隨機(jī)信號(hào)分析簡明教程

第1章基礎(chǔ)知識(shí)

1.1概率

1.1.1隨機(jī)實(shí)驗(yàn)與樣本空間

1.1.2隨機(jī)事件及其概率與獨(dú)立性

1.2隨機(jī)變量及其分布

1.2.1隨機(jī)變量的分布函數(shù)與概率密度

1.2.2隨機(jī)向量的分布函數(shù)與概率密度

1.3隨機(jī)變量的數(shù)字特征

1.3.1數(shù)學(xué)期望(期望、均值、統(tǒng)計(jì)平均、集合平均)與方差

1.3.2條件數(shù)學(xué)期望

1.4矩母函數(shù)、特征函數(shù)與拉普拉斯變換

1.4.1矩母函數(shù)

1.4.2特征函數(shù)

1.4.3相關(guān)矩與協(xié)方差

1.4.4拉普拉斯變換

1.5隨機(jī)變量的函數(shù)及其分布

1.5.1隨機(jī)變量函數(shù)的分布

1.5.2隨機(jī)向量函數(shù)的分布

1.6隨機(jī)信號(hào)中常見分布律

1.6.1一些簡單的分布律

1.6.2高斯分布

1.6.3χ2分布

1.6.4瑞利分布

1.6.5萊斯分布

1.7復(fù)隨機(jī)變量

1.8實(shí)例與仿真

1.8.1均勻分布隨機(jī)變量的產(chǎn)生仿真

1.8.2具有給定分布隨機(jī)變量的產(chǎn)生仿真

習(xí)題一

第2章隨機(jī)過程

2.1隨機(jī)過程的定義與分類

2.1.1隨機(jī)過程的定義

2.1.2隨機(jī)過程的分類

2.2隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特性

2.2.1隨機(jī)過程的概率分布

2.2.2隨機(jī)過程的數(shù)字特征

2.2.3隨機(jī)過程的特征函數(shù)

2.3復(fù)隨機(jī)過程及其統(tǒng)計(jì)描述

2.4隨機(jī)過程的微分與積分

2.4.1隨機(jī)過程的均方連續(xù)性

2.4.2隨機(jī)過程的均方微分

2.4.3隨機(jī)過程的均方積分

2.5平穩(wěn)隨機(jī)過程及其各態(tài)歷經(jīng)性

2.5.1平穩(wěn)隨機(jī)過程

2.5.2平穩(wěn)隨機(jī)過程的自相關(guān)函數(shù)

2.5.3平穩(wěn)隨機(jī)過程的相關(guān)系數(shù)和相關(guān)時(shí)間

2.5.4平穩(wěn)隨機(jī)過程的各態(tài)歷經(jīng)性

2.6隨機(jī)過程的聯(lián)合分布和互相關(guān)函數(shù)

2.6.1聯(lián)合概率分布和聯(lián)合概率密度

2.6.2互相關(guān)函數(shù)及其性質(zhì)

2.7常見的隨機(jī)過程

2.7.1二階矩過程

2.7.2獨(dú)立增量過程

2.7.3維納過程

2.7.4正態(tài)隨機(jī)過程

2.7.5泊松過程

2.7.6馬爾可夫過程

2.8實(shí)例與仿真

2.8.1泊松過程應(yīng)用——程控交換機(jī)

2.8.2馬爾可夫鏈應(yīng)用——跳躍行為與物種滅絕

習(xí)題二

第3章隨機(jī)過程的譜分析

3.1平穩(wěn)隨機(jī)過程的功率譜密度

3.1.1普通時(shí)間函數(shù)的譜分析

3.1.2隨機(jī)過程的功率譜密度

3.1.3功率譜密度與自相關(guān)函數(shù)之間的關(guān)系

3.1.4譜密度的性質(zhì)

3.2聯(lián)合平穩(wěn)隨機(jī)過程的互功率譜

3.2.1互功率譜密度及其性質(zhì)

3.2.2互功率譜密度與互相關(guān)函數(shù)的關(guān)系

3.2.3平穩(wěn)復(fù)隨機(jī)過程的功率譜

3.3實(shí)例與仿真

3.3.1基于BlackmanTukey(BT法)的功率譜實(shí)現(xiàn)

3.3.2基于周期圖法的功率譜實(shí)現(xiàn)

