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随机过程与随机信号处理
通信原理 Ⅰ 第三章
随机信号
分析
答:
第一章:
随机过程
的入门 在通信世界中,随机过程犹如
信号
的动态画卷,它描绘了信号随时间变化的不确定特性。我们以X(t)为例,这个信号在每一刻都像一个随机变量,每个时刻的变化都承载着不确定的可能。为了全面理解,我们将其每个瞬间视为随机变量,而整个过程则构成了时间维度上的轨迹,构成了随机过程...
随机信号
的
随机过程
答:
但是,
随机信号
的统计规律是确定的,因此,人们用统计学方法建立了随机信号的数学模型——
随机过程
。随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。在这里我们主要研究平稳随机过程。平稳随机过程:狭义平稳概念:所谓平稳随机过程,是指它的任何n维分布函数或概率密度函数与时间起点无关。也...
离散
随机信号处理
理论基础
答:
在研究离散
随机信号
的
处理
时,理论基础是关键。主要涉及的理论包括信号检测理论、估计理论
和随机过程
理论。这些理论揭示了随机信号的本质,即其在某一时刻的值并非固定,而是具有随机性。因此,我们通常通过统计平均,如均值、均方值、方差,以及概率密度函数、相关函数和功率谱密度函数,来刻画随机过程的特性。
随机过程
的定义
答:
1. 按时间和状态是否连续分为:连续型随机过程、离散型随机过程、连续随机序列、离散随机序列;2. 按样本函数形式分为:不确定
随机过程和
确定随机过程;3. 按随机过程分布函数的特性不同分为:平稳过程、马尔克夫过程、独立增量过程等;4. 按有无平稳性分为:平稳随机过程和非平稳随机过程...
离散
随机信号处理
的理论基础
答:
随机信号处理
的主要理论基础是信号检测理论、估计理论
和随机过程
理论。根据理论分析,随机信号的不同样本函数在同一时刻的值往往是不确定的,因而只能用样本函数集的统计平均来描述,如用均值、均方值、方差、概率密度函数、相关函数和功率谱密度函数来描述随机过程的特性。但是,在大多数情况下,被处理的随机...
随机过程
属于什么
信号
答:
随机过程
属于
随机信号
。通信中的信号和噪声都具有一定的随机性,需要用随机过程的理论来描述。随机过程可以定义为所有样本函数的集合。在某次观测中,观察到的只是随机过程中的一个样本,至于是哪一个样本,在观测之前是无法预见的,这正是随机过程随机性的表现。随机过程还可以定义为在时间进程中处于不同...
随机信号
基础知识
答:
随机信号
的定义是其参数并非完全预知,而是服从特定的统计规律。与确知信号的频谱分析不同,随机信号的研究需要借助概率论工具。例如,若
随机过程
表示一个随机信号,它的概率分布和密度函数能够刻画这一时刻的随机特性,满足如下关系:理解随机信号的全面特性,需要引入维分布和概率密度函数。虽然这使分析更为...
数字
信号处理
的应用
答:
在频域中描述信号特性的一种分析方法,不仅可用于确定性信号,也可用于随机性信号。所谓确定性信号可用既定的时间函数来表示,它在任何时刻的值是确定的;随机信号则不具有这样的特性,它在某一时刻的值是随机的。因此,
随机信号处理
只能根据
随机过程
理论,利用统计方法来进行分析和处理,如经常利用均值、均...
第六章
随机信号
分析、信号的检测与估计理论
答:
数学期望与方差的解析
随机信号
的数学期望,是所有样本分布的中心,方差则衡量其围绕期望的波动程度。相关函数则是信号内部结构的桥梁,揭示了信号随时间演变的规律。 信号分析的工具箱 从截断函数傅里叶变换到协方差函数,它们在
信号处理
中扮演重要角色,协方差描绘了
随机过程
间的统计关联,被广泛...
什么是
随机信号
答:
随机信号
(random signal),幅度未可预知但又服从一定统计特性的信号,又称
不确定信号
。一般通信系统中传输的信号都具有一定的不确定性,因此都属于随机信号,否则就不可能传递任何新的信息,也就失去了通信的意义。另外,在信号传输
过程
中,不可避免地会受到各种干扰和噪声的影响,这些干扰与噪声也都具有...
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