随机过程的功率谱密度.ppt

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1、随机过程的功率谱密度现在学习的是第1页，共63页3.1 功率谱密度函数3.1.1 确定信号的频谱和能量谱密度 现在学习的是第2页，共63页3.1 功率谱密度函数3.1.1 确定信号的频谱和能量谱密度 确定信号 是在 的非周期实函数，的傅立叶变换存在的充要条件是：(1).满足狄利赫利条件(2).总能量有限，即现在学习的是第3页，共63页则信号 的傅立叶变换为傅立叶反变换为根据巴塞伐(Parseval)定理(总能量的谱表达式)称为信号的能量谱密度。现在学习的是第4页，共63页3.1.2 随机过程的功率谱密度 随机过程的样本函数 不满足傅立叶存在的绝对可积和能量可积条件，傅立叶不存在。图 3-1 样

2、本函数现在学习的是第5页，共63页采取截断函数 规范化随机信号，使之满足傅立叶变换条件。截断函数定义为：图 3-2 及截断函数 保留有限区间的数据置其它区间为0现在学习的是第6页，共63页 当T为有限值时，截断函数满足傅立叶变换条件，傅立叶变换为 傅立叶反变换为 由巴塞伐定理得 对上式两边除2T现在学习的是第7页，共63页现在学习的是第8页，共63页样本函数在时间区间 的平均功率。由于样本函数是随机过程的任何一个样本函数，取决于随机试验，平均功率具有随机性。可采用集合平均消除样本函数的随机性，即两边取极限现在学习的是第9页，共63页若设上式表示为 称为随机过程 的功率谱密度。如随机过程是宽平稳

3、过程时，则现在学习的是第10页，共63页3.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系及其性质自相关函数是从时间域上描述随机过程统计特性的重要特征。功率谱密度是从频率域上描述随机过程统计特性的重要特征。自相关函数 功率谱密度？自相关函数功率谱密度随机过程?timefrequency图3-3 功率谱密度与自相关函数现在学习的是第11页，共63页3.2.1 维纳辛钦定理 平稳各态历经随机过程 的自相关函数 和功率谱密度 有如下关系：证明：由功率谱密度函数定义功率谱密度与自相关函数是傅立叶变换对现在学习的是第12页，共63页在区间 定义则有令 则 得证。功率谱密度与自相关函数时间平均值是傅立叶变换对现在学

4、习的是第13页，共63页3.2.2 功率谱密度的性质1.功率谱密度为非负实函数，即证明:根据功率谱密度定义2.功率谱密度函数为 的偶函数,即现在学习的是第14页，共63页 证明:由功率谱与自相关函数的关系同理 现在学习的是第15页，共63页3.平稳随机过程的功率谱密度是可积函数,即证明:对于平稳随机过程有 平稳随机过程的均方值有限 平稳随机过程的功率谱密度可积,即现在学习的是第16页，共63页4.功率谱与相关函数 随机过程平稳随机过程平稳各经历态过程现在学习的是第17页，共63页图3-4 随机过程及其功率谱密度函数非负实数可积偶函数现在学习的是第18页，共63页3.2.3 功率谱 与 平均功率

5、1.平均功率是功率谱在频率空间的积分证明：平稳各态历经现在学习的是第19页，共63页2.特定频率 上平均功率3.单边谱密度 与双边谱密度 物理谱密度函数现在学习的是第20页，共63页4.函数功率谱密度指单位带宽上平均功率；直流与周期平稳随机过程在频率轴有离散谱线；图3-5 周期平稳随机过程及其功率谱密度零带宽上有限功率 无限的功率谱密度现在学习的是第21页，共63页随机过程的功率谱密度不一定可积，即 函数图3-6 函数 现在学习的是第22页，共63页利用 函数，含有直流分量或周期分量的平稳随机过程的功率谱密度可表示为图 3-7 直流分量图 3-8 周期分量现在学习的是第23页，共63页若功率谱

6、密度函数为常数，则自相关函数为 函数。图3-9 常功率谱函数图3-10 自相关函数现在学习的是第24页，共63页例3-1 平稳随机过程 的自相关函数为求该随机过程的功率谱密度函数。解：由维纳辛钦定理，有现在学习的是第25页，共63页图 3-11 例3-1现在学习的是第26页，共63页3.2.4 几种常见的 与 现在学习的是第27页，共63页例3-2 已知平稳随机过程 ，具有功率谱密度为求该过程的自相关函数。解：由上例可知，若自相关函数具有 的形式，则功率谱密度为 ，本题中则自相关函数具有如下形式现在学习的是第28页，共63页显然因此所以自相关函数为现在学习的是第29页，共63页3.3 平稳随机

7、过程的自相关函数时间和等效功率谱带宽自相关函数反映随机过程在不同时刻的关联程度。功率谱密度函数描述随机过程的平均功率沿频率轴的分布。自相关时间从数量上直观描述随机过程的在时间上关联范围。等效功率带宽从数量上直观描述随机过程在频率上分布范围。现在学习的是第30页，共63页3.3.1 自相关时间相同的数学期望相同的方差(a)(b)图3-12 和 的样本函数曲线(b)图 3-13 和 的自相关函数(a)现在学习的是第31页，共63页因为 ，有由于 扩展比 要大一些，因此 能描述相关程度(b)(a)图 3-14 自相关时间现在学习的是第32页，共63页自相关时间定义：通常，当 时，可认为 与 的相关性

