随机信号分析期末总复习考试提纲重点知识点
《随机信号分析》复习课(第一章-第四章)

F (x, y) P{X x,Y y}
y
(x, y)
x
0
1.4 多维随机变量及分布
f (x, y) 2F (x, y) xy
f (x, y) 0
xy
F(x, y)
f (x, y)dxdy
f (x, y)dxdy 1
f X (x)
f (x, y)dy
fY ( y)
f (x, y)dx
J
dx dy
对于任意单调函数 g(x) :fY ( y) f X (x) J xg1( y)
如果 g(x) 不是单调函数:
fY ( y) f X (x1) J1 f X (xn ) J n
其中 x1 h1 ( y) … xn hn ( y) , Jk dxk / dy
1.6 随机变量的函数
《随机信号分析》复习课(第一章-第四章)
重点内容
绪论 随机变量基础 重点:随机变量的函数
第二章 随机过程的基本概念 重点: 平稳随机过程的概念,随机过程的功率谱密度 ,高斯过程
第三章 随机过程的线性变换 重点:随机过程线性变换的冲激响应法和频谱法, 白噪声通过线性系统,随机过程线性变换后的概率 分布
x2 f (x)dx
x1
1.3 随机变量的分布函数与概率密度
f (x)
1
2
exp
(x )2 2 2
X ~ N(, 2)
x
FX (x)
1 2
exp
(
x ) 22
2
dx
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-4 -3 -2 -1
第2章 随机信号分析复习

F jF sgn F H
那么传输函数为 H j sgn e 即:
j / 2U
H e
j
/ 2 0 / 2 U /2 0
希尔伯特滤波器幅度-频率和相位-频率特性
2018/10/9 29
希尔伯特变换特例
ˆ (t ) sin t f (t ) cos t , f ˆ (t ) cos t f (t ) sin t , f
若m(t ) M ( )为截至频率为 f 的低通信号,
H 1
希尔伯特变换的物理意义是将信号f(t)的所频率 成分都相移90o,而幅度保持不变。具有这种特 性的网络称之为希尔伯特滤波器。
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即:
/ 2 0 / 2 U /2 0
H 1
本章内容
1 2
确知信号的分析 卷积与相关
3
4 5
希尔伯特变换
确定信号通过线性系统的传输 随机信号通过线性系统的传输
1
2018/10/9
信号和系统分类
一、信号的分类:
确知信号 随机信号 周期信号 非周期信号
二、系统分类
线性系统 非线性系统 时不变系统 时变系统
2018/10/9
2
信号的频谱分析
1、傅里叶级数
通常记做 f (t ) F
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特例:冲激函数δ (t)
F (t ) (t )e jt dt e j 0 1
《随机信号分析》总复习1

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34
2.4.2 互相关函数及其性质
联合平稳随机过程互相关函数性质
(3)若X(t)和Y(t)是联合平稳的,则 Z(t)=X(t)+Y(t) 也是平稳的,且
举例:两个均值和方差大致相同的随机过程 ,相关性差异很大
2.2.2 随机过程的数字特征
协方差函数
也是相关性的描述 K X (t1,t2 ) E{[ X (t1) mX (t1)][X (t2 ) mX (t2 )]} 如果 K X (t1,t2 ) 0 ,则称 X (t1) 和 X (t2 )不相关。
x1...xN y1yM
如果
f XY (x1,..., xN , t1,..., tN , y1,..., yM , t'1 ,..., t'M ) f X (x1,..., xN , t1,..., tN ) fY ( y1,..., yM , t'1 ,..., t'M )
则称X(t) 和Y(t) 是相互独立的