習(xí)題三


第4章窄帶隨機(jī)過程

4.1隨機(jī)信號(hào)的復(fù)信號(hào)表示

4.1.1窄帶隨機(jī)信號(hào)的復(fù)信號(hào)表示

4.1.2希爾伯特變換及其特點(diǎn)

4.1.3解析過程

4.2窄帶隨機(jī)過程的一般概念

4.2.1窄帶隨機(jī)過程的數(shù)學(xué)表示

4.2.2窄帶隨機(jī)過程的性質(zhì)

4.3窄帶高斯隨機(jī)過程的包絡(luò)與相位特性

4.3.1窄帶高斯隨機(jī)過程包絡(luò)與相位的一維概率分布

4.3.2窄帶高斯隨機(jī)過程包絡(luò)與相位的二維概率分布

4.4窄帶高斯過程加正弦信號(hào)的包絡(luò)和相位的分布

4.5窄帶高斯過程包絡(luò)平方的概率分布

4.6白噪聲過程及其功率譜密度

4.7實(shí)例與仿真

4.7.1正弦信號(hào)作希爾伯特變換

4.7.2窄帶隨機(jī)信號(hào)的波形圖及功率譜圖

4.7.3隨機(jī)相位正弦信號(hào)與高斯白噪聲信號(hào)的疊加信號(hào)

4.7.4通信系統(tǒng)中的調(diào)制信號(hào)

習(xí)題四

第5章隨機(jī)信號(hào)通過線性系統(tǒng)分析

5.1線性系統(tǒng)的基本概念和理論

5.1.1線性時(shí)不變系統(tǒng)

5.1.2連續(xù)線性時(shí)不變系統(tǒng)

5.1.3離散線性時(shí)不變系統(tǒng)

5.2隨機(jī)信號(hào)通過連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的分析

5.2.1卷積積分法

5.2.2頻域分析法

5.2.3微分方程法

5.3隨機(jī)信號(hào)通過離散時(shí)間系統(tǒng)分析方法

5.3.1沖激響應(yīng)法

5.3.2頻域分析法

5.4白噪聲通過線性系統(tǒng)分析

5.4.1等效噪聲帶寬

5.4.2白噪聲通過理想線性系統(tǒng)分析

5.4.3白噪聲通過實(shí)際線性系統(tǒng)分析

5.5線性系統(tǒng)輸出的概率分布

5.5.1高斯隨機(jī)過程通過線性系統(tǒng)

5.5.2隨機(jī)過程的正態(tài)化

5.6平穩(wěn)隨機(jī)序列通過離散時(shí)間線性系統(tǒng)分析

5.6.1隨機(jī)序列的維納辛欽定理

5.6.2平穩(wěn)隨機(jī)序列通過一階FIR濾波器

5.6.3平穩(wěn)隨機(jī)序列通過一階IIR濾波器

5.7ARMA模型

5.7.1自回歸模型

5.7.2滑動(dòng)平均模型

5.7.3自回歸滑動(dòng)平均模型

5.7.4ARMA(M,N)中模型比較

5.8實(shí)例與仿真

5.8.1白噪聲通過高通濾波器輸出特性

5.8.2ARMA(M，N)模型特性仿真

習(xí)題五

第6章隨機(jī)信號(hào)通過非線性系統(tǒng)的分析方法

6.1常見的非線性系統(tǒng)

6.2非線性系統(tǒng)輸出信號(hào)分析的直接法

6.2.1平穩(wěn)高斯噪聲作用于平方律檢波器

6.2.2平穩(wěn)高斯過程作用于線性半檢波器

6.3非線性系統(tǒng)輸出信號(hào)分析的特征函數(shù)法

6.3.1非線性系統(tǒng)輸出自相關(guān)函數(shù)的一般形式

6.3.2高斯噪聲通過非線性系統(tǒng)輸出的自相關(guān)函數(shù)

6.3.3余弦信號(hào)加高斯噪聲通過非線性系統(tǒng)輸出的自相關(guān)函數(shù)

6.4非線性系統(tǒng)輸出信號(hào)分析的級(jí)數(shù)展開法

6.5非線性系統(tǒng)分析的包絡(luò)法

6.5.1輸出信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性

6.5.2窄帶高斯過程通過線性半檢波器

6.5.3窄帶高斯過程通過平方律檢波器

6.6實(shí)例與仿真

6.6.1無記憶基帶非線性器件

6.6.2高頻功率放大器

習(xí)題六

參考文獻(xiàn)