窄带随机过程的特点

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第十九讲:窄带随机过程的模拟、马尔可夫过程

标签:文库时间:2024-10-05
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随机信号处理课件 精品课程 内容充实完备 体系科学合理

第五章内容体系 实际系统窄带信号产生机理 信号的产生 内 容 体 系

计算机模拟产生方法分析的数学工具

信号的分析

相关函数的特性

包络与相位的分布信号的处理

应用实例(雷达检测,同步检 波、包络检波)

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如何模拟窄带随机过程? 方法1:X (t ) A(t ) cos[ 0t (t )]

模拟 A(t ), (,这两个随机过程的相关特性不 t) 好模拟。 方法2:X (t ) Ac (t ) cos 0t As (t ) sin 0t

需要模拟 Ac (t ), As (t,分布和功率谱特性比较容易 ) 满足。

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实验5.1介绍的方案(研讨题)cos 2 f 0t

白噪声

H( f )低通滤波器

+

X (t ) Ac (t ) cos 0t As (t ) sin 0t

白噪声

H( f )

sin 2 f 0t

-

关键是设计低通滤波器

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方案2:(研讨题)任意随机过程的产生Probability and random proce

窄带随机信号性能分析

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窄带随机信号性能分析

一.摘要

窄带信号在通信系统中有着重要的意义,信号处理技术及通信网络系统与计算机分析技术的相互融合,都要求我们对研究分析随机信号经过系统的响应有一个深入的了解。本实验包括四部分:窄带信号及包络和相位检波分析,窄带随机信号的仿真与分析,希尔伯特变换在单边带系统中的应用,随机信号的DSB分析。主要涉及窄带滤波器的设计,高斯窄带信号包络的均值,均方值和方差的测定,相位概率密度函数的测定等。通过实验了解窄带信号在信号处理领域的应用。

复杂的实际通信系统可以通过抽象与仿真来研究它的特性。本实验通过MATLAB中的仿真出理想信号,并对其进行分析与测量。

二.实验特点与原理

1.窄带信号及包络和相位检波分析

一般无线电接收机中,通常都有高频或中频放大器,它们的通频带往往远小于中心频率f0,既有

?f??1 f0这种线性系统通称为窄带线性系统。

在通信、雷达等许多电子系统中,都常常用一个宽带平稳随机过程来激励一个窄带滤波器,这是在滤波器输出端得到的便是一个

窄带随机过程。若用示波器观测此波形,则可看到,它接近一个正弦波,但此正弦波的幅度和相位都在缓慢的随机变化。我们可以证明,任何一个实窄带随机过程X(t)都可以表示为:

窄带随机信号的产生及分析

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成绩 信息与通信工程学院实验报告

(软件仿真性实验)

课程名称:随机信号分析

实验题目:窄带随机信号的产生及分析 指导教师:陈友兴 班级:学号: 学生姓名:

一、 实验目的和任务

1.掌握窄带随机信号的产生方法以及窄带滤波器的设计 2.掌握窄带随机信号包络相位的提取

二、 实验内容及原理

(一)实验原理

在一般无线电接收机中,通常都有高频或中频放大器,它们的通频带往往远小于中心频率f0,既有

?f??1 f0这种线性系统通称为窄带线性系统。

在通信、雷达等许多电子系统中,都常常用一个宽带平稳随机过程来激励一个窄带滤波器,这是在滤波器输出端得到的便是一个窄带随机过程。若用示波器观测此波形,则可看到,它接近一个正弦波,但此正弦波的幅度和相位都在缓慢的随机变化。我们可以证明,任何一个是窄带随机过程X(t)都可以表示为:

X(t)?A(t)cos(?0t??(t))

式中,?0是固定值,对于窄带随机过程来说,?0一般取窄带滤波器的中心频率或载波频率。

在实际应用中,常常需要检测出包络A(t)和??t?的信息。若将窄带随机过程X(t)送入

第1页共1页

包络检波器,则在检波器的输出端可得到包络A(t),若将窄带随机过程X(t),送入一个相位检波器,便可

随机过程

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基于LS-SVM的非线性系统直接逆模型控制分析

摘要:针对非线性系统逆模型建立较难的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统逆模型辨识建模方法以及模型的控制方法。根据仿真结果表明,采用LS-SVM建立的非线性系统逆模型在应用多项式核函数(Poly)进行试验比径向基核函数(RBF)所得效果更佳,使模型具有很高的精度和较强的泛化能力。基于LS-SVM建立的非线性系统直接逆模型控制能够对给定信号实现有效的跟踪,获得较好的跟踪响应性能,证实了该方法的可行性和有效性。