y g(x)
Y g(X)
1.6 随机变量的函数
一维随机变量函数的分布
若 g(x) 为单调连续上升函数,x g 1( y)
FY ( y)=P{Y y} P{g( X ) y}=P{X g 1( y)} FX (g 1( y))
求导,得
fY
( y)
fX
(x)
dx dy
,雅可(Jacco)比
n)
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2.2.1 随机过程的概率分布
二维概率分布:
X (t1)及 X (t2 )为同一随机过程上的随机变量
FX (x1, x2 , t1, t2 ) P{X (t1) x1, X (t2 ) x2}
随机信号分析期末总复习提纲重点知识点

第 一 章1.1不考 条件部分不考△雅柯比变换 (随机变量函数的变换 P34) △随机变量之间的“不相关、正交、独立” P51 (各自定义、相关系数定义相互关系:两个随机变量相互独立必定互不相关,反之不一定成立 正交与不相关、独立没有明显关系 结合高斯情况)△随机变量的特征函数及基本性质 (一维的 P53 n 维的 P58)△ 多维高斯随机变量的概率密度和特征函数的矩阵形式、三点性质 P61()()()()()()()221()211222211,,exp 22exp ,,exp 22T Tx m X XXX X n n XT T jU X X X X X n X M X M f x f x x U U u Q u j m Q u u E ejM U σπσμ---⎡⎤--⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎣⎦C C C u u r u u ru u r u u r u u r u u r L u r u ru u r u r L另外一些性质: []()20XY XY X YX C R m m D X E X m ⎡⎤=-=-≥⎣⎦第二章 随机过程的时域分析1、随机过程的定义从三个方面来理解①随机过程(),X t ζ是,t ζ两个变量的函数②(),X t ζ是随时间t 变化的随机变量③(),X t ζ可看成无穷多维随机矢量在0,t n ∆→→∞的推广 2、什么是随机过程的样本函数?什么是过程的状态?随机过程与随机变量、样本函数之间的关系?3、随机过程的概率密度P74、特征函数P81。
(连续、离散)一维概率密度、一维特征函数 二元函数4、随机过程的期望、方差、自相关函数。
(连续、离散)5、严平稳、宽平稳的定义 P836、平稳随机过程自相关函数的性质:0点值,偶函数,周期函数(周期分量),均值 7、自相关系数、相关时间的定义 P88222()()()()()(0)()X X XX X X X X XXC R m R R R R τττρτσσ--∞==-∞=非周期相关时间用此定义(00()d τρττ∞=⎰)8、两个随机过程之间的“正交”、“不相关”、“独立”。
随机信号期末复习知识点总结

1、随机实验的特点,满足什么特征?
随机试验须满足下面三个特征
(1)、可在相同条件下重复进行;
(2)、每次试验可能结果(Possible result)不唯一,并能事先确定所有可能结果;
(3)、每次试验结果不确定。
2、概率的定义?
1事件是随机的。
赋予事件出现可能性的度量(Measure),称为概率(Probability)。
“可能性的度量值”是大数试验情形下的统计比例值
P(A) ¼
试验中A出现的次数/总试验次数=nA/n n 足够大
2更一般的定义由概率的公理化定义给出:
3定义若定义在事件域F 的一个集合函数P 满足如下三条件:
(1)、非负性:对任何事件A均有P(A) 大等于0 成立。
即P(A) 大等于0;
(2)、归一性:必然事件(Certain event) 概率为1。
P() = 1;
(3)、可加性:若事件A;B 2 F互斥(Mutually exclusive),即A并B =空,则P(A[
B) = P(A) + P(B)。
则称P 为概率。
3、随机变量之间的“不相关、正交、独立”(各自定义、相关系数定义)?
