随机信号分析基础第五章习题
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。
随机信号与系统第五章习题部分答案
第五章 习题5-1 设某信号为1000||()t x t e -=（1）试求x (t )的傅里叶变换X (j ω)，并绘制X (j ω)曲线；（2）假设分别以采样频率为f s =5000Hz 和f s =1000Hz 对该信号进行采样，得到一组采样序列x k ，说明采样频率对序列x k 频率特性X (e j Ω)的影响。
解：（1）1000||622000()()10j t t j t X j x t e dt e e dt ωωωω∞∞----∞-∞===+⎰⎰. X (j ω)的曲线如下图所示：（2）设采样周期为T ，则采样输出为()()()()k k k x x t t kT x kT t kT δδ∞∞=-∞=-∞=-=-∑∑.由时域相乘等于频域卷积，有1122()()*[()]()*[()]22j k k X e X j t kT X j kT Tππδδππ∞∞Ω=-∞=-∞=Ω-=ΩΩ-∑∑F 121212()()()2k k X j k d X j jk T T T T Tπππωδωωπ∞∞∞-∞=-∞=-∞=⋅=Ω--=Ω-∑∑⎰. 即序列x k 频率特性X (e j Ω)是原信号频谱X (j ω)以2Tπ为周期进行延拓而成的，而采样频率1122s f T Tππ==⋅，所以采样频率越高，序列x k 频率特性的各周期越分散，越不容易发生频谱混叠。
5-2 假设平稳随机过程x (t )和y (t )满足下列离散差分方程11;k k k k k k k x ax e y ay x v ---=-=+式中，|a|<1；e k ，v k ～N (0，σ 2)分布，且二者互不相关。
试求随机序列y k 的功率谱。
解：对1k k k x ax e --=进行离散时间傅里叶变换（DTFT ），且记DTFT(x k )=X (e j Ω)，DTFT(e k )=E (e j Ω)，则有j j j ()(1)()X e ae E e ΩΩΩ--=式中，Ω=ωT s ，称为数字频率（rad ），ω为实际频率（rad/s ），T s 为采样周期（s ）。
随机信号与分析课后答案 王琳DOC
第一章 随机过程基础本章要点概率论、随机变量、极限定理等等是随机信号分析与处理应用的理论基础。
本章主要内容：概率,随机变量及其概率分布,随机变量函数的分布，随机变量的数字特征，特征函数等概念。
基本内容一、概率论 1、古典概型用A 表示所观察的随机现象（事件），在A 中含有的样本点（基本事件）数为A n ，则定义事件A 出现的概率()P A 为 ()An P A n=（1-1）2、几何概型用A 表示所观察的随机现象（事件），它的度量大小为()L A ,则规定事件A 出现的概率()P A 为 ()()()E L A P A L S =（1-2）3、统计概率对n 次重复随机试验C E ，事件A 在这n 次试验中出现的次数()n f A 称为频数。
用事件A 发生的频数()n f A 与试验次数n 的比值()n F A 称为频率()()()n n f A P A F A n≈=（1-3）4、概率空间对随机试验E ，试验的各种可能结果（称基本事件、样本点）构成样本空间E S （也称基本事件空间），在样本空间中的一个样本点或若干个样本点之适当集合称为事件域A （A 中的每一个集合称为事件）。
若事件A ∈A ，则()P A 就是事件A 的概率。
并称{},,E S P A 为一个概率空间，而样本空间E S ，事件域A，概率P 是构成概率空间的三个要素。
二、随机变量1、随机变量的概念 设已知一个概率空间(),,E S P A ，对E s S ∈，()X s 是一个取实数值的单值函数，则对任意实数1x ，()1X s x ≤是一个随机事件，且(){}1:s X s x ≤∈A，则称()X s 为随机变量。
显然，随机变量()X s 总是联系着一个概率空间，这将使对随机事件的研究转化为对随机变量的研究。
为了方便，此后若无特别需要将随机变量()X s 简记为X 。
2、随机变量的概率密度函数定义随机变量X 的累积概率分布函数为()()F x P X x =≤而把它的导数定义为随机变量X 的概率密度函数。
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。
随机信号习题及答案
3.
