内容发布更新时间 : 2024/12/24 8:56:22星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
电子科技大学
随机信号的仿真与分析
实验指导书
电子科技大学“随机信号分析”课程组
实验一 随机信号的仿真与分析
【实验目的】:
1.利用计算机仿真随机信号,考察其数字特征,以此加深对满足各种分布的随机信号的理解
2.熟悉常用的信号处理仿真软件平台:matlab.
【实验环境】
硬件实验平台:通用计算机 软件实验平台:matlab6.5
【实验任务】
1. 生成满足各种概率分布的仿真随机信号
2. 自己编写程序计算各种概率分布的仿真随机信号的各种特征 3. 撰写实验报告
【实验原理】
1. 随机信号的产生和定义
随机信号是随机变量在时间上推进产生的过程量,它同时具有过程性和不确定性。定义如下:
给定参量集T与概率空间(Ω, F, P),若对于每个t?T,都有一个定义在(Ω, F, P)上的实随机变量X(t)与之对应,就称依赖于参量t的随机变量族
?X(t),t?T?为一(实)随机过程或随机信号。
2. 高斯分布随机信号
统计分布是正态分布(高斯分布)的随机信号为高斯分布随机信号。高斯分布的随机变量概率密度函数满足下式:
fX(x)?3. 均匀分布随机信号
1e2??(x?m)22?2
统计分布是均匀分布的随机信号为均匀分布随机信号。均匀分布的随机变量概率密度函数满足下式:
1fX(x)?,a?x?b
b?a4. 正弦随机信号
给定具有某种概率分布的振幅随机变量A、角频率随机变量Ω与相位随机变量Θ,(具体概率分布与特性视应用而定),以(时间)参量t建立随机变量:
Wt?W(t,s)?Asin(?t??)。于是,相应于某个参量域T的随机变量族?Wt,t?T?为
正弦随机信号(或称为正弦随机过程)。
5. 贝努里随机信号
贝努里随机变量X(s)基于一个掷币实验(s表示基本结果事件):1表示s为正面,0表示s不为正面;s不为正面的概率为P[X(s)=1]=p,s为正面的概率为P[X(s)=0]=q,其中p+q=1。
若无休止地在t=n (n=0, 1, 2, …)时刻上,独立进行(相同的)掷币实验
{X1,X2,X3,...,Xn,...},其中Xn与n和s都有关,构成无限长的随机变量序列:
应记为X(n,s),于是,
?1,在t?n时刻,s?正面Xn?X(n,s)??
0,在t?n时刻,s?正面?而且有概率:
P[X(n,s)?1]?pP[X(n,s)?0]?q
其中, p+q=1。上述的随机变量序列:{X1,X2,X3,...,Xn,...}通常被称为随机序列(或随机过程),也被称为(离散)随机信号,即贝努里随机信号。
正式的定义如下: