电子科大随机信号分析CH1概率论基础
电子科技大学随机信号分析课件 第2章 随机信号

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自相关函数描述的是随机信号任意两个时刻 的状态之间的内在联系。
R(t1 , t2 ) E X (t1 ) X (t2 )
x1 x2 f ( x1 , x2 ; t1, t2 )dx1dx2
4、自协方差函数和相关系数函数 自协方差函数是随机信号任意两个时刻的随机 变量的二阶混合中心矩。反映了任意两时刻 的起伏值之间的相关程度。
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基本概率特性
一、一维概率分布 随机信号 X (t ) 在任意 t T 时刻的取值 X (t ) 是一维随机变量。概率 PX (t ) x 是取值 x ,时 刻 t 的函数,记做
F ( x; t ) PX (t ) x
称为随机信号 X (t ) 的一维概率分布函数。 若有F ( x; t ) 偏导数存在,则有
p 0.5 p 0.5
p 0.5 p 0.5
f ( x1 , x2 ; t1 , t2 ) 0.25 ( x1 cos(500 t1 ), x2 cos(500 t2 ))
0.25 ( x1 cos(500 t1 ), x2 sin(500 t2 ))
物理意义:描述了所有样 本函数在各个时刻的摆动 中心。
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2、均方值函数和方差函数 随机信号X(t)在任一时刻t的取值是一个随 机变量X(t)。 X(t)的二阶原点矩称为随机信号 的均方值函数;二阶中心矩称为随机信号的方 差函数。
2 X (t ) VarX (t ) E( X (t ) X (t ))2
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基本数字特征
随机变量的矩函数是确定值;随机信号的矩函 数是确定性时间函数。
电子科技大学随机信号分析课件 第1章 随机变量与随机向量

2
2.通过随机变量,基本可能 结果给定的事件及其概率, 变成了随机变量取值给定的 事件及其概率
样本空间 S 随机变量 s1
随机变量值域RV x1 x2 xi
s2 si
X (s)
1.通过随机变量, 样本空间S映射成 了随机变量的值 域Rv
3
常见的两类随机变量:离散型与连续型
ae ax f ( x) 0 x0 其它
a
a e
f (x)
x
1 5、正态(高斯)分布 正态分布的随机变量X,其均值为 a ,方差 为 2 ,其概率密度函数为
f ( x)
( x a) 2 exp 2 2 2 2 1
f ( x)
1 x2 e 2
3、均匀分布 随机变量X,取值 x a, b 。若X在 a, b 范围内 各处出现的可能性相同,则称X在 a, b 均匀分布。
1 f ( x) b a 0 x a, b 其它
1 ba
f (x)
x
a
b
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4、指数分布 指数分布随机变量X,其概率密度函数为
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X的取值呈中间多,两头少,对称的特性。 当固定a时,σ 越大,曲线的峰越低,落在a附
近的概率越小,取值就越分散, ∴ σ 是反映X的取值分散性的一个指标。
在自然现象和社会现象中,大量随机变量 服从或近似服从正态分布。
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例 设某地区男子身高 , X (cm) ~ N (169 .7,4.12 ) (1)从该地区随机找一男子测身高,求他的身高 大于175cm的概率。 (2)若从中随机找5个男子测身高,问至少有一人 身高大于175cm的概率是多少?恰有一人身高大于 175cm的概率为多少? 解:(1) X 175 1 PX 175 1 FX (175) P 为了用书末的概率积分表计算 FX (x) ,需要对 X F 归一化, (x)是归一化的正态概率密度函数。
电子科大概率论第一章(2)

古典概率并不能解决所有的随机问题。
例如:
抛不均匀硬币
仪器寿命试验
