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1、1,第3章 随机信号分析,3.1 引言 3.2 随机过程的一般表达 3.3 平稳随机过程 3.4 平稳过程的相关函数与功率谱密度 3.5 高斯过程 3.6 窄带随机过程 3.7 正弦波加窄带高斯过程 3.8 随机过程通过线性系统,2,3.1 引言,信号的变化可表现为任一物理量的变化，通信系统中一般感兴趣的是电量的变化，如随时间变化的电流、电压。对于各种各样的信号，可按不同方法分类。,3,3.1 引言,确定信号：表征信号的所有参量都是确定的，能写出明确的瞬间函数值，,4,3.1 引言,随机信号：“随机”两个字的本义含有不可预测意思，不能用单一时间函数表达。随机信号是指一些不规则的信号。随机信号：
2、或称随机过程，采用统计数学方法，用随机过程理论分析研究。随机信号的一般特性有均值，最大小值、均方值，平均功率值及平均频谱。,5,3.2 随机过程的一般表达,确定性信号是时间的确定函数，随机信号是时间的不确定函数。通信中干扰是随机信号，通信中的有用信号也是随机信号。描述随机信号的数学工具是随机过程，基本的思想是把概率论中的随机变量的概念推广到时间函数。,6,3.2 随机过程的一般表达,随机过程的数学定义：设随机试验E的可能结果为(t)，试验的样本空间S为x1(t), x2(t)， , xn(t),， xi(t)是第i次试验的样本函数或实现，每次试验得到一个样本函数，所有可能出现的结果的总体就构成
3、一随机过程，记作(t)。两层含义：随机过程(t)在任一时刻都是随机变量；随机过程(t)是大量样本函数的集合。,7,3.2 随机过程的一般表达,随机过程举例：,8,3.2 随机过程的一般表达,随机过程基本特征：其一，它是一个时间函数；其二，在固定的某一观察时刻t1，(t1)是随机变量。随机过程具有随机变量和时间函数的特点。随机过程(t)在任一时刻都是随机变量；随机过程(t)是大量样本函数的集合。,9,3.2 随机过程的一般表达,随机过程的统计描述：设(t)表示随机过程，在任意给定的时刻t1T， (t1)是一个一维随机变量。一维分布函数：随机变量(t1)小于或等于某一数值x1的概率，即F1(x1,
4、t1)=P(t1)x1 一维概率密度函数,10,3.2 随机过程的一般表达,n维分布函数：Fn(x1,x2,xn; t1,t2,tn)=P(t1)x1,(t2)x2, (tn)xnn维概率密度函数,11,3.2 随机过程的一般表达,随机过程的一维数字特征：数学期望方差,12,3.2 随机过程的一般表达,随机过程的二维数字特征自协方差函数B(t1,t2)=E(t1)-a(t1)(t2)-a(t2)自相关函数R(t1,t2)=E(t1)(t2)设(t)和(t)分别表示两个随机过程，互相关函数R(t1, t2)=E(t1)(t2),13,3. 3 平稳随机过程,统计特性不随时间的推移而变化的随机过程
5、称为平稳随机过程。设随机过程(t),若对于任意n和任意选定t1t2tn, tkT，k=1, 2, , n，以及为任意值，且x1, x2, , xnR，有fn(x1, x2, , xn; t1, t2, , tn)=fn(x1, x2, , xn; t1+ , t2+ , , tn+ )则称(t)是平稳随机过程。,14,3. 3 平稳随机过程,平稳随机过程的定义说明：当取样点在时间轴上作任意平移时，随机过程的所有有限维分布函数是不变的。推论：一维分布与时间t无关，二维分布只与时间间隔有关。从而有R(t1, t2)=E(t1)(t1+)=R(t1, t1+)=R(),15,3. 3 平稳随机过程,
6、广义平稳随机过程平稳随机过程的定义对于一切n都需成立， 这在实际应用上很复杂。由平稳随机过程的均值是常数，自相关函数是的函数还可以引入另一种平稳随机过程的定义：若随机过程(t)的均值为常数，自相关函数仅是的函数， 则称它为宽平稳随机过程或广义平稳随机过程。,16,3. 3 平稳随机过程,各态历经性平稳随机过程在满足一定条件下有一个有趣而又非常有用的特性，称为“各态历经性”。若平稳随机过程的数字特征（均为统计平均）完全可由随机过程中的任一实现的数字特征（均为时间平均）来替代，则称平稳随机过程具有“各态历经性”,17,3. 3 平稳随机过程,各态历经随机过程,18,3. 3 平稳随机过程,“各态历
7、经”的含义：随机过程中的任一实现都经历了随机过程的所有可能状态。因此， 我们无需获得大量用来计算统计平均的样本函数，而只需从任意一个随机过程的样本函数中就可获得它的所有的数字特征，从而使“统计平均”化为“时间平均”，使实际测量和计算的问题大为简化。,19,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,自相关函数的意义： 平稳随机过程的统计特性，如数字特征等， 可通过自相关函数来描述 自相关函数与平稳随机过程的谱特性有着内在的联系。因此，我们有必要了解平稳随机过程自相关函数的性质。 自相关函数定义： R()=E(t)(t+),20,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,自相关函数主要性质： R(0)=E2(
8、t)=S -(t)的平均功率 R()= R(-) -偶函数 |R()| R(0) -上界 R()=E2(t) -(t)的直流功率 R(0)-R()=2 -(t)的交流功率。,21,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,(t)的任一样本函数的功率谱密度为式中，FT()是fT(t)的频谱函数；fT(t)是f(t)的短截函数；f(t)是(t)的任一实现。,22,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,由于(t)是无穷多个实现的集合，因此，某一实现的功率谱密度不能作为过程的功率谱密度。过程的功率谱密度应看做是任一实现的功率谱的统计平均，即 (t)的平均功率S可表示成,23,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱
9、,由(t)功率谱密度的定义，很难直接计算功率谱。确知信号的自相关函数与其功率谱密度是傅氏变换对。对于平稳随机过程，也有类似的关系，即,24,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,利用二重积分换元法，则上式可化简成：,25,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,于是简记为 R() P()。上称为维纳-辛钦关系，在平稳随机过程的理论和应用中是一个非常重要的工具。它是联系频域和时域的基本关系式。,26,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,例2-1随机相位余弦波(t)=Acos(ct+)，其中A和c均为常数，是在(0,2)内均匀分布的随机变量。求(t)的自相关函数与功率谱密度。解：(1) 先考察(t)是否
10、广义平稳。(t)的数学期望为,27,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,(t)的自相关函数为：令t1=t, t2=t+,经过推导得：,28,3.4 平稳过程的相关函数与功率谱,仅与有关。由此看出， (t)是宽平稳随机过程。它的功率谱密度为：因为cosc (-c)+(+c)所以，P()= (- c)+(+ c),29,3.5 高斯过程,定义：若随机过程(t)的任意n维（n=1, 2, ）分布都是正态分布，则称它为高斯随机过程或正态过程。 其n维正态概率密度函数表示如下：fn(x1,x2,xn; t1,t2,tn) ,30,3.5 高斯过程,式中, ak=E(tk)，2k=E(tk)-ak2，|B
11、|为归一化协方差矩阵的行列式，即 ,31,3.5 高斯过程,|B|jk为行列式|B|中元素bjk的代数余因子，bjk为归一化协方差函数：,32,3.5 高斯过程,高斯过程的特点： 高斯过程的n维分布完全由n个随机变量的数学期望、 方差和两两之间的归一化协方差函数所决定。因此，对于高斯过程，只要研究它的数字特征就可以了。 如果过程是宽平稳的，即其均值与时间无关，协方差函数只与时间间隔有关，而与时间起点无关，则它的M维分布也与时间起点无关，故它也是严平稳的。 如果高斯过程在不同时刻的取值是不相关的，则即对所有jk，有bjk=0，于是,33,3.5 高斯过程,fn(x1, x2, , xn; t1,
12、 t2, , tn)=f(x1, t1)f(x2, t2)f(xn, tn)这就是说，如果高斯过程中的随机变量是互不相关的，则它们也是统计独立的。,34,3.5 高斯过程,常用的是高斯过程的一维分布。高斯过程在任一时刻上的样值是一维高斯随机变量，其概率密度函数可表示为概率密度函数的曲线为,35,3.5 高斯过程,特点： f(x)对称于x=a这条直线。a表示分布中心，表示集中程度，f(x)图形将随着的减小而变高和变窄。当a=0，=1时，称f(x)为标准正态分布的密度函数。正态分布函数,36,3.5 高斯过程,这里的称为正态概率积分。 这个积分无法用闭合形式计算，我们要设法把这个积分式和可以在数学
13、手册上查出积分值的特殊函数联系起来，一般常用以下特殊函数：,37,3.5 高斯过程,误差函数互补误差函数几种函数的关系为,38,3.5 高斯过程,高斯白噪声一类特殊的高斯过程高斯白噪声， 它的功率谱密度均匀分布在整个频率范围内，即这种噪声被称为白噪声，它是一个理想的宽带随机过程。 式中n0为一常数，单位是瓦/赫。显然，白噪声的自相关函数可借助于下式求得，即,39,3.5 高斯过程,这说明，白噪声只有在=0时才相关，而它在任意两个时刻上的随机变量都是互不相关的。如果白噪声被限制在(-f0,f0)之内，即在该频率区上有P()= n0/2，而在该区间之外P()= 0，则这样的白噪声被称为带限白噪声。
14、带限白噪声的自相关函数为,R()=,40,3.6 窄带随机过程,随机过程通过以fc为中心频率的窄带系统的输出，即是窄带过程。所谓窄带系统，是指其通带宽度ffc，且fc远离零频率的系统。实际中，大多数通信系统都是窄带型的，通过窄带系统的信号或噪声必是窄带的，如果这时的信号或噪声又是随机的，则称它们为窄带随机过程。如用示波器观察一个实现的波形，如图，它是一个频率近似为fc，包络和相位随机缓变的正弦波。,41,3.6 窄带随机过程,42,3.6 窄带随机过程,因此，窄带随机过程(t)可用下式表示:(t)=a(t) cosct+(t), a(t)0 等价式为 (t)=c(t)cosct-s(t)sin
15、ct 其中c(t)=a(t)cos(t) s(t)=a(t) sin(t) 式中, a(t)及(t)分别是(t)的包络函数和随机相位函数，c(t)及s(t)分别称为(t)的同相分量和正交分量。,43,3.6 窄带随机过程,由式看出，(t)的统计特性可由a(t)，(t)或c(t),s(t)的统计特性确定。反之，如果已知(t)的统计特性则可确定a(t),(t)以及c(t)，s(t)的统计特性。,44,3.6 窄带随机过程,一个均值为零的窄带平稳高斯过程(t)，它的同相分量c(t)和正交分量s(t)也是平稳高斯过程， 而且均值都为零，方差也相同。此外， 在同一时刻上得到的c和s是互不相关的或统计独立的。,45,3.6 窄带随机过程,一个均值为零， 方差为2的窄带平稳高斯过程(t)，其包络a(t)的一维分布是瑞利分布，相位(t)的一维分布是均匀分布，并且就一维分布而言，a(t)与(t)是统计独立的，即有下式成立：f(a,)=f(a)f(),