8、已经很弱，实际上已经不相关了。现在学习的是第33页，共63页3.3.2 等效功率谱带宽(a)(b)图3-15 和 的样本函数曲线相同的数学期望相同的方差(a)(b)图3-15 功率谱现在学习的是第34页，共63页因为 ，且所以 能描述出随机过程起伏程度图3-15 等效功率带宽现在学习的是第35页，共63页等效功率带宽定义：通常，说明了 中起伏的最高频率。现在学习的是第36页，共63页3.3.3 时间带宽乘积 变化缓慢，变化快，；起伏频繁程度低，变化起伏频繁程度高，。时间带宽乘积：(a)(b)图3-16 和 的样本函数曲线相同的数学期望相同的方差常数现在学习的是第37页，共63页例3-3 设随机

9、过程 的自相关函数为试求该随机过程的自相关时间和等效功率谱带宽。解：由自相关函数定义现在学习的是第38页，共63页等效功率谱带宽现在学习的是第39页，共63页例3-4 已知平稳过程 的谱密度为求 的自相关函数，自相关时间和等效带宽。解：由自相关函数与功率谱关系有现在学习的是第40页，共63页现在学习的是第41页，共63页图 3-17 例3-4现在学习的是第42页，共63页3.4 联合平稳过程的互功率谱密度自相关函数反映随机过程在不同时刻的关联程度。互相关函数反映多个随机过程在不同时刻的关联程度。功率谱密度函数互功率谱密度函数现在学习的是第43页，共63页3.4.1 互功率谱随机过程的样本函数不

10、满足傅立叶存在的绝对可积和能量可积条件。采取截断函数规范化随机信号，使之满足傅立叶变换条件。现在学习的是第44页，共63页 保留有限区间的数据置其它区间为0图 3-18 样本函数及截断函数 保留有限区间的数据置其它区间为0现在学习的是第45页，共63页 截断函数 和 满足傅立叶变换的绝对可积和能量有限条件，即 傅立叶变换分别为现在学习的是第46页，共63页在时间范围 内，和 的互功率为据巴塞伐定理用 代换 ，则有互功率也可表示为现在学习的是第47页，共63页由于 和 具有随机性，、和 也具有随机性；为消除单一样本的随机性，采取样本的统计平均来得到随机过程 和 的互功率。将时间范围扩展至 ，即

11、设 则 互功率谱密度现在学习的是第48页，共63页3.4.2 互功率谱的物理意义设实随机过程 ，它由两随机过程 和相加：自相关函数为现在学习的是第49页，共63页 对自相关函数取时间平均 则 的功率谱密度为 是 和 绞联、耦合部分在频率空间上的表现。现在学习的是第50页，共63页3.4.3 互功率谱与互相关函数的关系1.两个随机过程 和 的互相关函数 和互功率谱 之间满足其中现在学习的是第51页，共63页证明：根据互功率谱定义有由傅立叶变换现在学习的是第52页，共63页2.若随机过程 和 联合平稳，互相关函数 和互功率谱 之间满足证明：据联合平稳过程的性质，有将其带入一般关系式，就可得此关系。

12、现在学习的是第53页，共63页3.4.4 互功率谱性质1.2.3.若随机过程 和 正交，则4.若随机过程 和 不相关，且的均值为常数 ，则现在学习的是第54页，共63页3.5 白噪声和色噪声按功率谱密度函数的形状，可分为白噪声和有色噪声；白噪声可分为理想白噪声和带限白噪声。功率谱函数形状理想白噪声带限白噪声现在学习的是第55页，共63页(a)(b)图 3-19 色噪声(a)和白噪声(b)现在学习的是第56页，共63页(a)(b)图 3-20 理想白噪声(a)和带限白噪声(b)现在学习的是第57页，共63页3.5.1 理想白噪声 定义：若 为一个具有零均值的平稳随机过程，其功率谱密度均匀分布在

13、的整个区间，即 其中 为一正实数，则称 为白噪声过程简称白噪声。白噪声的自相关函数现在学习的是第58页，共63页自相关时间：等效带宽：平均功率：图 3-21 理想白噪声自相关函数现在学习的是第59页，共63页理想白噪声是数学上的理想化模型 1.实际过程的平均功率是有限的；2.现实中的信号都具有一定的惯性，在短时间内的状态总存在一定的相关性。工程中，只要随机过程的功率谱密度在一个比系统带宽大得多的频率范围内近似均匀分布，则可视为白噪声。图 3-22 理想白噪声带限白噪声现在学习的是第60页，共63页3.5.2 带限白噪声 定义：若 为一个具有零均值的平稳随机过程，其功率谱密度在某一个有限频率范围内均匀分布，而在范围外为零，则称随机过程为带限白噪声。低通型带限白噪声：带通型带限白噪声：现在学习的是第61页，共63页(a)(b)图 3-23 带限白噪声现在学习的是第62页，共63页 低通型带限白噪声自相关函数：图 3-23 低通带限白噪声自相关函数 相隔 整数倍的随机变量不相关。现在学习的是第63页，共63页