为了得到更一般的方法,我们分析古典概率的性质, 然后将之拓展,引出概率的公理化定义
古典概率具有如下三个性质: (1)对任意事件A,有0≤P (A)≤1; (2)P (W )=1; (3)若A1,A2,…,An互不相容,则
n n P Ai P Ai i 1 i 1
将这两条定理拓广可以应用到多过程的场合。
电子科技大学数学科学学院 杜鸿飞
hongfeidu@
排列:n个元素中取r个进行排列
1. 有放回方式,称有重复的排列,共 nr 种 2. 无放回方式,称选排列,共Pnr种 特别,r = n 时,称全排列,共n!种
组合:n个元素中取r个而不考虑其顺序
电子科技大学数学科学学院 杜鸿飞 hongfeidu@
四、概率的公理化定义
定义:设E的样本空间为W,对于E的每个事件A,均 对应于唯一一个实数,记为P(A),其对应规则满足
1.(非负性) 对任一事件A, 有0≤P(A)≤1; P(W )=1; 2.(规范性) 3.(可列可加性) E的事件列A1,A2,…, 互不相容,则
P Ai P Ai i 1 i 1
3. 对立事件概率和为1, 即P ( A ) + P( A ) = 1; 4 . ( 概率单调性 ) 若事件 A 和 B 满足 A B , 则有 P ( A ) ≤ P ( B ), P ( B A ) P ( B ) P ( A ) 成立 B A
古典概率的预备知识
——基本的排列组合公式
两条基本原理: 1. 乘法原理 2. 加法原理 乘法原理:若进行A1过 程有n1种方法,进行A2 有n2种方法,则进行A1 后再进行A2过程共有 n1*n2种方法。
随机信号分析第一章

的理论与方法,必然是“张冠李戴”
t
无法得到正确的处理结果。
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随着科学技术的进步,人们越来越发现,在自然界中所 遇到的大量信号均属于随机信号。如:
(1)-自由电子随机游动,在电阻上产生的“热噪声”。 (2)-某交叉路口每天24小时测量的噪音的分贝记录。 (3)-证卷交易所中,某股票每周涨落的记录。 (4)-反映人的生理、心理活动的“脑电波”。 (5)-反映地球物理特性的“地震信号”。 (6)-人说话时发出的“语音信号”。 (7)-雷达自动跟踪到的某飞行器的“运动轨迹”。 (8)-雷达接收到的目标信号的“幅度与相位”。
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分析确定信号所用的数学工具有:微富积氏分变、换线、性拉代氏数变、换复、变等函等数
分析随机信号所用的数学工具有:随机概过率程论理论
上述的所有
数学工具
概率论研究的对象--随机变量 X
随机过程理论研究的对象--随机过程 X (t)
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(一)课程的特点、地位、作用和任务:
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教材及主要参考书
教材:随机信号分析基础(第4版) 王永德 王军 (编著)
电子工业出版社
参考教材:
李晓峰,周宁等编著 随机信号分析(第4版) 电子工业出版社
随机信号分析 赵淑清 郑薇(编著) 哈尔滨工业大学出版社
随机信号处理 陆光华 彭学愚 西安电子科技大学出版社
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参考书籍
李晓峰,周宁等编著,随机信号分析(第4版),电子工业出版社
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1.1 概率的基本概念
定义(概率的统计定义) :
在一定条件下,重复做 N 次实验, NA为 N 次实验中
事A发生的次数,如果随着
N
逐渐增大,频率
随机信号处理教程 第1章 概率论基础

数F(x),存在非负的函数 f (x) ,使对于任
意实数,有
F (x)
x
f (t)dt
称 f (x)为X的概率密度函数。
1.3 随机变量及其概率分布
均匀分TE布XT
f
(x)
b
1
a
axb
0 其它
正态T分EX布T (高斯T分EX布T )
f (x)
1
( x )2
e 2 2
2
0
F
(
x)
x 1b
随机信号处理教程
——献给进入信息领域学习的你!