相互关系:两个随机变量相互独立必定互不相关,反之不一定成立正交与不相关、独立没有明显关系
4、概率分布函数
5、概率密度函数
6、数学期望
三、正交与无关
正交(Orthogonal):EfXY g = 0
线性无关(Uncorrelated)或互不相关:EfXY g = mXmY or cov(X; Y ) = 0。
统计独立=)互不相关;但是,互不相关=)= 统计独立。
随机信号分析复习

p X ( x1 , x 2 ,..., x n ; t1 , t 2 ,..., t n ) ∂ FX ( x1 , x 2 ,..., x n ; t1 , t 2 ,..., t n ) = ∂x1∂x 2 ...∂x n
2
显然, 取得愈大 随机过程的n维分布律描述随机 取得愈大, 显然,n取得愈大,随机过程的 维分布律描述随机 过程的特性也愈趋完善。 过程的特性也愈趋完善。
随机过程X(t)在四种不同情况下的意义: 随机过程X(t)在四种不同情况下的意义: X(t)在四种不同情况下的意义
(1)当t, ξ 都是可变量时,是一个时间函数族; 当 都是可变量时,是一个时间函数族; (2)当t是可变量,ξ固定时,是一个确定的时 当 是可变量 是可变量, 固定时, 间函数; 间函数; (3)当t固定,ξ是可变量时,是一个随机变量 (3)当t固定 固定, 是可变量时, (4)当t固定,ξ固定时,是一个确定值。 固定, 固定时,是一个确定值。
.2随机过程的统计特性 § 2.2随机过程的统计特性
一、 随机过程的概率分布 随机过程实际是依赖于时间t 一族随机变量, 随机过程实际是依赖于时间 t 的 一族随机变量 , 因此, 因此,可以用多维随机变量的理论来描述随机过程 的统计特性。 的统计特性。 1. 一维概率分布 对于任意的时刻t, 是一个随机变量, 对于任意的时刻 ,X(t)是一个随机变量,它的 是一个随机变量 一维分布函数定义为: 一维分布函数定义为:
p X ,Y ( x1 ,..., xn , y1 ,..., ym ; t1 ,...,t n , t ,...,t ) = ∂
n+m
' 1
' m
FX ,Y ( x1 ,..., xn , y1 ,..., ym ; t1 ,...t n , t ,...t ) ∂x1...∂xn ∂y1...∂ym
《随机信号分析基础》总复习题纲

概率论基础1.概率空间、概率(条件概率、全概率公式、贝叶斯公式)2.随机变量的定义(一维、二维实随机变量)3.随机变量的描述:⑴统计特性一维、二维概率密度函数、一维二维概率分布函数、边缘分布概率分布函数、概率密度函数的关系⑵数字特征一维数字特征:期望、方差、均方值(定义、物理含义、期望和方差的性质、三者之间的关系)二维数字特征:相关值、协方差、相关系数(定义、相互关系)⑶互不相关、统计独立、正交的定义及其相互关系△雅柯比变换(随机变量函数的变换一维随机变量函数的单值和双值变换、二维随机变量函数的单值变换)5、高斯随机变量一维和二维概率密度函数表达式高斯随机变量的性质△随机变量的特征函数及基本性质、随机信号的时域分析1、随机信号的定义从三个方面来理解①随机过程X(t,ζ)是t,ζ两个变量的函数②X(t,ζ)是随时间t变化的随机变量③X(t,ζ)可看成无穷多维随机矢量在∆t→0,n→∞的推广2、什么是随机过程的样本函数?什么是过程的状态?随机过程与随机变量、样本函数之间的关系?3、随机信号的统计特性分析:概率密度函数和概率分布函数(一维、二维要求掌握)4、随机信号的数字特征分析(定义、物理含义、相互关系)一维:期望函数、方差函数、均方值函数。
(相互关系)二维:自相关函数、自协方差函数、互相关函数、互协方差函数(相互关系)5、严平稳、宽平稳定义、二者关系、判断宽平稳的条件、平稳的意义、联合平稳定义及判定6、平稳随机信号自相关函数的性质:0点值,偶函数,均值,相关值,方差7、两个随机信号之间的“正交”、“不相关”、“独立”。
(定义、相互关系)8、高斯随机信号定义(掌握一维和二维)、高斯随机信号的性质9、各态历经性定义、意义、判定条件(时间平均算子、统计平均算子)、平稳性与各态历经性的关系直流分量、直流平均功率、总平均功率、交流平均功率随机信号的频域分析1、随机信号是功率信号,不存在傅里叶变换,在频域只研究其功率谱。
随机信号分析第一章