⎧0 ⎪ 已知随机变量 X 的分布函数为： FX ( x) = ⎨kx 2 ⎪1 ⎩
x<0 0 ≤ x < 1 ，求：①系数 k；②X 落在区间 x >1
0 < x < +∞,0 < y < +∞ 其它
（0.3，0.7）内的概率；③随机变量 X 的概率密度函数。
4.
⎧e − ( x + y ) 设二维随机变量（X，Y）的概率密度为： f ( x, y ) = ⎨ ⎩0
求：①
分布函数 FXY ( x, y ) ；②（X，Y）落在如图所示的三角形区域内的概率。
y x+y=1
0
x
5. （续上题）求③边缘分布函数 FX ( x) 和 FY ( y ) ；④求边缘概率 f X ( x) 和 fY ( y ) 。 6. （ 续 上 题 ） ⑤ 求 条 件 分 布 函 数 FX ( x y ) 和 FY ( y x) ； ⑥ 求 条 件 概 率 密 度 f X ( x
103
9 若两个随机过程 X (t ) = A(t )cos t 和 Y (t ) = B(t )sin t 都是非平稳过程，其中 A(t ) 和 B (t ) 为相互独立，且 各自平稳的随机过程，它们的均值为 0 ，自相关函数 R A (τ ) = RB (τ ) = R (τ ) 。试证这两个过程之和
和 Y 的相关性及独立性。
11. 已知随机变量 X 的均值 m X = 3 ，方差 σ 2 X = 2 ，且另一随机变量 Y = −6 X + 22 。讨论 X 和 Y 的相关性和正交性。 12. 设随机变量 Y 和 X 之间为线性关系 Y = aX + b ，a、b 为常数，且 a ≠ 0 。已知随机变量 X 为正态分布，即：
随机信号分析(第3版)第五章习题及答案
5.1 求题图5.1中三个电路的传输函数（不考虑输出负载）。
RRC1C 2C 1C 2C 1R 2R题图5.1解根据电路分析、信号与系统的知识， 第一个图中系统的传输函数 1/1()1/1j C H j R j C j RCωωωω==++ 第二个图中系统地传输函数 ()21112211/1()/11/1/j C j RC H j R j C j R C C j C R j C ωωωωωωω+==++++ 第三个图中系统地传输函数()2222212111221212121122/1/()//1/1/R j C R j C R j R R C H j R j C R j C R R j R R C C R j C R j C ωωωωωωωωω++==++++++5.2若平稳随机信号)(t X 的自相关函数||2)(ττ-+=BeA R X ，其中，A 和B 都是正常数。
又若某系统冲击响应为()()wth t u t te -=。
当)(t X 输入时，求该系统输出的均值。
解： 因为[]()22X EX R A =∞=所以[]E X A A =±=±。
()()()()()20wt A E Y t E h X t d E X t h d A te dt wξξξξξ∞∞∞--∞-∞±⎡⎤=-==±=⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎰⎰⎰ 5.35.4 若输入信号00()cos()X t X t ω=++Φ作用于正文图5.2所示RC 电路，其中0X 为[0,1]上均匀分布的随机变量，Φ为[0,2π]上均匀分布的随机变量，并且0X 与Φ彼此独立。
求输出信号Y(t)的功率谱与相关函数。
解：首先我们求系统的频率响应()H j ω。
根据电路分析、信号与系统的知识，/1/11()()()1/1t RCj C H j h t e u t R j C j RCRCωωωω-==↔=++ 然后，计算)(t X 的均值与自相关函数，[]()1/2X m E X t ==[]{}(){}{}0000(,)cos cos X R t t EXt X t τωωτ+=++Φ+++Φ=⎡⎤⎣⎦()01/31/2cos ωτ+可见)(t X 是广义平稳的。
(完整word版)随机信号分析习题.(DOC)