随机信号处理教程
❖第1章 概率论基础 ❖第2章 随机过程 ❖第3章 随机过程的功率谱密度 ❖第4章 随机信号通过线性系统 ❖第5章 窄带系统和窄带随机信号 ❖第6章 随机信号通过非线性系统 ❖第7章 马尔可夫过程
第1章 概率论基础
1 随机事件及其概率 2 条件概率与统计独立 3 随机变量及其概率分布 4 随机变量的数字特征 5 随机变量的特征函数 6 极限定理 7 多维正态分布
1.2条件概率与统计独立
❖ 设A、B为随机试验的两个事件,且 P(A | B) P(A,B)则称
P(B)
为事件B发生的条件下事件A发生的条件概率。
❖ 乘法定理:设任意事件A、B,如果P(B) ,0 则有
P(AB) P(A如| B果) P(B) 则有 P(A) 0
P(AB) P(B | A) P(A)
率为0;
有限可加性,若事件 A1、A 2、 、A n
两两互不相容,则
n
P( Ai ) P( Ai )
i 1
i 1
对任意事件A,有 P( A) 1 P( A)
《随机信号分析》课件

连续随机信号
连续时间和连续幅度的随机信号,如噪声信号。
高斯随机信号
服从高斯分布的随机信号,常用于描述自然界 的随机现象。
非高斯随机信号
不服从高斯分布的随机信号,如脉冲信号和干 扰信号。
常见的随机信号分析方法
自相关分析
用于分析信号的自身相关性和 平稳性。
频谱分析
通过对信号进行频域分析,得 到信号的频谱特性。
统计特性分析
对信号的均值、方差等统计特 性进行分析。
使用MATLAB进行随机信号分析的步骤
1
准备据
收集并整理所需信号的数据。
2
数据预处理
对数据进行去噪、归一化等预处理操作。
3
信号分析
运用MATLAB提供的工具进行信号分析和特征提取。
随机信号分析的应用领域
通信系统
用于优化信道传输和抗干扰能力的研究。
金融市场
用于分析股票价格、汇率等随机变动的特性。
生物医学
用于分析心电图、脑电图等生物信号。
气象预报
用于分析天气数据,提高气象预报的准确性。
总结
通过本课件,您了解了随机信号的定义、特性、分类以及分析方法,以及其在不同领域的应用。
《随机信号分析》PPT课 件
本课件将介绍随机信号分析的基本概念和方法,包括随机信号的定义、特性、 分类以及常见的分析方法。
分析随机信号的定义
1 随机信号
随机信号是不确定的信号,具有随机性和不可预测性。
2 随机过程
随机信号可以看作是随时间变化的随机过程。
3 概率论基础
随机信号的定义和性质可以通过概率论进行分析和描述。
随机信号的特性
1 均值和方差
随机信号的均值和方差是 表征其平均值和离散程度 的重要特性。
Ch1基本知识_1

高速数字系统设计2008年2月28日第一章基本知识1-1 信号与信号完整性(Signal Integrity)1-2 频率与时间1-3时间与距离1-4集总系统与分布系统1-5-3dB频率与上升时间1-6四种电抗1-7高速数字系统中的电阻、电容和电感元件中国科大快电子学安琪21-1 信号与信号完整性(Signal Integrity)信号:“信号”是一个使用非常广泛的名词。
从信息论的观点出发,信号是信息的一种物理体现,或者说:信号是信息的载体。
广义而言:信号被定义为一个随时间(和位置)变化的物理量。
模拟信号:在规定的连续时间范围内,信号的幅度值可以取连续范围的任意数值。
简单地讲:是指时间和幅度均是连续的物理量。
数字信号:在时间和幅度上都量化后取得的信号。
它是以某种时间间隔依次出现的数字序列。
简单地讲:是指时间和幅度均是离散的物理量。
A/D模拟信号数字信号D/A中国科大快电子学安琪3中国科大快电子学安琪4分析方法:时域和频域时域分析方法:用两维空间内的函数作为信号的数学模型,即时间变量t 和幅度变量f(t)(电压、电流或功率)。
X 轴是时间变量,Y轴是表示物理量的幅度变量。
t -f(t)时域是真实存在的域,是可以实际感知的域。
中国科大快电子学安琪5频域分析方法所谓的频域分析,仍然用两维空间内的函数作为模拟信号的数学模型,描述模拟信号的两个最基本参数是频率和幅度。
采用频率变量(f )代替时间变量(t ),幅度变量(电压、电流和功率: G(f))是频率的函数。
X 轴是频率变量,Y 轴是表示物理量的幅度变量。
正弦波是频域中唯一存在的波形,其特征: 频率; 幅度;相位中国科大快电子学安琪6时域时域-频域的关系)(t f 频域dte tfg t j ωω-∫∞∞−=)()(傅立叶变换ωωωd e g t f t j ∫∞∞−=)()(傅立叶反变换)(ωg 从频谱分析的角度上看,时域中的任何信号, 都可以用若干个不同频率,不同幅度的正弦波信号叠加来表示。
随机信号分析_第一章_概率论基础

1.2.2 全概率公式