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1.3 随机变量的函数
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.2 随机变量要点回顾
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第 一 章1.1不考 条件部分不考△雅柯比变换 (随机变量函数的变换 P34) △随机变量之间的“不相关、正交、独立” P51 (各自定义、相关系数定义相互关系:两个随机变量相互独立必定互不相关,反之不一定成立 正交与不相关、独立没有明显关系 结合高斯情况)△随机变量的特征函数及基本性质 (一维的 P53 n 维的 P58)△ 多维高斯随机变量的概率密度和特征函数的矩阵形式、三点性质 P61()()()()()()()221()211222211,,exp 22exp ,,exp 22T Tx m X XXX X n n XT T jU X X X X X n X M X M f x f x x U U u Q u j m Q u u E ejM U σπσμ---⎡⎤--⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎣⎦C C C u u r u u ru u r u u r u u r u u r L u r u ru u r u r L另外一些性质: []()20XY XY X YX C R m m D X E X m ⎡⎤=-=-≥⎣⎦第二章 随机过程的时域分析1、随机过程的定义从三个方面来理解①随机过程(),X t ζ是,t ζ两个变量的函数②(),X t ζ是随时间t 变化的随机变量③(),X t ζ可看成无穷多维随机矢量在0,t n ∆→→∞的推广 2、什么是随机过程的样本函数?什么是过程的状态?随机过程与随机变量、样本函数之间的关系?3、随机过程的概率密度P74、特征函数P81。
(连续、离散)一维概率密度、一维特征函数 二元函数4、随机过程的期望、方差、自相关函数。
(连续、离散)5、严平稳、宽平稳的定义 P836、平稳随机过程自相关函数的性质:0点值,偶函数,周期函数(周期分量),均值 7、自相关系数、相关时间的定义 P88222()()()()()(0)()X X XX X X X X XXC R m R R R R τττρτσσ--∞==-∞=非周期相关时间用此定义(00()d τρττ∞=⎰)8、两个随机过程之间的“正交”、“不相关”、“独立”。
(P92 同一时刻、不同时刻)9、两个随机过程联合平稳的要求、性质。
P92()()()()XY YX XY YX R R C C ττττ=-=-10、复随机过程定义、自相关函数定义、复平稳定义。
P94()()(),Z R t t E Z t Z t ττ*⎡⎤+=+⎣⎦11、随机过程 “均方可微”P104、“均方可积”P106 12、平稳过程导数的分析P106。
期望、自相关函数、互相关函数()()()22()()()X X X XY YX Y dR dR d R R R R d d d τττττττττ==-=-13、高斯随机过程的一系列性质:◆高斯过程的特征函数、协方差矩阵。
◆高斯过程的线性变换、高斯过程的微分、高斯过程的积分,仍是高斯过程。
◆高斯过程的不相关=独立。
◆平稳高斯过程 宽平稳=严平稳 (2-180)14、各态历经过程的定义、及在电子技术中的物理意义。
时间均值、时间自相关定义式直流分量、直流平均功率、总平均功率、交流平均功率第三章 随机信号的频域分析 最重要的知识点: 维纳—辛钦定理⑴平稳过程,()()XX G R ωτ↔⑵两个联合平稳的实随机过程,()()()()12j XYXY j XY XYG R e d R G e d ωτωτωτττωωπ∞--∞∞-∞⎧=⎪⎨⎪=⎩⎰⎰◆实随机过程功率谱密度()X G ω是非负、实、偶函数 ◆互谱密度的性质 ()()()XY YX YX G G G ωωω*==-◆2(),0()2()()0,01()02()1()()2X X X X X X X G F G U F G F G ωωωωωωωωωωωω≥⎧==⎨<⎩⎧≥⎪⎪⇒=⎨⎪⎪⎩-<是非函数偶负的实§3.3 白噪声⑴定义:平稳随机过程、均值为零、功率谱密度在整个频率轴(,)-∞+∞上均匀分布 (三个条件)⑵白噪声的自相关函数是一个面积等于功率谱密度的冲激函数()()()20()0X X P E X t R G ωδ⎡⎤===⎣⎦g⑶白噪声带宽无限⑷白噪声不同时刻的状态互不相关、正交 (如果是高斯。
