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随机信号的分析方法

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本文主要介绍随机 process的基本概念和随机 process、随机信号spectrum分析的一些重要方法 。信号 分析和第一章引言第一节信号及其分类1/、信号的概念2/、信号的分类第二节，-1 分析处理第二章习题的时域描述信号-2/第一节连续性信号和分析，时域运算信号分解练习第二节频域的连续信号 1，频谱的周期性信号 2，非周期性/2，傅里叶变换的性质习题三复频域的信号-2/ 1，拉普拉斯变换的信号 2，复频域的信号-2/习题四/相关函数二 。相关定理习题第三章:离散的时域描述信号 de 分析第一离散信号和的采样与恢复分析 1-1的时域运算/第二节离散信号频域分析1、周期/12第三节快速傅立叶变换(FFT)一、FFT的基本思想二 ， 基础2FFT算法III，FFT IV的应用，离散的Z域信号离散的Z变换分析1/离散的Z变换信号 II 。z变换和其他变换的关系 。
1、801通信原理801通信原理考研大纲:1 。考试要求学生掌握通信理论的基本概念，掌握通信系统的基本工作原理和性能分析方法 ， 具有较强的分析解题能力 。二 。考试内容1 。确认信号和-0 信号-2/OK信号和随机 。希尔伯特变换，分析信号，带通信号 ， 带通系统；零均值平稳高斯过程；高斯白噪声，窄带平稳高斯过程，匹配滤波器 。
2、如何判断平稳 信号和非平稳 信号?根据平稳时间序列的统计定义 ， 我们可以知道平稳时间序列也可以分为严格平稳时间序列和宽平稳时间序列 。任何严格平稳时间序列的有限维联合分布对于时间的平移是不变的 。宽平稳时间序列中的均值和方差与时间无关，任意时刻的序列与经过多步平移的序列具有相同的协方差 。但在工程应用领域，时间序列的平稳性定义在统计上是弱的 ， 即平稳时间序列的均值和方差与时间无关，自相关函数只与时间间隔有关 。
通过观察信号的目测结果可知，电压比信号(序列)按时序判断法是非平稳序列 。在统计学领域，处理非平稳性有两种方法:确定性因素分解法和随机性序列差法 。1.平稳的信号是指信号的分布参数或规律不随时间变化 。平稳性信号分为严格平稳性和宽平稳性 。信号 processing中严格平稳性的条件过于严格，不切实际 。一般来说，平稳性指的是宽平稳性，即其一阶矩不变，其二阶矩与信号 time的起点无关，只与起始时间差有关 。
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4、 信号 分析与处理的章节目录第一章引言第1节信号及其分类I信号的概念II信号-2/的分类II 。信号-2/Section 1信号和分析1/continuous信号在处理习题中的时域描述 。在分解练习的第二节中，信号-2/ 1的频域、信号-2/ 2的频谱和信号的频谱是连续的 。分析 1的拉普拉斯变换，信号 2的复频域信号-2的相关运动部分4 信号 -2 。-2/I段离散信号的时域描述和分析 1/II的采样和恢复 。时域采样定理III 。频域采样定理IV 。离散型信号 。频域-1/，频域-2/1 ， 频域-1/，频域-2/非周期信号 。基数2FFT算法III 。FFT的应用第四节Z域/离散的-2/1信号离散的Z变换II信号Z变换与其他变换的关系第五节关于信号1234566 。
5、 随机 信号处理的图书目录第一章随机-1/基础1.1概率论的基本术语1.1.1 随机实验，样本空间1.1.2 随机事件 ， 事件 。-0/变量的分布函数与概率密度1.2.2多维随机变量的分布函数与概率密度1.3 随机变量的数值特征1.3.1数学期望(期望、均值、统计平均、集均)1.3.2变量的函数及其分布1.4.1一维随机变量函数分布1.4.2二维-0/过程2.1 随机过程的定义和分类2.1.1 随机过程的定义2.1.2 随机过程的分类2.2-0 -0/过程的数字特征2.2.3 随机特征
6、确定 信号和 随机 信号的区别digital信号processing”主要解决确定性色散的频谱信号、滤波理论及应用(如离散傅里叶/Z变换、FIR/IIR数字滤波)的问题，主要理论基础是信也叫不确定性分析 。指的是信号，不能用一个确定的时间函数来表示 。叫做随机信号 。信号.它是承载信息的工具，是信息的载体 。广义上包括光 。
【随机信号的分析方法】这属于轻信号；我们说话的时候，声波传到别人耳朵里让别人听懂信号分为:OK 信号和-0 信号 。OK 信号分为:离散信号(-1/有很多分类方法可以用z变换和离散傅立叶变换求解 ， 信号根据数学关系，数值特征，能量幂，处理分析，时间函数特征，等等 。可分为确定性信号和非确定性信号(又称-0 信号)、连续信号和离散-1，-1/和功率信号、时域信号、频域信号、时限信号、频限信号 。

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