随机信号分析习题一1. 设函数⎩⎨⎧≤>-=-0 ,0 ,1)(x x e x F x ，试证明)(x F 是某个随机变量ξ的分布函数.并求下列概率：)1(<ξP ，)21(≤≤ξP 。
2. 设),(Y X 的联合密度函数为(), 0, 0(,)0 , otherx y XY e x y f x y -+⎧≥≥=⎨⎩, 求{}10,10<<<<Y X P 。
3. 设二维随机变量),(Y X 的联合密度函数为⎥⎦⎤⎢⎣⎡++-=)52(21exp 1),(22y xy x y x f XY π 求:（1）边沿密度)(x f X ,)(y f Y（2)条件概率密度|(|)Y X f y x ，|(|)X Y f x y4. 设离散型随机变量X 的可能取值为{}2,1,0,1-，取每个值的概率都为4/1，又设随机变量3()Y g X X X ==-。
(1）求Y 的可能取值 （2）确定Y 的分布. （3）求][Y E 。
5. 设两个离散随机变量X ，Y 的联合概率密度为:)()(31)1()3(31)1()2(31),(A y A x y x y x y x f XY --+--+--=δδδδδδ试求：（1)X 与Y 不相关时的所有A 值。
（2）X 与Y 统计独立时所有A 值。
6. 二维随机变量（X ，Y )满足:ϕϕsin cos ==Y Xϕ为在[0，2π]上均匀分布的随机变量，讨论X ,Y 的独立性与相关性。
7. 已知随机变量X 的概率密度为)(x f ,求2bX Y =的概率密度)(y f .8. 两个随机变量1X ，2X ,已知其联合概率密度为12(,)f x x ,求12X X +的概率密度？9. 设X 是零均值，单位方差的高斯随机变量，()y g x =如图，求()y g x =的概率密度()Y f y\10. 设随机变量W 和Z 是另两个随机变量X 和Y 的函数222W X Y Z X⎧=+⎨=⎩ 设X ，Y 是相互独立的高斯变量。
随机信号分析基础第五章习题
5.2.1.2（1）系统输出的均值
设X(t)是有界的平稳过程，其均值为mX，则
E[Y
(t)]
E
h( )X
(t
)d
h( )E[X (t )]d
mX
h( )d
(5.2.3)
显然，mY
E[Y (t)] mX
h( )d 是与时间无关的常数。
32
RX ( ) FT GX ( )
所以输入的功率谱密度：
GX
()
2
3
()
2
[
(
2
)
(
2
)]
(t)
1
cos 0t
sin(t / 2)
2 t / 2
ea
ea cos 0
1 , 1
这是一个二阶MA过程
2 X
1 ,q
3
2, b0
1,b1
2, b2
1
2, k 0
RZ
(k )
4
3
,
k
1 3
,
k
1 2
0, k 2
可求得功率谱为：
GZ () F[RW (k)]
2
RZ (k)e jk k 2
2 4 (e j e j ) 1 (e j2 e j2 )
式中H(ω )是系统的传输函数，其模（绝对值）的平 方∣H(ω )∣2称之为系统的功率传输函数。
随机信号分析习题课
4、均值为m X ，相关函数为RX ( ) e 的平稳随机信号输 入微分电路，该电路的输出信号为 Y (t ) X '(t ) 。求：t)功率谱密度函数； X(t)和Y(t)的互相关函数 RXY ( )； X(t)和Y(t)的功率谱密度函数S XY ( ) ；
判断X(t)与Y(t)是否联合平稳？ 若X(t)与Y(t)联合平稳，求互功率谱密度函数 S XY ( ) 。
7、 随机过程 X (t ) X 0t Y0 cos(0t ) ，其中0 为常数，X0 和Y0是均值为0、方差为1的高斯随机变量， 是在 [0, 2 ] 内 均匀分布的随机变量，且X0、Y0和 彼此之间相互独立。判 断X(t)是否各态历经？为什么？
5、设随机变量X的均值为3，方差为2，现定义新的随机变量 Y=aX+b，试问a、b满足什么条件时随机变量X与Y正交？ 6、已知随机过程 X (t ) cos(0t ) ， Y (t ) V (t )cos(0t ) ， 是与V(t)无关的随机变量，在 [0, 2 ] 内均匀分布，0 为 常数，V(t)是均值为 mV 、自相关函数为 RV ( ) 的平稳随机过 程。
