⇒=;,2223203A 12()~(0,)()242X t x X t N f x e πωπωπ-==⇒;=, 002323()0()()t X t f x x πωπωδ===,;(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。

t()X t 1234561t 2t 1()x t 2()x t 3()x t 4()x t o图2.23 习题2-2在1t 和2t 两个时刻的分布律如下:1ζ2ζ3ζ4ζ1()X t 1 2 6 3 2()X t54211212(,)k k p t t 1/8 1/4 3/8 1/4求 ? 1212[()],[()],[()()]E X t E X t E X t X t ()41129[()]8k k k E X t x p t ===∑221[()]8E X t =()()(){}121212121122[()()],,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)(;),()()(,)XXX 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,,?[][][][][][][][][][][]()()()22221212221121222()cos cos ()()()()cos cos cos cos 12(,)cos cos cos cos cos cos 1cos c 232o X XYD aE X t E A t XH t EA XHD X tE X t E X t D X t D A t XH D A t D XH tt DA R t t E A t XH X a D X b D Y abC EA EA A t XH t t XH t t XHt =+=⋅+⎡⎤=-⎣⎦=+=+=⋅=++⎡⎤⎣⎦+==+=+++公式:+b =Y方法:()2212s cos cos 2XH t t t XH +++()()()()22cos 022~,322cos 022~,cos 0()2122,cos 2cos cos cos c 21322,(;)cos o 2s 2X k t k t tX t U XH XH k t k t t X t U XH XH t k t X t XHk t k XH x XH t k t k XH x XH f x t t x X t t t t ππππππππππππππππππδ-+<<+>+<<+<=+==-+<<+<<-++<<+<+++<=-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(),20H t k x XH else ππ⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪=+=⎪⎪⎪⎩2-4 已知随机过程()X t A Bt =+,其中,A B 皆为随机变量。

随机习题课

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总结
相关函数之间的关系
RX (τ ) ˆ
RM (τ )
谱之间的关系
RX (τ )
RXXˆ (τ ), RXX (τ ) ˆ
RX (τ ) %
% RX (τ )
ˆ RX (τ )
GXˆ (ω )
GM (ω )
GX (ω )
GXXˆ (ω ), GXX (ω ) ˆ
GX (ω ) %
AC (t ), AS (t )的统计特性总结
南京航空航天大学 信息科学与技术学院 常建平 李海林
第四章 随机信号通过线性系统
线性系统的基本理论 时域法 频域法 色噪声和白噪声的产生 白噪声通过线性系统
X (t )
L [⋅]
Y (t )
时域法
X(t)的期望、自相关函数 系统单位冲激响应h(t) Y(t)的期望E [Y (t ) ]
互相关函数 RXY (τ ) 平稳 互谱密度 GXY (ω )
宽带噪声 高频窄带系统 平方律检波器
A2 (t)
A2 (t)
加法器
χ2分布
独立取样m次
1 (归一化) 2
σ
习题课三
☆ 做在作业本上 ☆
试着不要看课本,独立完成
一、填空题 1、等效噪声带宽定义中应用了两个等效原则: (1)、 (1) (2)、 (2) (3) 。 。
2
2、希尔伯特变换的传递函数H(ω)=
H I (ω ) = K = H (ω ) MAX
系统的等效噪声带宽是系统固有的参数,与输入信号无关。 系统的等效噪声带宽是系统固有的参数,与输入信号无关。
线性系统输出端随机信号的概率分布
结论1: 结论 : 高斯 分布 线性系统 高斯 分布

4高斯分布

4高斯分布

一元特征函数的性质
1、 QX (u) QX (0) 1
QX u = e
ju 2
u u Sa( ) = Sa( ) 1 = QX 0 2 2
Q u f x e X
*
jux
du f x e jux du QX u
特征函数的性质(n维)
1、 QX (u1,..., un ) QX (0,...,0) 1
QX * (u1 ,, un ) QX (u1 ,, un )
A r n A O( n r )n nn
QY u1 ,, ur ,0, ,0 e
npq n2 p 2
2 D Y E Y E Y npq 2
7、特征函数可由随机变量的各阶矩唯一地确定。
QX E X
n n 0
j n!
n
常用在理论推导中
特征函数的定义(n维)
X1 u1 随机矢量 X ,参变量矢量U Xn un 定义随机矢量 X的特征函数为
1 dx 2 2


f x e jux dx 2 F 1 f x
1 F QX u f x 2
举例(一元特征函数)
例:求随机变量X ~ U (0,1)均匀分布的特征函数QX u ?
k 1
k 1

