69039

Сигнал как случайный процесс. Математические модели. Характеристики

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Если при рассмотрении случайного процесса зафиксировать некоторый момент времени то значение реализации процесса в этот момент называемое сечением является случайной величиной обладающей некоторыми вероятностными свойствами.

Русский

2014-09-29

256.5 KB

7 чел.

Лекция 2.7

Тема 2. Сообщение и сигнал.

Занятие 7. Сигнал как случайный процесс. Математические модели. Характеристики.

Определение сигнала как случайного процесса.

Способы задания случайных процессов, описывающих сигналы.

Характеристики случайных процессов, моделирующих сигнал.

/1/. 29-36

/2/. 19-25


Определение сигнала как случайного процесса.

Передача информации по каналу связи происходит во  времени. Поэтому сигнал, как физический процесс, участвующий в переносе информации, представляет собой функцию времени s(t). В электросвязи сигналом  s(t) является ток или напряжение ( в кабельной линии в устройстве связи).

Если бы функция s(t), передаваемая по каналу связи,  была однозначно определена на обоих концах канала,  то она не могла бы служить для передачи информации. Только случайная временная функция (случайный процесс) может являться  сигналом  -  переносчиком сообщения.

Говорят,  что сигнал является случайным  процессом потому, что  он  заранее  не  известен получателю или не может быть предсказан заранее.

При заданных  условиях  наблюдения  случайный сигнал s(t) может принимать ту или иную конкретную форму sR (t).  Эти  возможные формы  называются  реализациями  (рис.2.7.1).

Наличие различных реализаций сигнала позволяет ему переносить различную информацию. Для этого достаточно при осуществлении связи установить соответствие между каждым сообщением и определенными реализациями сигнала. Тогда по принятой реализации сигнала можно судить о том, какое сообщение выдал источник, то есть получить о нем информацию.

Таким образом, случайный процесс, как случайная функция времени выступает в качестве обобщенной математической модели передаваемого (или принимаемого) случайного сигнала. Поэтому в дальнейшем изложении речь пойдет о свойствах и описании случайных процессов, соответствующих таким сигналам.

Совокупность всех возможных реализаций { s (t) } случайного  процесса  s(t) называется ансамблем.

Итак, случайный процесс является ансамблем своих реализаций, каждая из которых представляет собой некоторую функцию времени. При этом предсказать точно, какова будет реализация в следующем наблюдении.

Способы задания случайных процессов, описывающих сигналы.

Если при рассмотрении случайного процесса зафиксировать некоторый момент времени , то значение реализации процесса в этот момент — называемое сечением— является случайной величиной, обладающей некоторыми вероятностными свойствами. Эти свойства проявляются через вероятности попадания (распределения) реализаций в некоторые области (подмножества) значений.

Задать случайный процесс — это значит указать вероятности попадания реализаций в определенную область значений. Например:

    Р { < s(t) <  , 0 < t < T }          и т.п.

    Сигнал и соответствующий ему случайный процесс может быть задан на всей оси времени (   < t <   ) или на промежутке времени (t1 < t <t2 ).

А. В случаи, когда число реализаций конечно,  можно  просто перечислить их и задать их вероятности.

Важно различать обозначения.

неслучайное число (константа)

неслучайный аргумент функции

случайная величина

оператор (функции)

событие.

Примеры.

1) Процесс s(t), заданный на всей оси - < t < ,значения которого на интервалах времени  от  (k - 1)T  до  kT  остаются постоянными (здесь  k  -  целое число) и принимают значения на каждом из этих интервалов значения  +1 или  -1,  независимо от значений на других интервалах, с вероятностями  соответственно p1  и  p2  = 1 - p1 .

    Отрезок реализации такого процесса показан на рис.2.7.2

Такой процесс может описывать (моделировать) первичный  сигнал на  выходе телеграфного устройства.

При р12=0.5 сигнал называется случайный синхронный ТАГ сигнал”.

2)Процесс s(t) задан на  промежутке 0 < t < T и имеет две реализации :

    s1 (t) = U0 cos   t;

    s2 (t) = U0 cos   t  -

с вероятностями p(s1 ) = p1 ,  p(s2 ) = p2  = 1 - p1  . (рис. 2.7.3)

Такой процесс может служить сигналом,  информационное содержание  которого определяется  значением  частоты (сигнал частотной манипуляции ).

В. Если число реализаций бесконечно,  то задание значений реализаций производится на основе выбора соответствующего закона распределения их вероятностей. В свою очередь закон распределения вероятностей случайных величин задается посредством неслучайных функций (функций распределения) и неслучайных чисел (числовых характеристик).

Сечению случайного процесса в момент  соответствует интегральная функция распределения.

(2.7.1)

где — вероятность того, что случайная величина  не превысит некоторого заданного значения .

Частная производная

 (2.7.2)

называется одномерной дифференциальной функцией распределения (иначе — плотностью вероятности) процесса  для

Размерность дифференциальной функции распределения (плотности распределения ) обратна размерности процесса .

Обратная зависимость между функциями  и  вводится через интегральное преобразование

 (2.7.3)

Аналогично вводится двумерная плотность вероятности  :   (2.7.4)

где   (2.7.5)

двумерная интегральная функция распределения.

Если значения случайной функции (процесса) при любых значениях независимы, то

  (2.7.6)

   (2.7.7)

где — неслучайные параметры нормального процесса при  условии их независимости от выбора момента .

Соответственно, интегральная функция распределения:

  (2.7.8)

Графическое изображение дифференциального  и интегрального распределений гауссова (нормального) процесса представлено на рисунке 2.7.4.