4均值为相关函数为的平稳随机信号输入微分电路该电路的输出信号为是与vt无关的随机变量在内均匀分布常数vt是均值为自相关函数为的平稳随机过5设随机变量x的均值为3方差为2现定义新的随机变量yaxb试问ab满足什么条件时随机变量x与y正交
随机信号分析习题
1、若为随机变量X的概率密度函数 f X ( x) Ae3 x (x 0) ，
A＝？ 求X的特征函数。
2、若随机过程X(t)的功率谱密度为 S X ()
X(t)的自相关函数 ； X(t)的均值； X(t)的均方值； X(t)的方差； X(t)的相关系数。
随机信号分析基础作业题
随机信号分析基础作业题第⼀章1、有朋⾃远⽅来，她乘⽕车、轮船、汽车或飞机的概率分别是0.3，0.2，0.1和0.4。
如果她乘⽕车、轮船或者汽车来，迟到的概率分别是0.25，0.4和0.1，但她乘飞机来则不会迟到。
如果她迟到了，问她最可能搭乘的是哪种交通⼯具？解：()0.3P A =()0.2P B =()0.1P C =()0.4P D =E －迟到，由已知可得(|)0.25(|)0.4(|)0.1(|)0P E A P E B P E C P E D ====全概率公式： ()()()()(P E P E AP E B P E C P E D=+++ 贝叶斯公式：()(|)()0.075(|)0.455()()0.165(|)()0.08(|)0.485()0.165(|)()0.01(|)0.06()0.165(|)()(|)0()P EA P E A P A P A E P E P E P E B P B P B E P E P E C P C P C E P E P E D P D P D E P E ?====?===?===?==综上：坐轮船3、设随机变量X 服从瑞利分布，其概率密度函数为2222,0()0,0X x x X x e x f x x σσ-??>=??式中，常数0X σ>，求期望()E X 和⽅差()D X 。
考察：已知()x f x ，如何求()E X 和()D X ？222222()()()[()]()()()()()()()x x E X x f x dxD XE X m X m f x dxD XE X E X E X x f x dx∞-∞∞-∞∞-∞=?=-=-=-?=6、已知随机变量X 与Y ，有1,3,()4,()16,0XYEX EY D X D Y ρ=====，令3,2,U X Y V X Y =+=-试求EU 、EV 、()D U 、()D V 和(,)Cov U V 。
高二物理竞赛习题讲解课件随机信号分析基础
解：由题可知，要求系统输出过程的均值：
（1）系统输出的均值
设X(t)是有界的平稳过程，其均值为mX，则
E[Y
(t)]
E
h(
)X
(t
)d
h( )E[X (t )]d
mX
h( )d
(5.2.3)
显然，mY
E[Y (t)] mX
h( )d 是与时间无关的常数。
为求得输出的自相关函数，分别从时域和频 域可得两种方法。
RY ( ) RX ( ) h( ) * h( ) GY ( ) H ( ) 2 GX ( )
5.11 从时域角度
（2）系统输出的自相关函数
RY (t,t ) RX ( 1 2 )h(1 )h( 2 )d1d 2 RY ( )
RY ( ) RX ( )*h( )*h( )
利用傅立叶变换，可得输出的功率谱密度
GY () H ()H ()GX () H () 2 GX ()
式中H(ω)是系统的传输函数，其模（绝对值）的平 方∣H(ω)∣2称之为系统的功率传输函数。
5.11 解：先求出输入电压的自相关函数
RX ( ) E[ X (t) X (t )] E[(X0 cos(2 t ))( X0 cos(2 (t ) )] 1 1 cos
所以输入的功率谱密度：
GX
()
2
