第二章随机信号的分析 第一若随机过程的一般述 筅二艿蔗机过程的部分述 数字特征 第三艿平稳随机过程 第四艿高斯过程 篛五艿噪声 北京邮电大学网络学院罗老师编
北京邮电大学 网络学院 罗老师编 第二章 随机信号的分析 • 退出 第一节 随机过程的一般描述 随机过程的一般描述 第二节 随机过程的部分描述 随机过程的部分描述—— 数字特征 第三节 平稳随机过程 第四节 高斯过程 第五节 噪声
第一节随机过程的一般描述 随机信号——具有随机性的时间信号 随机噪声——不能预测的噪声 北京邮电大学网络学院罗老师编
北京邮电大学 网络学院 罗老师编 第一节 随机过程的一般描述 • 随机信号——具有随机性的时间信号 • 随机噪声——不能预测的噪声
随机过程 1.随机过程的基本特征: (1)是一个时间函数 (2)任何时刻上观察到的值是不确定 是一个随机变量 ·2.随机过程的每个时间函数 称为一个实现 随机过程可看作是一个由全部可能 的实现构成的总体。 北京邮电大学网络学院罗老师编
北京邮电大学 网络学院 罗老师编 一、 随机过程 • 1．随机过程的基本特征： • （ 1）是一个时间函数 • （ 2）任何时刻上观察到的值是不确定的 — —是一个随机变量 • 2．随机过程的每个时间函数 • ——称为一个实现 • — —随机过程可看作是一个由全部可能 的实现构成的总体
随机过程的一般描 1.设ξ(t)是一个随机过程,则 5(t)在任一时刻t的值ξ(t1)是一 个随机变量。 ·随机变量的统计特性是可以用:概率 分布函数、或概率分布密度函数( 非周期函数的付氏变换:T→∞ ,→0:→0) 来描述的。 北京邮电大学网络学院罗老师编
北京邮电大学 网络学院 罗老师编 一、 随机过程的一般描述 • 1．设ξ （ t）是一个随机过程，则 ξ（ t）在任一时刻 t 1的值ξ （ t 1）是一 个随机变量。 • 随机变量的统计特性是可以用：概率 分布函数、或概率分布密度函数（∵ 非周期函数的付氏变换： T→∞， ω 1 → 0；→ 0 ）——来描述的
2.5(t)≤x1的概率Pξ(t1)≤x1记 作F1(x1;t1)称为随机过程ξ(t)的 维分布函数:即F1(x1;t1)=P[ξ(t1) ≤x,称为ξ(t)的一维概率密度函数 n阶偏导——称为n维概率分布 一般实际问题中,二维概率密度函数用得 最多。 3.例:北京市: 为某一年中的某日 为一天的平均气温 统计若干年中,北京市P[(10月25日) ≤49C
北京邮电大学 网络学院 罗老师编 • 2．ξ（ t 1）≤ x 1的概率P[ξ（ t 1）≤ x 1 ] 记 作 F 1 （ x 1 ； t 1）称为随机过程ξ （ t）的一 维分布函数：即 F 1 （ x 1 ； t 1 ）= P[ξ（ t 1 ） ≤ x 1 ]，称为ξ（ t）的一维概率密度函数 • n阶偏导——称为 n维概率分布 • 一般实际问题中，二维概率密度函数用得 最多。 • 3．例：北京市： t——为某一年中的某日， x 1 ——为一天的平均气温 统计若干年中，北京市P[ξ（10 月25日） ≤4ºC]