电子科技大学随机信号分析CH2习题及答案Word格式文档下载.docx

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电子科技大学随机信号分析CH2习题及答案Word格式文档下载.docx

2.2假定二进制数据序列{B(n),n=1,2,

3,….}是伯努利随机序列,其每一位数据对应随机变量B(n),并有概率P[B(n)=0]=0.2和P[B(n)=1]=0.8。

试问,

(1)连续4位构成的串为{1011}的概率是多少?

(2)连续4位构成的串的平均串是什么?

(3)连续4位构成的串中,概率最大的是什么?

(4)该序列是可预测的吗?

如果见到10111后,下一位可能是什么?

2.4解:

解:

(1)

P-1011

=P[B(n)=1]卩[B(n+1)=0]”P[B(n+2)=1]”P[B(n+3)=11=0.80.20.80.8=0.1024

(2)设连续4位数据构成的串为B(n),

B(n+1),B(n+2),B(n+3),n=1,2,3,….其中B(n)为离散随机变量,由题意可知,它们是相互独立,而且同分布的。

所以有:

3

k

串(4bit数据)为:

X(n)^2B(n+k),

k=0

其矩特性为:

因为随机变量B(n)的矩为:

均值:

E[B(n)]=00.210.8=0.8方差:

-2=r_2

Var【B(n)】=E[B(n)1-{E[B(n)p

=020.2120.80.82

二0.8-0.82二0.16

所以随机变量X(n)的矩为:

一3kT

E[X(n)]=E|送2kB(n+k)

-k=0-

33

八2kE〔B(nk)丨八2k0&

12

k二0k二0

方差:

-3k1

D[X(n)]二Da2kB(n+k)

-k=0_

323

=送(2k)D【B(n+k)匸送4^0.16=13.6

k=0k=0

如果将4bit串看作是一个随机向量,则随机向量的均值和方差为:

串平均:

卜」Bn,Bn1,Bn2,Bn3?

=;

、0.8,0.8,0.8,0.8:

串方差:

Va^:

Bn,Bn1,Bn2,Bn3:

1

=10.16,0.16,0.16,0.16:

(3)概率达到最大的串为:

1,1,1,1:

(4)该序列是不可预测的,因为此数据序列各个数据之间相互独立,下一位数据是0或1,与前面的序列没有任何

关系。

所以如果见到10111后,下一位仍为0或1,而且仍然有概率

P[B(n)=0]=0.2和P[B(n)=1]=0.8。

2.3正弦随机信号{X(t,s)=Acos(200n),t>

0},其中振幅随机变量A取值为1和0,概率分别为0.1和0.9,试问,

(1)一维概率分布F(x,5);

(2)二维概率分布F(x,y,0,0.0025);

(3)开启该设备后最可能见到什么样的信号?

(4)如果开启后t=1时刻测得输出电压为1伏特,问t=2时刻可能的输出电压是什么?

概率多少?

它是可预测的随机信号

吗?

(1)X(t)二Acos2005

X(5)=A

Fx;

5二0.1ux-10.9ux

(2)

X(0)=1,X(0.0025)=0,依概率0.1发生

X(0)=0,X(0.0025)=0,依概率0.9发生

Fx,y;

0,0.0025=0.1ux-1,y0.9ux,y

(3)因为PlA=0]=0.9,所以开启该设备后90%的情况会见到无电压(A=0)。

(4)t=1时刻,有

Xt,s=Acos2001=A=1,可得A=1;

t=2时刻,有

Xt,s二Acos2002二A=1;

因为在A=1的前提下,t=2时刻输出电压为确定值1,所以p_X2=1/x1=1=1。

它是可预测的随机信号。

解题关键:

理解本随机信号中只有一个随机变量A,而它的值只在初始时是不确定的,一旦A的值确定了,信号变成了确定信号。

2.4若正弦信号x(t)=Acos(tG),其中振幅A与频率取常数,相位&

是一个随机变量,它均匀分布于「丁间,即

f(J二2-'

【0其他

求在t时刻信号X(t)的概率密度fxt(X)。

解:

注意到X(t)是G的函数,并且,==arccos-t。

对于任意给定的t,X(t)=ACOS(tG)随&

能有多个单调段。

但在每个单调段上都有,

2JA2-x2

因此,

X

A

2兀\

/a2—X2

L

其他

fx(t)(X)二f:

;

P(X)P(X)

fx(t)(X)二

2.5设质点运动的位置如直线过程X(t)=Vt+Xo,其中V^N(1,1)与X°

Dn(0,2),并彼此独立。

试问:

(1)t时刻随机变量的一维概率密度函数、均值与方差?

(2)它是可预测的随机信号吗?

2.7解:

(1)独立高斯分布的线性组合依然是高斯分布

E[X(t)]=E[VtX°

]=tE[V]E[X°

]=t

为:

fx(X)二

(t22)

exp{-

D[X(t)]二D[VtX0pt2D[V]D[X0pt22

所以它的一维概率密度函数

(2)此信号是可预测随机信号

2.6假定(-1,+1)的伯努利序列In,n=1,2,.J的取值具有等概特性。

(1)它的一维概率密度函数、均值与协方差函数?

(2)它是可预测的随机信号吗?

2.8解:

⑴片⑴=0.5(i1)0.5(\-1)

E[ln]=0.5(1-1)=0

Cgg)=Rgm)=E「九

EIlnilEgr0n厂n2

=<

2,

E[l^=1n^n?