3
(
)
2
[
(
2
)
(
2
)]
(t)
1
cos 0t
sin(t / 2)
2 t / 2
ea
ea cos 0
1 , 1
0, else
1
2 ( )
随机信号分析基础第五章习题王永德答案
详细描述
这道题目考察了学生对随机信号应用领域 的了解，包括通信、雷达、声呐、图像处 理等领域的应用。
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随机信号分析基础 第五章习题王永德 答案
目录
• 习题一答案 • 习题二答案 • 习题三答案 • 习题四答案
01
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习题一答案
题目一答案
总结词：周期性
详细描述：题目一考察了周期性随机信号的特点，包括周期信号的波形、频谱和 功率谱等。通过分析，可以理解周期信号的规律性和稳定性，以及在通信、雷达 、声呐等领域的应用。
掌握随机信号的模拟生成方 法
详细描述
这道题目要求学生掌握随机 信号的模拟生成方法，包括 基于概率密度函数的生成方 法和基于概率质量函数的生
成方法。
总结词
理解随机信号的数字生成方法
详细描述
这道题目考察了学生对随机信号数字生成 方法的理解，包括基于离散概率分布的生 成方法和基于连续概率分布的生成方法。
总结词
04
详细描述
这道题目要求学生掌握随机信号的表 示方法，包括概率密度函数、概率质 量函数、特征函数等。
06
详细描述
这道题目考察了学生对随机信号线性变换的理 解，包括线性变换的基本原理和计算方法。
题目二答案
总结词
掌握随机信号的谱分析方法
详细描述
这道题目要求学生掌握随机信号的谱分析方法，包括谱 估计的基本原理和计算方法，以及谱估计的评价指标。
详细描述
这道题目要求学生掌握随机信号的模拟生成方法，包括基于 概率分布的随机抽样和基于确定性函数的随机调制。学生需 要理解这些方法的原理，掌握其实现过程，并能够根据实际 需求选择合适的方法生成随机信号。
《随机信号基础》练习题
《随机信号分析》练习题一、 概念题1．叙述随机试验的三个条件。
2．写出事件A 的概率P(A)所满足的三个条件。
3．何谓古典概型？其概率是如何计算的？ 4．两个事件独立的充要条件。
5．两个随机变量独立的充要条件。
6．两个随机过程的独立是如何定义的？7．随机变量X 服从正态分布，写出其概率密度函数表达式，并说明其中各个参数的意义。
8．简述一维随机变量分布函数F （x ）的性质。
9．已知连续型随机变量X 的分布特性，分别用分布函数)(x F X 和概率密度函数)(x f X 表示概率}{21x X x P ≤<。
10． 随机变量X 的特征函数)(μX C 是如何定义的？写出由)(μX C 计算k阶矩)(k X E 的公式。
11．设X 1,X 2,…,Xn 为相互独立的随机变量，其特征函数分别为C 1(μ),C 2(μ),…,Cn(μ)，设∑==n i i X Y 1，则C Y (μ)=？12． 对于一般的复随机变量，其数学期望、方差、协方差各是实数还是复数？13． 写出随机过程X(t)的n 维分布函数定义式。
14． 简述随机过程宽平稳性与严平稳性的区别。
15． 平稳过程与各态历经过程有何关系？16． 设平稳随机过程X(t)的自相关函数为R X (τ)，X(t)依均方意义连续的条件是？17． 已知平稳随机过程X(t)、Y(t)的相关时间分别为X τ和Y τ，若X τ>Y τ，说明X(t) 与Y(t)的起伏程度那个较大？18． 两个随机过程广义联合平稳的条件是什么？19． 平稳随机过程)(t X 的功率谱密度)(ωX G 的物理意义是什么？)(ωX G 与物理谱密度有何关系？20． 白噪声的功率谱密度和自相关函数有何特点？ 21． 简述维纳-辛钦定理并写出其表达式。
22． 何为线性系统？23． 写出希尔伯特变换器的频率响应、幅频响应和相频响应表达式。
24． 写出窄带过程的准正弦表达式和莱斯表达式。
随机信号分析中文版答案
1≤ y ≤ 6
1 b−a