关键词:最小二乘支持向量机(LS-SVM);非线性系统;多项式核函数;直接逆模型控制

Analysis of Straight Inverse Model Control for Nonlinear

System Based on LS-SVM

Abstract:Aiming at the problem of hard system identification modeling for nonlinear system, a method of inverse model identification for nonlinear system base

应用随机过程

标签:文库时间:2024-10-05
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第一章 随机过程的基本概念

一、随机过程的定义

例1:医院登记新生儿性别,0表示男,1表示女,Xn表示第n次登记的数字,得到一个序列X1 , X2 , ···,记为{Xn,n=1,2, ···},则Xn 是随机变量,而{Xn,n=1,2, ···}是随机过程。

例2:在地震预报中,若每半年统计一次发生在某区域的地震的最大震级。令Xn 表示第n次统计所得的值,则Xn 是随机变量。为了预测该区域未来地震的强度,我们就要研究随机过程{Xn,n=1,2, ···}的统计规律性。 例3:一个醉汉在路上行走,以概率p前进一步,以概率1-p后退一步(假设步长相同)。以X(t)记他t时刻在路上的位置,则{X(t), t?0}就是(直线上的)随机游动。

例4:乘客到火车站买票,当所有售票窗口都在忙碌时,来到的乘客就要排队等候。乘客的到来和每个乘客所需的服务时间都是随机的,所以如果用X(t)表示t时刻的队长,用Y(t)表示t时刻到来的顾客所需等待的时间,则{X(t), t?T}和{Y(t), t?T}都是随机过程。

定义:设给定参数集合T,若对每个t?T, X(t)是概率空间(?,?,P)上的随机变量,则称{X(t), t?T}为随机过程,其中T为指标集或参

随机过程习题

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一、判断题:5个,10分

1、随机过程依照状态空间,可分为离散状态过程和连续 状态过程。

2、非齐次泊松过程一定是独立增量过程。

3、设?N(t),t?0?是一个更新过程,Tn是第n次更新发 生的时刻,N(t)?n?Tn?t 4、任意马尔可夫链都存在极限分布。

5、时齐的连续时间马尔可夫链的转移速率qij有qii?二、填空题:5个,15分

?qj?iij。

1、若随机变量X的矩母函数为

et2?2,则其期望E(X)为 .

2、设随机过程X(t)?R?t?C,t?(0,?),C为常数, R服从区间[0,1]上的均匀分布,则其均值函数为 . 3、设某设备的使用期限为10年, 在前5年内它平均2.5年 需要维修一次,后5年平均2年需要维修一次。

则它在使用期内只维修过一次的概率是 .

4、人的健康状况分为健康和疾病两种状态,设对特定年龄 段的人,今年健康、明年保持健康状态的概率为0.8, 而今 年患病、明年转为健康状态的概率为0.7,若某人投保时健 康, 3年后他仍处于健康状态的概率是 . 5、设时齐连续时间马尔可夫链{X(t),t?0}是正则的, 由状态i经时间t

随机过程习题

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习题一

1. 某战士有两支枪,射击某目标时命中率分别为0.9及0.5,若随机地用一支枪,射击一发

子弹后发现命中目标,问此枪是哪一支的概率分别为多大?

