Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Lý thuyết tín hiệu: Tín hiệu ngẫu nhiên - Võ Thị Thu Sương

Bài giảng "Lý thuyết tín hiệu: Tín hiệu ngẫu nhiên" cuing cấp cho người học các kiến thức: Định nghĩa, random signals, power spectral density, parameters and their physical meaning, signal transmission through linear systems,. . | Bài giảng Lý thuyết tín hiệu: Tín hiệu ngẫu nhiên - Võ Thị Thu Sương TÍN HIỆU NGẪU NHIÊN Định nghĩa Tín hiệu không đóan được trước khi nó xuất hiện Không thể mô tả bởi biểu thức tóan học Được mô tả bằng lý thuyết xác xuất Được gọi là “quá trình ngẫu nhiên” Quá trình ngẫu nhiên gồm một số hữu hạn các biến ngẫu nhiên Ví dụ: x (t ) 5 c o s ( 2 f c t ), w h e re is ra n d o m CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 1.5 Random Signals 1.5.1 Biến ngẫu nhiên X(A) Biến ngẫu nhiên là một đại lượng thực mà trị của nó phụ thuộc vào biến cố ngẫu nhiên. (để biến cố NN có thể được mô tả một cách định lượng) Ví du độ lệch của viên đạn so với mục tiêu là một đại lượng phụ thuộc vào kết qủa của lần bắn. Sự phụ thuộc này được được biểu diễn bởi quy luật xác suất gọi chung là phân bố Sự phân bố của biến NN được mô tả bởi hàm mật độ xác suất PX(x). 1 . n o n -n e g a tiv e : p X (x) 0 2 . n o r m a li z e d : - p X ( x)dx 1 x2 3 . e v e n t p r o b a b i li t y : P ( x1 X x 2 ) = p X ( x )dx x1 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Discrete pdf p ( X xi ) has the same properties (change integration to summation) Two important random variables and their pdf 1 . U n i f o r m r a n d o m v a r i a b le 1 c o n tin u o u s p X ( x ) , fo r a x b b a 1 d is c re te : p ( X xi ) , fo r X { x 0 , , x M 1} M 2 . G a u s s i a n ( n o r m a l) r a n d o m v a r i a b le 2 (x m X ) 1 2 2 p X (x) e X 2 X CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các thông số 1. m ean: m X E{ X } xp X ( x)dx 2 2 2 2 2 . v a ria n c e : X E { ( X m X ) } E { X } mX ( v a r i a n c e = m e a n s q u a r e v a lu e - m e a n v a lu e s q u a r e ) Example: Data bits are modeled as uniform random variable with two values Symbols are modeled as uniform random variable .