+∞ −∞
X 1 ⋅⋅⋅ X n 相互独立
φ X (ω ) = ∫
i
f X ( xi )e jω xi dxi
=∫
b
a
1 jω xi 1 1 jωb e dxi = (e − e jω a ) b−a b − a jω
(b+ a ) ⎛ (b − a )ω ⎞ jω 2 = Sa ⎜ ⎟e 2 ⎝ ⎠
π
2
−2+
π2
8
2 2 2 ∴ D [ x] = σ X =E⎡ ⎣x ⎤ ⎦ − E [ x] 2 =σy =
π
2
−2+
π2
8
−
π2
16
=
π2
16
+
π
2
−2
（4）
Rxy = E [ xy ]
π 1 π 2 2 xy sin ( x + y ) dxdy 2 ∫0 ∫0 π π ⎤ 1 π ⎡ = ∫ 2 x ⎢ − y cos ( x + y ) 02 + sin ( x + y ) 02 ⎥ dx 2 0 ⎣ ⎦
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《随机信号分析》 课后习题答案
武汉理工大学信息工程学院
cx1x 2 = rx1x 2 − mx1mx 2 cx1x 2 ⎞ ⎛10 2 ⎞ ⎛c cx ( x1, x 2) = ⎜ x1x1 ⎟=⎜ ⎟ ⎝ cx 2 x1 cx 2 x 2 ⎠ ⎝ 2 10 ⎠
1 − f x ( x1 , x2 ) = e 192π
1.8 解： C XY = E[( x − mx )( y − m y )] = E[ XY ] − mx m y = m11 − mx m y
随机信号分析基础习题王永德答案专题培训课件
5.16 解：要求传输函数和输出Z(t)的均方 值，由系统图可知：
Z t [X (t) X (t T )]* U (t)
X(t)*[(t)(tT)]*U(t)
X(t)*[U(t)U(tT)]
所以传函为：
h (t) U (t) U (t T )
s in (T /2 ) jT
若随机输入过程X(t)是宽平稳的，那么线性时不变 系统的输出过程Y(t)也是宽平稳的随机过程。实际上， 对于严平稳随机过程结论同样也成立。若输入是各态 经历过程，输出也将是各态经历过程。
5.11 从频域角度
5.2.2.1．系统输出的功率谱密度
若输入随机过程X(t)为平稳过程，则输出的自相关 函数为：
5.11 从时域角度
5.2.1.2（2）系统输出的自相关函数
R Y ( t , t ) R X ( 1 2 ) h ( 1 ) h (2 ) d 1 d 2 R Y ()
R Y () R X () h ( ) h ()
5.11 解：先求出输入电压的自相关函数
R X()E [X (t)X (t )] E [(X 0co s(2 t ))(X 0co s(2 (t ) )] 1 31 2co s2 记 忆 c o s 0 的 傅 里 叶 逆 变 换 结 果 {(- 0)+ (+ 0)}
因此当系统性能未知时：若能设法得到互谱密度，就可 由式(5.2.42)确定线性系统的的传输函数。
已知微分器传递函数为
H() j
所以：
G X Y () G X () H () jG X ()
G Y()H ()2G X () 2 G X ()
5.23 解：要求自相关函数和功率谱密度
《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。
随机信号分析与处理习题解答_罗鹏飞
P{X = m} = Cnm p m (1 − p)n−m ， m = 0,1, 2,....n
n
∑ 所以 X = Xi 服从参数为 n，p 的二项分布。 i =1
且有 E( Xi ) = 1⋅ P{Xi = 1}+ 0 ⋅ P{Xi = 0} = p ，
E
(
X
2 i
)
= 12
⋅
P{ X i
= 1}+
函数 g(x) 的图像如下
解法一：根据概率分布函数的定义计算。
当 y ≤ 0 时， FY ( y) = P{Y ≤ y} = P{X < x0} + P{X > x1} = P{X < x0}+1− P{X < x1} = F (x0 ) +1− F (x1)
