1樓：【爵爺】2貨
隨機訊號的數字特徵如果本身也是隨較長的時間變化而變化的話，那麼這種隨機訊號屬於非平穩隨機過程。否則均屬於平穩隨機過程。平穩隨機過程的分析比較成熟，也相對容易一些。
而非平穩的隨機過程，比較不容易計算。對於平穩隨機過程，由於其統計數字特徵不隨時間變化，因此許多分析方法與研究非隨機過程的方法相似，傅立葉變換方法仍是主要的分析工具。
隨機訊號的統計特性
2樓：萌小殤
隨機訊號不能用確定的時間函式來表達，只能通過其隨時間或其幅度取值的統計特徵來表達。這些統計特徵值有：
①數學期望值，描述隨機訊號的平均值。
②方差值，描述隨機訊號幅度變化的強度。
③概率密度函式，是描述訊號振幅數值的概率。
④相關函式，描述隨機訊號的每兩個具有一定時間間隔的幅度值之間的聯絡程度的數值，它是時間間隔的一個函式。
⑤功率譜密度，描述隨機訊號在平均意義上的功率譜特性。
以上這些統計特徵是描述隨機訊號的主要數字特徵。研究隨機訊號的數學方法是隨機過程理論。
隨機訊號分析基礎公開課
3樓：匿名使用者
《隨機訊號分析基礎(高等學校電子資訊學科十二五規劃教材)》(作者梁紅玉、鄭霖、王俊義、樊孝明)為廣西重點學科(通訊工程和電子資訊工程)精品課程的專業基礎課教材，目的是幫助相關專業讀者打下牢固的隨機訊號分析的基礎，使其掌握現代訊號分析和處理技術的研究方法，緊跟技術發展。全書共六章，主要包括隨機訊號的基本理論和分析方法。《隨機訊號分析基礎(高等學校電子資訊學科十二五規劃教材)》在回顧隨機變數研究方法的基礎上引出隨機訊號的相關概念，然後分別從隨機訊號的時域和頻域討論隨機訊號的特點，並對隨機訊號通過線性系統響應以及通訊系統中常見的窄帶隨機訊號進行了分析。
本書以概率論、高等數學和訊號系統分析的基礎知識為背景，既可以作為高等學校通訊、電子資訊類專業學生的教材，也可作為相關專業領域的師生、科研人員和工程技術人員的參考資料。
第一章 隨機變數基礎1．1 概率基本術語1．1．1 概率空間1．1．2 條件概率1．2 隨機變數及其分佈1．2．1 隨機變數1．2．2 隨機變數統計描述1．2．3 常見隨機變數的分佈1．3 隨機變數函式及其分佈1．3．1 一維隨機變數函式的分佈1．3．2 二維隨機變數函式的分佈1．4 隨機變數及其函式的數字特徵1．4．1 一維隨機變數的數字特徵1．4．2 二維隨機變數的數字特徵1．4．3 隨機變數的矩1．4．4 n維隨機變數的數字特徵1．4．5 統計平均運算元1．5 高斯隨機變數1．5．1 高斯隨機變數的概率密度函式1．5．2 一維高斯分佈函式的求解1．5．3 高斯隨機變數的性質習題一第二章 隨機訊號的基本概念2．1 隨機訊號的定義及其分類2．1．1 隨機訊號的定義2．1．2 隨機訊號的分類2．2 隨機訊號的統計描述2．2．1 隨機訊號的概率分佈2．2．2 隨機訊號的數字特徵2．2．3 典型訊號舉例2．3 兩個隨機訊號的統計特性分析2．3．1 聯合概率分佈2．3．2 聯合矩特性2．3．3 正交性、線性無關性與統計獨立性2．4 高斯隨機訊號2．4．1 高斯隨機訊號的概念2．4．2 高斯隨機訊號的性質習題二第三章 隨機訊號的平穩性與各態歷經性3．1 平穩性與聯合平穩性3．1．1 嚴平穩與寬平穩隨機訊號3．1．2 廣義平穩的判定與意義3．1．3 聯合平穩性3．1．4 其他平穩的概念3．2 平穩訊號的相關函式3．2．1 自相關函式的性質3．2．2 互相關函式的性質3．2．3 平穩隨機訊號的相關係數與相關時間3．