1樓:
在《通訊原理》樊昌信第六版 書上p40頁
各態歷經性的定義是:在平穩過程下,統計平均值等於它版任何一次實權
現的時間平均值,則稱該平穩過程具有各態歷經性。
顯然:「平穩過程」+「統計平均值等於時間平均值」=「各態歷經性」
lz是不是在準備考研複試?加油呀。
隨機過程x=acos,a是具有瑞利分佈的隨機變數,問x是否是寬平穩過
2樓:
瑞利分佈: 先求出x,y的聯合概率密度 二重積分求z的分佈函式 化為極座標求解 分佈函式求導,得到z的概率密度 可得,z服從瑞利分佈 過程如下:。
隨機過程x=acos,式中a,ω.為常數是平穩過程嗎
3樓:品一口回味無窮
隨機過程x(t)=acosω
t,式中a,ω.為常數. e(a)=0, e(a^2)=b為常數.
答:是平穩過程.
證明:e(x(t)) = e(acosωt) = e(a)cosωt = 0
r(t1,t2) = e = e(a^2) = br(tao)最後哪步你用積化和差公式算下。
隨機過程的自相關函式 20
4樓:砂幻海浥輕塵
任意隨機過程來可以看成是
自零隨機過程於確定函式的和,零隨機過程的數學期望為0,把自相關拆開,去掉零隨機的,最後只剩下確定函式的乘積的數學期望e【a2cos(t+θ)cos(t+τ+θ)】,既然是確定訊號,也就不分θ1和θ2
5樓:ˇ阿一
在不來同時刻t, 隨便變數自
可以取值的樣本空間不一樣,比如我們規定一個質點在原點開始每個時刻以1/2的概率上或下一個單位,那麼在1時刻取值空間為1或-1,在2時刻就是2,0,-1,可見對於隨機過程來說,每一時刻的樣本空間不同,這時就要區分x1,x2.但題目中的θ樣本空間是一致的,over
看通訊原理說,隨機過程x(t)=acoswt,求其自相關函式。不是隨機過程了嗎,為什麼還有函式? 10
6樓:匿名使用者
隨機過程可以是一組樣本函式,也可以是所有處於不同時間的隨機變數的集合。先理解隨機過程的概念。然後在理解隨機變數和隨機函式。
7樓:匿名使用者
原題應該是 隨機過程x(t)=acos(wt+φ),φ服從(0,2*pi)均勻分佈,求其自相關函式,相位是隨機變化的,我覺得有時這一條件是預設的。故r(τ)=a^2/2coswτ
8樓:匿名使用者
應該是頻率w是隨機量。調製過程中w是隨訊號變化的隨機量。
隨機過程均值函式和自相關函式在研究概率與統計特性時有什麼用處
自相關函式在分析隨機訊號時候是非常有用的。我們在訊號與系統中學過，通過傅立葉變換可以將一個時域訊號轉變為頻域，這樣可以更簡單地分析這個訊號的頻譜。但這有個前提，那就是我們分析的訊號是確定訊號，即無噪聲的訊號 sin就是sin，cos就是cos 而在真正的通訊中，我們的傳輸環境是非常複雜的，充滿了噪聲...
在描述資料集中程度的特徵值中，均值是其中的。如果樣本的均
選擇c。樣本的均值不代表總體水平。需要多次取樣，才能找到更接近整體的數值。在描述資料集中程度的特徵值中，均值是其中的一個。如果樣本的均值有少許提高，則表明 5 選擇c。樣本的均值不代表總體水平。需要多次取樣，才能找到更接近整體的數值。在描述資料集中程度的特徵值中，均值是其中的一個。如果樣本的均值有少...
白噪聲是指具有不想關的隨機過程，這是我們的一道題，關於計量
白噪聲是一種譜密度為常數的隨機訊號或隨機過程.此訊號在各個頻段上的功率是一樣的.因白光是由各種頻率 顏色 的單色光混合而成，因而此訊號的這種具有平坦功率譜的性質被稱作是 白色的 此訊號也因此被稱作白噪聲。相對的，其他不具有這一性質的噪聲 訊號被稱有色噪聲.理想的白噪聲具有無限寬頻，因而其能量是無限大...