)第四章 随机信号通过线性系统的分析§4.1 线性系统的基本理论 稳定的物理可实现系统 §4.2 随机信号通过线性系统 时域分析()()()()()(0)()()()()()()X Y X Y Y XY X YX X Y m h d R R h h P R R R m R h R h ττττττττττττ∞==**-==*=*-⎰频域分析 输入信号()X t 宽平稳,输出信号()Y t 也宽平稳,且()Y t 与()X t 联合平稳()22(0)(0)()()()()()()()()()()()()11()()()22Y X Y X X XY X YX X Y Y X m m H H h d G G H G H H G H G G H G P G d H G d ττωωωωωωωωωωωωωωωωωππ∞∞∞-∞-∞=⋅===-=⋅⎧⎨=-⋅⎩==⎰⎰⎰§4.3 色噪声的产生与白化滤波器掌握设计方法()()()()222()()()(),Y X G G H H j s H s H s H s H s ωωωωω⎧=⇒⎪⎪==-⎨⎪⎪⎩三个步骤:分解选择零极点都在左半平面§4.4 白噪声通过线性系统⑴白噪声通过线性系统后,白噪声通过线性系统后输出的功率谱密度完全由系统的频率特性所决定。
2001()()((22))2j Y N R h u h u du e N H d ωττωτωπ∞∞-∞=+=⎰⎰22(0)()()22Y Y N N P R h u du H d ωωπ∞∞===⎰⎰⑵等效噪声带:用一个频率响应为矩形的理想系统来代替实际系统max ()I YK H ω=⎧⎪⎨=⎪⎩P P 输入为同一白噪声时等效原则: 22max m x 0a 0()(22)Y Y I e e H N N H πωπωωω∆∆⋅⇒===P P P 频域法22max|()|()eH d H ωωωω∞∆=⎰低通22|()|(0)H d H ωω∞=⎰ 带通2200|()|()H d H ωωω∞=⎰时域法22max()()e h u duH ωπω∞∆=⎰低通 带通220()()()()2Y X N G G H H ωωωωω==-∞<<∞()220()e h t dt h t dt πω∞∞⎡⎥=∆⎤⎢⎣⎦⎰⎰()02020()t e j h u duh t e dt ωωπ∞∞-=⎡⎤⎢⎥⎣∆⎦⎰⎰X t输入物理可实现系统线性系统的结论:双侧随机信号()1、若输入()Y t也是宽平稳的,且输入与输出联合X t是宽平稳的,则系统输出()平稳2、若输入()Y t也是严平稳的。
X t是严平稳的,则输出()3、若输入()Y t也是宽各态历经的X t是宽各态历经的,则输出()4、若线性系统输入为高斯过程,则输出为高斯分布5、若系统输入信号的等效噪声带宽远大于系统的带宽,则输出接近于高斯分布(输入白噪声的情况)第六章 窄带随机信号㈠Hilbert 变换及其性质。
()()[][]()()()()11ˆˆˆ()()()()sgn()()ˆ()()()()()2()()ˆˆ()()cos sin cos sgn()sin sin sgn()cos sin cos st s t st S j S ts t s t js t s t S S U st s t H H H a t t a t t H t tH t tH a t t a t t ωωωπωωωωωωω-=*⇔=-=+⇔==-=-⎧=⎡⎤⎧Ω=Ω⋅Ω⎪⎪⎣⎦⎨⎨Ω=-Ω⋅Ω=-⎡⎤⎪⎪⎩⎣⎦⎩%%%g g㈡随机过程的“解析形式”、及性质及其复指数形式()()ˆˆˆˆˆˆˆ()()()()()()()ˆˆ()()()()()sgn ()()sgn ()ˆ()2()2()()()4()()()()()o X X X XX X XX XXX X XX XXX X X X X Xj X X A X t X t jXt R R G G R R R R G j G G j G R R R jR G G U R R e G G ωτττωωττττωωωωωωττττωωωττω=+=⎧⎪⎨=⎪⎩⎧==-⎪⎨=-=⎪⎩⎧⎡⎤==+⎪⎣⎦⎨=⎪⎩=↔=%%%%%%%%0()A ωω-。