3 隨機訊號的各態歷經性3．3．1 統計平均與時間平均3．3．2 均值各態歷經性3．3．3 相關函式各態歷經性3．3．4 隨機訊號的廣義各態歷經性3．3．5 意義及應用習題三第四章 隨機訊號的頻域分析4．1 確知訊號分析4．1．1 確知訊號的型別4．1．2 確知訊號的自相關函式與互相關函式4．1．3 能量訊號的能量譜4．1．4 功率訊號的功率譜4．2 隨機訊號的功率譜密度4．2．1 隨機訊號功率譜密度的定義4．2．2 平穩隨機訊號的功率譜密度4．2．3 功率譜密度的性質4．3 互功率譜密度4．3．1 定義與性質4．3．2 互功率譜與互相關函式的關係4．4 隨機訊號的頻寬4．5 高斯白噪聲與帶限白噪聲4．5．1 高斯白噪聲4．5．2 帶限白噪聲習題四第五章 隨機訊號通過線性系統分析5．1 線性系統的基本理論5．1．1 線性系統的概念5．1．2 線性系統的分析方法5．2 隨機訊號通過線性系統分析5．2．1 隨機訊號通過線性時不變系統的時域分析5．2．2 隨機訊號通過線性系統的頻域分析5．2．3 多個隨機訊號通過線性系統分析5．3 白噪聲通過線性系統分析5．3．1 輸入輸出統計特性5．3．2 白噪聲通過理想低通線性系統5．3．3 白噪聲通過理想帶通線性系統5．4 線性系統輸出端隨機訊號的概率分佈5．4．1 高斯隨機訊號通過線性系統5．4．2 寬頻非高斯隨機訊號通過窄帶線性系統5．5 最佳線性濾波器5．5．1 輸出訊雜比最大的最佳線性濾波器5．5．2 匹配濾波器習題五第六章 窄帶隨機訊號分析6．1 希爾伯特變換6．1．1 希爾伯特變換定義6．1．2 希爾伯特變換的性質6．2 窄帶隨機訊號的定義及表示6．2．1 窄帶隨機訊號的定義6．2．2 窄帶隨機訊號的表示6．3 窄帶隨機訊號的統計分析6．4 窄帶高斯隨機訊號包絡和相位分佈6．4．1 窄帶高斯噪聲的包絡和相位的一維概率分佈6．4．2 窄帶高斯隨機訊號包絡平方的一維分佈6．5 隨相正弦波訊號加窄帶高斯噪聲之和的包絡和相位的分佈6．5．1 隨相正弦波加窄帶高斯噪聲包絡和相位的分佈6．5．2 隨相正弦波加窄帶高斯噪聲包絡平方的一維分佈習題六附錄a 本書常用符號附錄b 三角函式變換表附錄c 常用訊號的傅立葉變換表附錄d 傅立葉變換的基本性質。
隨機訊號,有什麼好教材
4樓：匿名使用者
隨機訊號分析，隨機訊號分析與工程應用。。。去超星看看吧，好多來著
5樓：匿名使用者
隨機訊號分析這本教材不錯。
《隨機訊號分析》共分為5章。主要內容包括：隨機變數基礎知識；隨機訊號的基本概念，涉及平穩、遍歷隨機訊號的基本內容；平穩隨機訊號的譜分析；線性系統對隨機訊號的作用機理，涉及到一些隨機訊號特別是平穩隨機訊號的線性變換或線性濾波的基本問題；窄帶隨機訊號的表示及其統計特性。
為實現窄帶訊號的表示，對希爾伯特變換給出了較細緻的分析。
《隨機訊號分析》為21世紀高等學校規劃教材。《隨機訊號分析》共分為八章，主要內容包括概率論基礎、隨機訊號、平穩隨機訊號及其譜分析、各態歷經性與隨機實驗、隨機訊號通過線性系統、窄帶隨機訊號、隨機訊號通過非線性系統、泊松過程與馬爾可夫鏈。《隨機訊號分析》主要從工程應用的角度，討論隨機訊號的基本理論和分析方法，力求聯絡工程實踐，強調物理意義，內容全面，敘述清楚，例題與圖示豐富，便於教學與自學。
《隨機訊號分析》可作為高等院校通訊、電子資訊類專業本科生或研究生的教材或教學參考書，也可供相關專業的師生和相關領域的科研和工程技術人員參考。
