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通信原理 第3章 随机过程 第3章 随机过程 第3章 随机过程 第3章 随机过程 第3章 随机过程 第3章 随机过程 3.1 随机过程的基本概念 根据信号表示它参量的已知程度，可以分为： 确知信号：表征信号的所有参量都是确定的 随机信号：又称未确知信号，表征信号的所有参量或部分参量存在着某种程度不确定性 第3章 随机过程 什么是随机过程？ 随机过程是一类随时间作随机变化的过程，它不能用确切的时间函数描述。可从两种不同角度看随机过程： 角度1：随机过程是对应不同随机试验结果的时间过程的集合。 第3章 随机过程 【例】n台示波器同时观测并记录这n台接收机的输出噪声波形 样本函数?i (t)：随机过程的一次实现，是确定的时间函数。 随机过程：? (t) ={?1 (t), ?2 (t), …, ?n (t)} 是全部样本函数的集合。 第3章 随机过程 角度2：随机过程是随机变量概念的延伸。 在任一给定时刻t1上，每一个样本函数?i (t)都是一个确定的数值?i (t1)，但是每个?i (t1)都是不可预知的。 在一个固定时刻t1上，不同样本的取值{?i (t1), i = 1, 2, …, n}是一个随机变量，记为? (t1)。 换句话说，随机过程在任意时刻的值是一个随机变量。 第3章 随机过程 因此，我们又可以把随机过程看作是在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合。 这个角度更适合对随机过程理论进行精确的数学描述。 第3章 随机过程 3.1.1随机过程的分布函数 设? (t)表示一个随机过程，则它在任意时刻t1的值? (t1)是一个随机变量，其统计特性可以用分布函数或概率密度函数来描述。 第3章 随机过程 随机过程? (t)的一维分布函数： 随机过程? (t)的一维概率密度函数： 若上式中的偏导存在的话。 第3章 随机过程 随机过程? (t) 的二维分布函数： 随机过程? (t)的二维概率密度函数： 若上式中的偏导存在的话。 第3章 随机过程 随机过程? (t) 的n维分布函数： 随机过程? (t) 的n维概率密度函数： 第3章 随机过程 3.1.2 随机过程的数字特征 均值（数学期望）： 在任意给定时刻t1的取值? (t1)是一个随机变量，其均值 式中 f (x1, t1) － ? (t1)的概率密度函数 由于t1是任取的，所以可以把 t1 直接写为t， x1改为x，这样上式就变为 第3章 随机过程 ? (t)的均值是时间的确定函数，常记作a ( t )，它表示随机过程的n个样本函数曲线的摆动中心 : 第3章 随机过程 方差 方差常记为? 2( t )。这里也把任意时刻t1直接写成了t 。因为 所以，方差等于均方值与均值平方之差，它表示随机过程在时刻 t 对于均值a ( t )的偏离程度。 第3章 随机过程 相关函数 式中， ? (t1)和? (t2)分别是在t1和t2时刻观测得到的随机变量。可以看出，R(t1, t2)是两个变量t1和t2的确定函数。 第3章 随机过程 协方差函数 式中 a ( t1 ) a ( t2 ) － 在t1和t2时刻得到的? (t)的均值, f2 (x1, x2; t1, t2) － ? (t)的二维概率密度函数。 第3章 随机过程 相关函数和协方差函数之间的关系 若a(t1) = a(t2)，则B(t1, t2) = R(t1, t2) 互相关函数 式中?(t)和?(t)分别表示两个随机过程。 因此，R(t1, t2)又称为自相关函数。 第3章 随机过程 3.2 平稳随机过程 3.2.1 平稳随机过程的定义 若一个随机过程?(t)的任意有限维分布函数与时间起点无关，也就是说，对于任意的正整数n和所有实数?，有 则称该随机过程是在严格意义下的平稳随机过程，简称严平稳随机过程。 第3章 随机过程 性质： 该定义表明，平稳随机过程的统计特性不随时间的推移而改变，即它的一维分布函数与时间t无关： 而二维分布函数只与时间间隔? = t2 – t1有关： 第3章 随机过程 数字特征： 可见，（1）其均值与t无关，为常数a； （2）自相关函数只与时间间隔?有关。 第3章 随机过程 （1）其均值与t 无关，为常数a ； （2）自相关函数只与时间间隔? 有关。 把同时满足（1）和（2）的过程定义为广义平稳随机过程。显然，严平稳随机过程必定是广义平稳的，反之不一定成立。 在通信系统中所遇到的信号及噪声，大多数可视为平稳的随机过程。因此，研究平稳随机过程有着很大的实际意义。 第3章 随机过程 3.2.2 各