Общие определения и понятия в теории случайных сигналов

 

Большинство используемых в радиотехнике сигналов являются случайными. Случайность сигналов обусловлена: во-первых принципиальной невозможностью передачи информации с помощью заранее известных (детерминированных) сигналов, во-вторых наличием различного рода помех – шумы в электронных приборах и радиоэлементах, изменения свойств среды распространения радиоволн, искусственно создаваемые помехи и т.п.

В связи со случайным характером используемых сигналов для их характеристики используют математический аппарат теории вероятностей, математической статистики и теории случайных процессов.

В основе теории вероятностей лежит ряд понятий и аксиом, которые используются в теории случайных сигналов. Перечислим некоторые из эти положений. Существует понятие полного множества случайных событий или элементарных исходов W={А12,…Аi…An}. Символы Аi отображают все возможные исходы некоторого случайного эксперимента. Каждому событию АiÎW сопоставляется вещественное число Р(Аi), которое называется вероятностью этого события. В отношении вероятностей справедливы следующие аксиомы:

1. Вероятность всегда положительна и меньше 1, т.е. 0£Р(Аi)£1.

2. Сумма вероятностей полного множества событий есть событие достоверное и для него справедливо

3. Если А сложное событие, в которое входит несколько простых событий Аi то его вероятность равна сумме всех элементарных вероятностей

Практически, общепринято оценивать вероятность события относительной частотой благоприятных исходов. Если проведено N независимых испытаний, причем в n из них наблюдалось событие А, то эмпирическая (выборочная) оценка вероятности Р(А), которую можно получить из этой серии опытов, равна

 

В радиотехнике чаще приходится иметь дело со случайными процессами. Допустим, в результате наблюдения (приема, испытания) стала известна некоторая случайная функция х1(t) сигнала (рисунок 20.1). Такую случайную функцию называют реализацией случайного процесса. Теоретически случайный процесс можно полностью охарактеризовать только с помощью бесконечной совокупности реализаций

 

 

 
 

Рисунок 20.1

 

x1(t), x2(t), …xk(t)… x¥(t) (20.1)

 

Совокупность реализаций (20.1) случайного сигнала принято называть статистическим ансамблем. Полный ансамбль реализаций в совокупности (20.1) образует случайный процесс X(t). В момент t=t1 каждая из реализаций xk(t) принимает некоторое значение. В качестве одной из характеристик случайного сигнала используют вероятность события , состоящего в том, что случайное значение сигнала в k-й реализации попадает в некоторый интервал значений ( a, b на рисунке 20.1в). Эта вероятность определяется выражением

 

  (20.2)

 

Функцию p(x,t1), представляющую дифференциальный закон распределения случайной величины (СВ) называют одномерной плотностью вероятности, а Рt – интегральной функцией распределения. Для дискретных случайных величин аналогичная функция распределения может быть записана в форме:

 

(20.3)

 

где дискретная случайная величина xi принимает значение с вероятностями: (Р1, Р2…Рi…Рm…).

Для случайного непрерывного сигнала, принимающего любые значения в некоторой ограниченной области (xmin, xmax) справедливо равенство

 

,

 

которое называют условием нормировки, оно аналогично аксиоме 2.

 

 








Дата добавления: 2017-02-20; просмотров: 487;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.005 сек.