假设样本空间S分为N个互斥事件Bn (n=1, 2, …, N), 即: Bi ∩ Bj = (i≠ j =1, 2, …, N) 及
i 1
Bi S
N
则
P[ A] P[ A | Bi ]P[ Bi ]
i 1
N
1.2.3 贝叶斯公式
P[ Bi | A] P[ Bi ]P[ A | Bi ] / P[ A] P[ Bi ]P[ A | Bi ] /( P[ Bi ]P[ A | Bi ])
f XY ( x, y)dxdy 1
则称(X, Y)为连续型的二维随机变量, FXY(x, y)为其连续型的联合分布函数; fXY(x, y)为(X, Y)的联合密度函数。
如果联合密度函数fXY(x, y)在点(x,y) 处连续,则
2 FXY ( x, y) f XY ( x, y) xy
F(b1,b2) - F(a1,b2) - F(b1,a2) + F(a1,a2) 0 y b2 a2 x a1 b1
离散型概率分布函数
Y
X
y1 y2 … yj … p11 p21 … pi1 … p12 p22 … pi2 … … p1j … … p2j … … … … … pij … … … …
1. 4 多维随机变量及其分布
n个随机变量X1 , X2 , … , Xn的总体 X=(X1 , X2 , … , Xn)为n维随机变量。 1.4.1 二维随机变量 设X, Y为定义在同一概率空间(S, £ , P)上的两个随机变量,则(X, Y) 称为二维 随机变量,对于任意x,y R ,令 FXY(x, y)= P[X<x, Y<y] 称FXY(x,y)为(X,Y)的二维联合分布函数。
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概率 P A k , k为事件A包含的样本点数
6
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2. 条件概率
条件事件: B A 事件A发生条件下的事件B
条件概率(Conditional probability),
PB
A
P AB P A
, P A 0
随机信号分析
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与同学们共勉
我命在我,不在天地。 天助自助者。 主动还是被动是成功与失败的关键。 梅花香自苦寒来。 听好每堂课,课后研读教材,做好每次作业。 学会读书,读专业书,读文学作品(修身养性, 学会自信)
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课程简介
课程性质: 专业基础课 课程基础:《概率论》、《信号与系统》 后续课程:《通信原理》及从事统计信号处理研究 成绩考核:平时作业+期中考试+期末考试
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✓ 事件概率的基本性质
1 P = 0 2 0 P A 1 3 如果 A B , P A P B 4 P AB P A P A B
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例1.1 分析掷均匀硬币问题。 解: H---正面,T---反面。因此,
(1)样本空间: H ,T
c. 可重复性
✓ 样本点 ( Sample Point )
把随机实验 E 的每一个基本可能结果称为随机实验的 样本点,记为ξ 。
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✓ 样本空间 (Sample Space )
随机实验的全部样本点构成的集合,称为随机实验的 样本空间,记为 Ω
✓ 随机事件( Ra HTH , HTT ,THH ,THT ,TTH}
✓ 随机事件域( Random Event Field)
域:一些集合组成的集合叫域。
随机事件域 F:由样本空间的全体子集构成。
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✓ 概率 事件是随机的。赋予事件一个出现可能性的度量值,
称为概率(Probability)。 常由相对频率(Relative frequency)来计算,
实验 E 中满足一定条件的样本点的集合称为随机事件, 是Ω的子集。记为 A , B , …
每个样本点称为基本事件,样本空间Ω是必然事件, Ø是不可能事件。
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E : 投一枚硬币3次,观察正反面出现的情况