2
k Cn
计 算 很 难
k k n k QY e j k P Y k e j k Cn p q k 1 k 1
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4-4设有限时间积分器的单位冲激响应h(t)=U(t)-U(t -0.5) 它的输入是功率谱密度为 210V Hz 的白噪声,试求系统输出的总平均功率、交流平均功率和输入输出互相关函数()()()()()22221:()2[()][()]0Y Y Y Y XY X P E Y t G d D Y t E Y t m E Y R R R h ωωπτττ∞-∞⎡⎤==⎣⎦⎡⎤=-==⎣⎦=*⎰思路()()()10()()10()10[()(0.5)]()()10[()(0.5)]XY X YX XY R R h h h U U R R U U τττδτττττττττ=*=*==--=-=----解:输入输出互相关函数00020.025()0()10()10()0()()()()10(()00[()(0.)()10()()()10()()10101100.55[()5)]](0)X X X Y X Y X Y Y X t m G R m m h d R U R h h h h h h d R h h d d d E Y t R U ωτττττττττλτλδτλλλλλλλμ∞∞∞∞==⇔====**-=*-=+=+=-=-=⋅=⨯==⎰⎰⎰⎰⎰时域法平均功是白噪声,,,率面积法:225[()][()]5Y Y D Y t E Y t m ==-=P 交流:平均功率()Y R τ()()()2141224222Y2(P1313711()2415()()()102424115112522242j j j Y X Y U t U t Sa e H e Sa G G H e Sa Sa G d Sa S d a d ωτωωωτττωωωωωωωωωωωππωωπ---∞∞∞-∞∞--∞⎛⎫--⎡⎤ ⎪⎣⎦⎝⎭-⎛⎫⇒= ⎪⎝⎭⎛⎫⎛⎫=== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫===⎛⎫= ⎪ ⎭⎪⎭⎝⎝⎰⎰⎰P 矩形脉冲A 的频谱等于A 信号与线性系统书式域法)频()()2220000[()][()][()]5Y X Y Y m m H H D Y t E Y t m E Y t =⋅=⋅⇒=-===P 交直流分量为平均功率:流4-5 已知系统的单位冲激响应()(1)[()(1)]h t t U t U t =---,其输入平稳信号的自相关函数为()2()9X R τδτ=+,求系统输出的直流功率和输出信号的自相关函数?分析:直流功率=直流分量的平方解: 输入平稳输出的直流分量 输出的直流功率()2300X X m R σ==±==()()()10332Y X m m h t h t ττ=*=*=⎰=31-d 294Y m =()Y X m m h t =*4-7 已知如图4.21 所示的线性系统,系统输入信号是物理谱密度为0N 的白噪声,求:①系统的传递函数()H ω?②输出()Z t 的均方值?其中2222[sin()][()]2ax dx a ax dx axSa π∞∞==⎰⎰()()()()()()()112122121212()()()()()()()()()()()F ()(1)()()11()()()()()()()(()j T Y t X t X t T h t t t T t h t d U t Y X H Y H X H H H H H H e H j H h H t h t H ωωωωωωωωωωωωωωωπδωωωωδδωλδλω-∞-∆∆=--=--⇒=⋅==⇒⇒=-=+=⋅=⋅⋅=⎡⎤⎣⎦⎰Z Z 可以分别求冲激响应,输入为冲激函数:输入为冲激函数、,冲激响应=1(1)()1)[()](1)()j Tj T j T e e e j j ωωωπδωπδωωω----=-+=-+()2222222220022022102(2)(1)(1)2()(1cos )2sin sin 2sin ((0)()()()21sin 21sin (0)2)()()()[()]j T j T Z X j Z Z Z Z Z Z e e H T j j T TN T G G H H N T N e d T R G R R F G R N ωωωτωωωωωωωωωωωωωωωωωπωωπωωττω+∞-∞----=⋅=-⋅=⇒⋅=⋅⋅=⋅-⋅⇒⋅==⋅⎰===求输出Z t 的均方值即,所以有2200000sin 2222j e d N TN N T d T τωωπωπωπ∞-∞∞=⋅⋅=⋅⋅=⎰⎰4-11 已知系统的输入为单位谱密度的白噪声,输出的功率谱密度为2424()109Y G ωωωω+=++求此稳定系统的单位冲激响应()h t ?解:()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()242223211242()41092243311()()12231311112()0231921Y t Y X X t G s s s s s s G H G H s H s H s s j H s H s s j j h t F H F e e U t j j s s j s H G s ωωωωωωωωωωωωωωωωω----⋅==⇒=-=++=⇒=++++⎛⎫ ⎪+=++-+-+====+ ⎪++ ⎪⎝⎭-+-+-+==系统稳定,则零头、极点都+在左半平面带入4-12 已知系统输入信号的功率谱密度为223()8X G ωωω+=+ 设计一稳定的线性系统()H ω,使得系统的输出为单位谱密度的白噪声?解:()()()()()221()11()Y X X G G H s s H s G s H s H ωωωω=⇒⋅=⇒==⇒==即4-14 功率谱密度为02N 的白噪声作用于(0)2H =的低通网络上,等效噪声带宽为XH MHz 。

