11 1复习(1) 平稳随机过程① 定义平稳随机过程的数学期望为常数,自相关函数仅与时间间隔有关。② 一维概率密度函数与时间起点无关,即。③自相关函数与其功率谱密度之间互为傅立叶变换关系,即。(2)高斯随机过程① 概念:·高斯过程的任意维(n = 1,2,…)分布服从正态分布(高斯分布)。·高斯过程在任一时刻上的取值是一个高斯随机变量,其一维概率密度函数为② 高斯过程的性质:·如果高斯过程是
9 一、复习:1随机过程的一般描述随机过程的描述解析描述:随机过程可以看成是样本函数的集合。统计描述:随机过程还可以看成是随机变量的集合。2随机过程的统计特性概率特性数字特征分布函数概率密度函数数学期望方差相关函数协方差函数常见的一维概率密度函数有:正态分布、瑞利分布、莱斯分布等。3 随机过程的数字特征① 数学期望, 是时间的确定函数。② 方差 = == , 也是时间的函数。③
8 第3章随机信号分析1学习本章的意义:通信系统中传输的信号和信道中存在的噪声都具有随机性,我们需要借助随机过程的理论来认识随机信号和信道噪声并掌握其特性。2本章学习的主要内容:·随机过程及其统计特性(31节、32节),内容包括:随机过程的一般描述(解析描述和统计描述),随机过程的数字特征。·通信系统中的随机过程及其特性(33节),内容包括:平稳随机过程的定义(含平稳性验证)、各态历经性、平
9 622 2FSK系统的抗噪声性能分析同样,这里仅讨论2FSK信号的非相干接收和相干接收系统的抗噪声性能。1非相干接收时2FSK系统的误码率考虑信道噪声时,2FSK信号的非相干接收模型如图628所示,图中,仍假定信道噪声是零均值高斯白噪声,其双边功率谱密度为。图628有噪声时2FSK信号的包络检波解调(1) 确定在采样判决时刻上样值及的统计特性与2PSK系统相比,2FSK系统在计算差错概率
7 1复习:DSB系统(1) DSB系统模型信道LPF·针对DSB系统应掌握三要素:DSB信号的产生方法、DSB信号的特性及参量、DSB信号的解调。·采用相干解调时,要求本地载波必须与发送端载波完全同步(同频同相)。(2) DSB信号的频谱特点① 包含上、下两个边带,且上、下两个边带都包含了调制信号的全部信息;② 信号带宽(信号传输带宽);③ 线性调制(信号频谱的简单搬移)。下边带0上边带2
8 743非均匀量化1 语音信号的统计特性·根据统计分析结果,语音信号的幅度概率分布特性是:幅值小时,出现的概率大;幅值越大出现的概率越小。·常采用伽玛分布、拉普拉斯分布和高斯分布来近似语音信号的幅度概率分布。拉普拉斯分布函数为(7415)式中,为的均方根值,亦即语音信号的平均功率为。的分布规律如图744所示。-U+U0图744拉普拉斯分布函数2 非均匀量化的特点图745 均匀量化与非均匀量
10 1复习(1) 二进制数字基带信号时域表达式及其波形① 时域表达式二进制数字基带信号的一般表达式为式中,而单极性码波形的时域表达式可简记为其中,随机变量的取值为0和1。② 单极性归零码波形1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0图中,为码元持续时间(码元期间、码元间隔),称作占空比。(2) 数字基带信号的功率谱密度式中,,,。功率谱密度中的连续谱形状与及有关,离散线谱的功率
9 53 数字基带信号的功率谱密度一、计算数字基带信号功率谱密度的意义数字基带信号是一个随机脉冲序列,通过计算数字基带信号的功率谱密度,来了解数字基带信号乃至数字频带信号的频谱构成及其形状,以达到确定信号带宽(通常为功率谱主瓣的宽度),判定数字基带信号中有无时钟分量等目的。二、功率谱密度的基本计算方法·由随机信号的相关函数求其功率谱密度(参见北邮教材);·随机脉冲序列的谱分析法(见本教材)。
8 第7章模拟信号的数字化传输71 引言1 概念及其实现方法(1) 概念模拟信号的数字化传输是指将模拟信号数字化后,用数字通信方式来传输。(2) 实现方法通信系统的发送端要把模拟信号转换成数字信号,即“模/数”转换(A/D变换);在系统的接收端再将数字信号还原为模拟信号,即“数/模转换”(D/A变换)。2 关于“模/数”转换首先,回顾一下模拟信号和数字信号各自的特点:·模拟信号是时间、幅度都
8 本次课学习的主要章节:372 随机过程通过乘法器(乘法器输入输出过程功率谱密度之间的关系)41引言(调制的概念、调制器模型、调制的分类)42调幅与双边带调制(关于AM:信号时域表达式,调制器数学模型,线性调幅条件,调制指数,信号频谱特点,信号带宽、功率,调制效率,AM信号的包络检波解调法等)372 随机过程经过乘法器确知信号经过乘法器能实现频谱搬移(复习调制定理),那么对于随机信号能否产
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