{HHH , HHT , HTH , HTT ,THH ,THT ,TTH ,TTT} 事件A:出现正面两次 A {HHT , HTH ,THH} 事件B:至少出现正面一次
乘法公式:
P AB P A P B A P B P A B
链式法则:
P A1A2 An P A1 P A2 A1 P A3 A1A2 P An A1A2
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An1
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✓ 事件独立 P B / A P B
事件A与B独立(Independent)等价地定义为
1.随机变量定义:
(1)定义 若定义在样本空间Ω上的单值实函数 X ( ),
将基本可能实验结果ξi与实数x
对应起来,有如下函数关系:
i
xi X (i )
则 X ( ) 称为随机实验E中的随机变量,简记为X。
X 的取值范围称为值域或状态空间
P A 试验中A出现的次数 nA
总试验次数
n
(n很大)
✓ 概率空间: (Ω ,F,P )构成的三元总体空间称为概率空间。
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✓ 概率公理: 任何事件A的概率满足:
非负性:任取事件A,P A 0
归一性: P =1
可加性:若事件 A、B互斥, 即 A B ,则,
P A B =P A P B
2) 随机变量的条件数学期望 3) 特征函数 4) 瑞利与莱斯分布
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1.1 概率公理与随机变量 1.2 多维随机变量与条件随机变量 1.3 随机变量的函数 1.4 数字特征与条件数学期望 1.5 特征函数
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1.1 概率公理与随机变量
1.1.1 概率公理
1. 概率 ✓ 确定性现象 : 在一定条件下必然发生(或必然不发 生)的现象。
PAB PAPB
多个事件 A1, A2 ,, An 彼此独立,
P A A k1 k2 Akm P Ak1 P Ak2
P Akm
其中:m (1 m n) 为整数,
1 k1 k2 km n
常由实际问题的意义判断事件的独立性
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1.1.2 随机变量 Random Variable(R.V.)
第一章 概率论基础
➢ 随机过程的基础理论
第二章 随机信号 第三章 平稳性与功率谱密度 第四章 各态历经性与随机实验
➢ 随机过程的应用
第五章 随机信号与线性系统 第六章 带通随机信号
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第1章 概率论基础
本章将复习与总结概率论的基本知识 也扩充一些新知识点,比如:
1) 利用冲激函数表示离散与混合型随机变量的 概率密度函数,
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参考书:
1.《随机信号分析》 赵淑清 郑薇 编 哈工大出版社 2.《随机过程》 毛用才等编著 西安电子科技大学出版社 3.《随机过程导论》 欢迎访问《随机信号与系统》课程网站
答疑时间与地点:
时间: 地点:科B楼 232
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本书内容安排:
➢ 概率论基础
(2)事件域: F ,H,T,
(3)由硬币的均匀特性可得,
PH PT 0.5 ,而且,P 0 , P 1
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例:掷一枚均匀的骰子,观察出现点数的随机实验 E
样本空间 事件域
1, 2,3, 4,5,6
,1,2, ,6,1,2, ,5,6,
F
1,2,3, ,4,5,6,1,2,3,4,
✓ 随机现象 : 在条件相同的一系列重复观察中,会时 而出现时而不出现,呈现出不确定性,并且在每次观察之 前不能准确预料其是否出现,这类现象称之为随机现象。
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✓ 随机试验(Random Experiment): 对随机现象做出的观察与科学实验。 E
随机实验的特点:
a.不唯一性
b.不确定性