(2)该随机信号不可预测

2.7给定随机过程X(t)和常数a,试以x(t)的自相关函数来表示差信号Y(t)=X(ta)-X(t)的自相关函数。

2.10解:

由题意可得:

RY(t1,t2)

=E[丫(切丫(t2)]

=E“X(t「a)-X(tjHX(t2a)-X(t2)l:

=E'

X(t<

a)X(t2a)】-E'

a)X(t2)]

-E'

X(t1)X(t^a)】E'

X(t1)X(t2)]

=RX(t1a,t2a^RX(t「和2)-RX(t1>

t^aVRX(t1,t2)

2.8两个随机信号X(t)=Asin(st+O)与Y(t)=Bcos(wt+O),其中A与B为未知分布随机变量,O为0〜2n均匀分布随机变量,A、B与O两两统计独立,3为常数,试问,

(1)两个随机信号的互相关函数RxY(tl,t2);

(2)讨论两个随机信号的正交性、互不相关(无关)性与统计独立性;

解:

e[X(t)]=e[AsinWt+。

)]=E〔A】e[sin2t+。

=0

[Yt~iiBcost「_0

Rxyt1,t2=CXYtj,t2「;

X匕Yt2

=e[AsingI+。

)Bcosgt2+°

)]

1__

=e〔a】e〔b】?

e⑶nW(t,—t2))+sinW(t,+t2)+2。

)]

=—e〔a】e〔b】{qn®

(1-t2))[-e^sinW(t,+t2)+2。

)P

=—E〔A】e〔B】sin(⑷(1-12))]

(2)①如果E[A]或E[B]为0,则

RXYt1,t2二CXYt1,t2=0,随机信号X(t)与

Y(t)正交且互不相关;

②如果E[A]与E[B]均不为0,则

RXYt1,t2=CXYt1,t20,X(t)与Y(t)不正父,

相关;

③因为随机信号X(t)与Y(t)中都有随机变量◎所以X(t)与Y(t)—般不会相互独立。

22

「x(t)1Y(t)1

.A一.B一

2.9

其中,

假定正弦电压信号X(t)=Acowt+O),A服从均匀分布U(-1,+1),Q服从均

匀分布UC/),它们彼此独立。

如果信号施加到RC并联电路上,求总的电流信号及其均方值。

题2.13

由电路原理的相关知识可知:

 

X(t>

AcostG,

i(t)=—cos盘t+。

)一ACsin但t+。

)贝卩

R?

E[it]

ACsin(t©

二Ecos(tc)

a2c

sin(2t2)

R

sin2(t&

_R

=E[-A^cos2(t□)

a2c22「2

EA2「J曲1

二丄」

6R26

2.10零均值高斯信号X(t)的自相关函数为Rx(ti,t2)=0.5e「X,求X(t)的一维和二维概率密度。

⑴因为mx(t>

RX(t1,t2^CX(t1,t2^0-5e

Dx(t>

C(0)R(0)

所以一维概率密度函数为:

i12

I〔x-mX(t)]I

2Dx(t)

fXx,texp—

J2Dx(t)

2?

-1;

exp-x

(2)高斯信号X(t)的二维概率密度函数

为:

wX(ti)0

X卩

X(t2)0

C(t1,t1)C(t1,t2)

CI

lC(t2,ti)C(t2,t2)7

i0.50.5exp(-1-t2|八,

0.5exp(―出—t2|)0.5’

20.5,1-

exp

x2

xf-2x1x2

21-

0.5

p(tit)=exp—,t2),贝U

fXXi,X2;

ti,t2

2.11某高斯信号的均值mx(t)=2,协方差Cx(讥)=8cos(t<

t2),写出当t1=0、t^0.5和t^1时的三维概率密度。

由定义得:

「C(t1,tJ

C(t1,t2)

C

=C(t2,t1)

C(t2,t2)

C(t2,t3)

C(t3,t1)

C(t3,t2)

C(t3,t3)>

「C(0,0)

C(0,0.5)

C(0,1)]

C(0.5,0)

C(0.5,0.5)

C(0.5,1)

C(1,0)

C(1,0.5)

C(1,1)丿

又因为

C(0,1)=C(1,0)=

心os

(1)

C(0,0)=C(0.5,0.5)=C(1,1)=8cos(0)=8

C(0,0.5)=C(0.5,1)=C(0.5,0PC(1,0.5)=8cos(0.5)

(8

I

C=8cos(1/2)

8cos1

「X(ty

X-

x(t2)

t=

t2

|,厂

2

X(ta)J

t3>

8cos(1/2)8cos1

88cos(1/2)

8cos(1/2)8

2.12

设随机变量(X,丫)〜N仏C),其中

叫2丿,

「23、

C=,35;

,求'

XX的概率密度和

Tj

Cx口

172exp

fXx,t31

⑵)

特征函数XYu,v

题2.19

因为E(X)=2与E(Y)=2,Dx=2,Dy=5,

…Cov(X,Y)33

而…TBXDT"

于是,(X,Y)〜N2,2;

2,5;

3/^10。

(X,Y)的概率密度函数为

fxYx,y=

1x-23x-2y-2y-2

5255

其特征函数为:

XYu,v=expj

12222

mxumyv1u2-2uv「2v

XYu,v

exp;

2j(u+v)-1(2u2+6uv+5v2J

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