若在1Ω电阻上的输出平均功率为0.1W 。

求0N 的值? 书P162Z H 2ee f ωπ∆=单位为,622XH 10e e f ωππ∆⋅⋅故本题==或者调用公式 62Y 00m 70axXH 1210X 410241()2H 0.1e N H N N ωωπππ-⨯⋅⇒==∆⋅⋅=⨯⋅⇒P 2022maxm 0ax()(()2)Y e N H d H H πωωωωω∞∆==⋅⎰P图4.24 习题4-184-18 如图4.24所示的线性系统,系统输入()W t 是零均值,物理谱密度为1的白噪声,且()()th t e U t -=。

①判断()X t 和()Y t 分别服从什么分布?给出理由。

②证明()Y t 是严平稳过程。

③求()W t 和()X t 的互相关函数,()Y t 的功率谱密度? ④写出()Y t 的一维概率密度表达式?⑤判断同一时刻,()X t 和()Y t 是否独立?给出理由。

解:①()W t 是白噪声 (白噪声带宽无限,由定义), 线性系统()()t h t e U t -=,系统传递函数1()1H j ωω=+,是个低通线性系统(带宽有限)由4.5节结论2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可知,()X t 为高斯过程。

由4.5节结论1可知,()Y t 为高斯过程。

⇒()X t 和()Y t 服从高斯分布②证明()Y t 是严平稳过程证:()W t 是白噪声(宽平稳过程),通过线性系统的输出()Y t 也是宽平稳过程(4.2.2结论1)。

对于高斯过程,宽平稳和严平稳等价。

③求()W t 和()X t 的互相关函数,()Y t 的功率谱密度11()()()(()())22W t X W e R R t U h U e ττττδττ--=*=*=()()1()1t H h t e U j t ωω-⇔+==221()()()2(1)X W G H G ωωωω=⋅=+ 1()exp()4XR ττ⇒=-傅立叶反变换 [][][]{}()()()()()()()2()()()12exp()exp()exp()4Y X X X R E Y t Y t E X t X t T X t X t T R R T R T T T ττττττττττ=+=--+-+-=---+=⎡------+⎤⎣⎦()()2222221422()411114211cos 4111j T j T Y j T j T G e e e e T ωωωωωωωωωωωω--⎡⎤=--⎢⎥+++⎣⎦⎡⎤=-+=-⎢⎥+++⎣⎦可得习题3-7 的结论()()2()1cos Y X G G T ωωω=-④求()Y t 一维概率密度表达式()[]21(0)1exp()2Y Y t R T σ⎧⎪⎪⎨⎪⎪==--⎩是高斯过程输入零均值,输出零均值,则易得 ()222;y Y f y t σ-=思考1:上述随机过程的一维概率密度表达式中没有时间参量t ,根据()Y t 严平稳过程的特性也可以推到。

思考2:试着写出这个过程一维、二维的概率密度和特征函数形式。

⑤判断同一时刻,()X t 和()Y t 是否独立?给出理由()X t 和()Y t 独立(高斯过程)等价 互不相关(零均值) 等价 正交()X t 和()Y t 联合平稳,再由两者的相互关系可得[][]()()()()()()1(0)()1exp()4()()()(0)0XY X X X XY X E X t Y t E X t X t X t X t T R R T R R T T R R ττττττ=+=+-+-=⇒=--=⎡---⎤⎣⎦-≠即不正交()X t ⇒和()Y t 在同一时刻不独立。

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