2. 设随机变量X的概率密度为

?A? f(x)=?x2?1??0x?0x?0

求:(1)常数A; (2)分布函数F(x);(3)随机变量Y=lnX的分布函数及概率分布。

3. 设随机变量(X, Y)的概率密度为 f (x , y) = Asin (x + y ), 0?x ,y?? 2 求:(1) 常数A ;(2)数学期望EX,EY; (3) 方差DX ,DY;(4) 协方差及相关系数。

4. 设随机变量X服从指数分布

?ke?kx f(x)???0x?0 ?k?0? x?0求特征函数?(x),并求数学期望和方差。

5. 设随机变量X与Y相互独立,且分别服从参数为?1 和?2的泊松分布,试用特征函数

求Z = X+Y 随机变量的概率分布。

6.一名矿工陷进一个三扇门的矿井中。第一扇门通到一个隧道,走两小时后他可到达安全区。第二扇门通到又一隧道,走三个小时会使他回到这矿井中。第三扇

随机过程习题

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一.填空题(每空2分,共20分) 1.设随机变量X服从参数为?的泊松分布,则X的特征函数为e?(eit-1)。 2.设随机过程X(t)=Acos(? t+?),-?

3.强度为λ的泊松过程的点间间距是相互独立的随机变量,且服从均值为

?4.设?Wn,n?1?是与泊松过程?X(t),t?0?对应的一个等待时间序列,则Wn服从?分布。 5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,对每一个确定的t?t?,对应随机变量X(t)??3t??e,如果t时取得红球如果t时取得白球,则 这个随机过程的状态空间?12?2?t,t,?;e,e??。 ?33? 6.设马氏链的一步转移概率矩阵P=(pij),n步转移矩阵P7.设?Xn,n?0(n)(n)nP?P,二者之间的关系为。 ?(p(n))ij?为马氏链,状态空间I,初始概率pi?P(X0=i),绝对概率pj(n)?P?Xn?j?,

i?I(n)n步转移概率p(n)ij,三者之间的关系为pj(n)??pi?pij。

(n)8.在马氏链?Xn,n?0?中,记 fij?PXv?j,1?v?n-1,Xn?jX0?i,n?1,

??fij??fij(n),若fii?1,称状态i为非常返的。

n=1

随机过程习题

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一、判断题:5个,10分

1、随机过程依照状态空间,可分为离散状态过程和连续 状态过程。

2、非齐次泊松过程一定是独立增量过程。

3、设?N(t),t?0?是一个更新过程,Tn是第n次更新发 生的时刻,N(t)?n?Tn?t 4、任意马尔可夫链都存在极限分布。

5、时齐的连续时间马尔可夫链的转移速率qij有qii?二、填空题:5个,15分

?qj?iij。

1、若随机变量X的矩母函数为

et2?2,则其期望E(X)为 .

2、设随机过程X(t)?R?t?C,t?(0,?),C为常数, R服从区间[0,1]上的均匀分布,则其均值函数为 . 3、设某设备的使用期限为10年, 在前5年内它平均2.5年 需要维修一次,后5年平均2年需要维修一次。

则它在使用期内只维修过一次的概率是 .

4、人的健康状况分为健康和疾病两种状态,设对特定年龄 段的人,今年健康、明年保持健康状态的概率为0.8, 而今 年患病、明年转为健康状态的概率为0.7,若某人投保时健 康, 3年后他仍处于健康状态的概率是 . 5、设时齐连续时间马尔可夫链{X(t),t?0}是正则的, 由状态i经时间t

随机过程习题

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一.填空题(每空2分,共20分) 1.设随机变量X服从参数为?的泊松分布,则X的特征函数为e?(eit-1)。 2.设随机过程X(t)=Acos(? t+?),-?

3.强度为λ的泊松过程的点间间距是相互独立的随机变量,且服从均值为

?4.设?Wn,n?1?是与泊松过程?X(t),t?0?对应的一个等待时间序列,则Wn服从?分布。 5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,对每一个确定的t?t?,对应随机变量X(t)??3t??e,如果t时取得红球如果t时取得白球,则 这个随机过程的状态空间?12?2?t,t,?;e,e??。 ?33? 6.设马氏链的一步转移概率矩阵P=(pij),n步转移矩阵P7.设?Xn,n?0(n)(n)nP?P,二者之间的关系为。 ?(p(n))ij?为马氏链,状态空间I,初始概率pi?P(X0=i),绝对概率pj(n)?P?Xn?j?,

i?I(n)n步转移概率p(n)ij,三者之间的关系为pj(n)??pi?pij。

(n)8.在马氏链?Xn,n?0?中,记 fij?PXv?j,1?v?n-1,Xn?jX0?i,n?1,

??fij??fij(n),若fii?1,称状态i为非常返的。

n=1