內容簡介
《隨機訊號分析》可作為電子、通訊、控制工程專業本科生及碩士研究生教材，也可作為應用數學專業本科及碩士研究生階段的參考書；對於希望學習和了解隨機訊號分析與應用的電子、通訊、控制工程等專業技術人員，也是很好的參考資料。
圖書目錄
第1章 隨機變數的基礎知識
第2章 隨機訊號分析
第3章 平穩隨機訊號的譜分析
第4章 隨機訊號通過線性系統的分析
第5章 窄帶隨機訊號
附錄 習題答案
參考文獻
6樓：匿名使用者
隨機訊號分析
與處理講義
隨機訊號分析
用功率譜密度分析隨機過程,為什麼不用頻譜分析呢?
7樓：李賀偉
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。
一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
8樓：無庸自道
這問題有點久了啊，這個問題應該是細心的初學者都會有的疑問吧。
解答如下：
頻譜分析是針對確定訊號的（因為要滿足狄利克雷條件，隨機訊號無法滿足），這樣分析才有意義。
功率譜主要是針對隨機訊號，也就是你說的隨機過程。那為什麼不能分析隨機過程的頻譜？答案很簡單，因為你求不出來！
因為隨機過程有若干的樣本函式，他們不僅是很難確定的，而且是隨機的，所以即使你找到了一條樣本函式，得到了頻譜，它也是無意義的，因為它不能反映整個隨機過程的情況。
那麼為什麼用功率譜可以呢？因為統計特性是不隨時間的推移而變化的，所以隨機過程的自相關函式能夠在時域完整描述其統計特性，而自相關函式的ft變換，也就是功率譜密度是在頻域對隨機過程統計特性的完整描述。
以上只是個人淺顯的理解，希望對你有幫助。
9樓：
一、定義：
功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
二、分析：
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
三、由二的分析可知，頻譜分析往往是對於一些波訊號進行研究的方法，通常不適合分析具有概率性質的隨機變數的研究，而功率譜密度分析是適合的工具。
隨機訊號傅立葉變換和功率譜密度圖給出的資訊有什麼不同
傅立葉變換包含振幅和相位雙重資訊 功率譜 自譜 只含振幅資訊，相位資訊已丟失。傅立葉變換之後經常要畫圖，有幅度，相位，實部和虛部，那麼我看到相位和虛部圖是不一樣的，不一樣在哪 不一樣 傅立葉變換之後得到的每個點都是複數，如a bi幅度是 根號下 a 2 b 2 相位是 arctan b a 實部是 ...
在隨機訊號分析中為什麼要定義功率譜密度
頻譜密度 一個bai 適當的係數 每單位頻率du攜帶的功 zhi率，這被稱作是功 dao率譜密度，簡稱psd 這個在不內嚴格意義上容來講，可以看作是能量的一種表述，巨集觀上來說，能量分析起來是比較穩定的，波的疊加過程中可能振幅會衰減或遞增，加速度可能會疊加，但是能量反映的是最原始作用在物體上的表徵，...
常用的簡單隨機抽樣的方法有哪些，隨機抽樣的具體方法是什麼？
1 簡單隨機抽樣，也稱純隨機抽樣。它主要用於對調查物件的情況一無所知或知之甚少的調查。常見的抽籤 擲骰子和擲銅錢等都屬於這種方法。這也就是說，調查者可以不帶任何框框，通過一定的方式。任意抽取某一單位某一物件進行調查。由於這種方法工作量較大，花銷也高，因此，在實際工作中採用率比較低。2 分層抽樣，又稱...