当 y ≤ A 时， FY ( y) = P{Y ≤ y} = P{x0 < X < x1} = FX (x1) − FX (x0 )
所以 Y 的概率分布函数为
FY ( y) = [1− FX (x1) + FX (x0 )]U ( y) + [FX (x1) − FX (x0 )]U ( y − A)
解法二：从概率密度 fY ( y) 入手求概率分布函数 FY ( y) 。 由图可知 g(x) 的取值只可能为 0 或 A，求Y 的概率分布函数，也就是对 g(x) 取 0 或 A
<
X
≤
x2 )
=
P{Y ≤ y, x1 < X ≤ x2} P{x1 < X ≤ x2}
=
y x2 f (x, y)dxdy
−∞ x1
FX (x2 ) − FX (x1 )
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5.26 解：要求系统稳定
5.1.3 系统的稳定性与物理可实现的问题
对于物理可实现系统，当t<0时，有h(t)=0，所以有：
t
Y (t) X ( )h(t )d 0h( )X (t )d
如果一个线性时不变系统，对任意有限输入其响应有 界，则称此系统是稳定的。Biblioteka 从稳定性和系统特性考虑选取：
H
(Z
)
1
1 0.8Z
1
数字滤波器的概念
滤波器是对输入信号的波形或频谱进行某种
变换，以得到一定的输出信号。实现滤波的系统 是离散的称为数字滤波。
离散线性时不变系统特性可以用h(n),H(z) 以及输入输出间的差分方程描述。
q
数字滤波器的概念
bj z j
H(z)
输入随机序列在-1到1间均匀分布，所以：
2 X
1 3
由上述方程可以算出：
2
1
1
RW (0) 3 ; RW (1) 3 ; RW (1) 3
功率谱为：
GW ()
k 1
RW (k )e jk
k 1
2 (1 cos)
3
（2）解：
Zn X n 2 X n1 X n2
)
1
1 0.5e
j
输入和传函知道了，就可得到功率谱：
GY () H () 2 GX ()
1 1
4
5 4 cos 3 15 12 cos
计算相关函数之前，熟悉一下一个变换对
b2
2 X
ak
b2
2 X
(1 a2 )
(1 a2 ) 2a cos
该变换对见教材111页式（5.5.29）和 式（5.5.30)
a
mY
(t)
5.11 要求的是输出的自相关函数
系统所示的传函为：
h(t) (t)
1
t
e RC , H ()
j RC
RC
1 j RC
为求得输出的自相关函数，分别从时域和频 域可得两种方法。
RY ( ) RX ( ) h( ) * h( ) GY ( ) H ( ) 2 GX ( )
9 k0 2
k0 2
4
15 12 cos
解法二：先计算功率谱，再得到自相关函数
1 Yn 2 Yn1 X n
对方程两边作Z变换有：
Y (Z ) 1 Z 1Y (Z ) X (Z )
2
得传函为：
H (Z)
Y (Z ) X (Z)
1 1 0.5Z 1
H
(
,k
0
1 P 1, a1 2
k
0,
RY
(k)
4 9
k
0,
RY
(k)
(
1)k 2
4 9
RY (k ) RY (k )
RY
(k)
(
1)k 2
4 9
功率谱密度为：
GY
( )
k
4 9
(
1) 2
k
e
j k
4 [ ( 1e j )k ( 1e j )k 1]
5.26 解:
稳定系统的冲激响应h(t)应绝对可积的，即满足
h( )d
系统传函的极点在S平面的左半平面或Z平面的单位圆内。
稳定的最小相位系统的H(s)的极点在左半S平面，而 零点不在右半S平面。
H ( ) 8 j 3 j
5.27 解：这是求解一个形成滤波器
3
3
2 (3 4 cos cos 2)
3
（3）解：
Yn
1 2
Yn1
Xn
这是一个一阶AR过程，输出的自相关函数可 由Yule-Walker方程表示为：
p
RY
(k
)
i 1 p
ai RY (k i), k
0
i1
ai RY
(i)
2 X
H () (2 j) (1 j)(3 j)
5.30 要求自相关函数和功率谱密度
常见的随机序列的模型
自回归或AR(Autoregresive)模型
p
Yn alYnl X n l 1
滑动平均(MA)模型
q
Yn bm X nm m0
自回归滑动平均(ARMA)模型
1
2R2C2 2 R2C
2
[
2
3
(
)
2
(
2
)
2
(
2
)]
1 4 2R2C2 [ ( 2 ) ( 2 )] 2 1 4 2R2C2
RY
(
)
F
[GY
( )]
2 2R2C2 1 4 2R2C2
cos
2
j0 p
数字滤波器的一般形式：
ai z i
i0
不失一般性令a0=1，则其差分方程为：
p
q
y(n) ai y(n i) bj x(n j)
i1
j0
差分方程为：Y (n) 0.8Y (n 1) X (n)
随机信号分析基础 第5章习题
5.8 解：由题可知，要求系统输出过程的均 值：
5.2.1.2（1）系统输出的均值
设X(t)是有界的平稳过程，其均值为mX，则
E[Y
(t)]
E
h( )X
(t
)d
h( )E[X (t )]d
mX
h( )d
式中H(ω )是系统的传输函数，其模（绝对值）的平 方∣H(ω )∣2称之为系统的功率传输函数。
5.11 解：先求出输入电压的自相关函数
RX ( ) E[ X (t) X (t )] E[(X0 cos(2 t ))( X0 cos(2 (t ) )] 1 1 cos 2
5.16 解：要求传输函数和输出Z(t)的均方 值，由系统图可知：
Z t [X (t) X (t T)]*U(t)
X (t)*[ (t) (t T )]*U (t)
X (t)*[U (t) U (t T )]
所以传函为：
h(t) U (t) U (t T )
H ( ) F[h(t)] T sin(T / 2) exp( jT )
T / 2
2
（2）解：
GY ( )
H ( ) 2 GX ( )
N0 2
T
2
sin2 (T / 2) (T / 2)2
E[Z 2(t)] 1
2
GY ( )d
1
2
sin2 T
0, else
1
2 ( )
( 0 ) ( 0 ) rect( )
2a
a2 2
a
a
a2 ( 0 )2 a2 ( 0 )2
sin2 ( )
2
(
)2
2
从计算复杂度考虑，我们从频域的角度来计 算输出的自相关函数
GY () H () 2 GX ()
GY () H ( j) 2 H ( j)H ( j)
GX () H () 2
(2 j)(2 j)
(1 j)(1 j)(3 j)(3 j)
稳定的最小相位系统的H(s)的极点在左半S平面而 零点不在右半S平面。
同题5.26选取稳定的最小相位系统：
2 N0
2 d 2
NT 0
4
5.18 解：要求互功率谱密度
5.2.2.2． 系统输入与输出之间的互谱密度
GXY () GX ()H ()
GYX () GX ()H ()
若输入随机信号为白噪声过程，其Gx(ω )=N0/2，则有
GXY ( )
N0 2
H ()
()
5.26 解：由题可知，所求的系统为一白化滤 波器，有：
把已知的有色噪声通过某系统后变为白噪声，这 个系统称为白化滤波器。
GY () H () 2 GX () 1
H ( ) 2
2 8 2 3
( (
8 j)( 3 j)(
8 j) 3 j)
p
q
Yn alYnl bm X nm
l 1
m0
5.30 （1）解：
Wn X n X n1
显然这是一个一阶MA过程，该过程输出的自 相关函数满足下列方程
RW
(k)
2 X
qk i0
bibi k , k
0,1,
,q
0,
k q
该方程可参考教材107页式（5.5.5）
(5.2.3)
显然，mY
E[Y (t)] mX
h( )d 是与时间无关的常数。
首先计算系统输入过程均值
已知有关系式： RX ( ) a2 be
lim
RX
(
)
mX2
a2
mX