Знание закона распределения позволяет вычислить вероятности попадания значений реализаций в интересующие нас области.

Так, по определению:

  (2.7.9)

Тогда, как следствие,

  (2.7.10)

Вероятность попадания значений реализаций в интервал определяется

 (2.7.11)

Пример.

Для нормального закона распределения в частном случае, когда ,

(2.7.12)

где функция  называется интегралом вероятности или функцией Крампа:

   (2.7.13)

Соответственно

   (2.7.14)

  (2.7.15)

Характеристики случайных процессов, моделирующих сигнал.

Наряду с  интегральной  и  дифференциальной   плотностями распределения  значений реализаций случайного процесса большую роль при описании сигналов играют числовые характеристики случайных процессов. Это, как правило, числа, получаемые в результате усреднения значений случайного процесса либо во  времени, либо по  совокупности (ансамблю) значений.  В последнем случай говорят о статистическом усреднении.

Среднее статистическое значение случайного процесса называется его  математическим ожиданием.

Если  w[s(t )] - одномерная плотность распределения вероятности процесса s(t) в момент времени  ,

    w1{s(tx )} =  w1 (u, tx)     (2.7.16)

то  его  математическое ожидание равно

 (2.7.17)

при условии, что s(t) принимает значения от -   до     .

В данном представлении математическое ожидание является функцией времени, то есть значение  зависит от выбора момента .

Функцией времени является в общем случае и  дисперсия  случайного процесса:

                                  2

    D {s(tx )} =  [s(tx )-M{s(tx)}]2 w1[s(tx )] ds ,  (2.7.18)

а также  функция корреляции  случайного процесса:

B{t0 ,tx }=  [s(t0 )-M{s(t0 )}][s(tx )-M{s(tx )}] w2 [s(t0 ),s(tx )] ds1 ds2 , (2.7.19)

где w2 [s(t0 ),s(tx )] - двумерная плотность распределения вероятностей для сечений процесса   и   .

Если M{s(t)} и D{s(t)} не зависят от выбора момента t,  а функция корреляции B{t0 ,tч } зависит только от значения разности

,

то случайный процесс называется стационарным (в широком смысле). Тогда используется обозначение B{ }, а из определения дисперсии и функции корреляции следует:

                      D{s(t)} = B{0}.   (2.7.20)

Для конкретной  реализации сигнала можно определить среднее значение по времени или постоянную составляющую:

   (2.7.21)

Разность

   (2.7.22)

называется  переменной составляющей реализации сигнала.

Среднее значение квадрата реализации определяется

  (2.7.23)

а среднее значение квадрата переменной составляющей

 (2.7.24)

Если s(t) представляет собой величину тока  или  напряжения, то  Рк  имеет физический смысл мощности, выделяемой на сопротивлении 1 Ом.  В дальнейшем величина Рк  будет  именоваться мощностью постоянной составляющей сигнала, а величина Рк-  -  мощностью переменной составляющей сигнала.

Временная функция корреляции  реализации сигнала определяется  с учетом обозначения (2.7.22)

(2.7.25)

Для многих  стационарных  процессов  средние  значения по времени совпадают со средними значениями по ансамблю, то есть

            (2.7.26)

    (2.7.27)

    (2.7.28)

    Такие процессы называются  эргодическими.

Для эргодических процессов к числу важнейших характеристик следует отнести функцию корреляции .

По своему физическому смыслу эта функция, с одной стороны, характеризует степень взаимосвязи между сечениями процесса  и , которая всегда ослабевает с увеличением значения  . (рис. 2.7.5)

.

Если   (2.7.29), (2.7.30)

говорят, что между значениями сечений процесса не существует связи (любые сечения некоррелированны) Если справедливо (2.7.30), а условие (2..7.29) не выполняется, то говорят, что взаимную связь между сечениями процесса  следует считать несущественной (их можно считать некоррелированными) только при значениях :

  (2.7.31)

где  называется интервалом корреляции.

С другой стороны, исходя из (2.7.20), (2.7.27), (2.7.28)

  (2.7.32)

то есть значение функции корреляции эргодического процесса при  совпадает со средней мощностью этого процесса.

Пример.

Для нормального стационарного процесса  числовыми характеристиками закона распределения являются:

математическое ожидание ;

дисперсия

где ,  — параметры закона распределения (2.7.7) и (2.7.8).

Иначе говоря, с учетом (2.7.17) и (2.7.7),

(2.7.33)

Аналогично   (2.7.34)

Нормальный стационарный случайный процесс (и его функции распределения любого порядка) полностью задается своим математическим ожиданием  и функцией корреляции . Так, двумерная плотность вероятности имеет вид:

(2.7.35)

где — коэффициент корреляции.   (2.7.36)

Существенная особенность НССП заключается в том, что здесь понятия независимости (см.2.7.6) и не коррелированности (см. 2.7.29) равнозначны: некоррелированные сечения всегда независимы. Это правило не всегда справедливо для других видов случайных процессов.

Эргодичность НССП определяется видом его функции корреляции .

Достаточным условием эргодичности НССП является сходимость интеграла

     (2.7.37)

Так, например, для непрерывного нормального стационарного процесса без последствий (винеровский процесс):

    (2.7.38)

условие (2.7.37) выполняется. Следовательно, нормальный процесс с функцией корреляции вида (2.7.38) обязательно эргодический.

Перечисленные свойства случайных процессов как моделей случайных сигналов являются наиболее общими. В последующем будут приведены дополнительные сведения об описании сигналов и помех в реальных каналах связи с помощью математических моделей.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

20010. Программное обеспечение компьютера, состав и структура. Назначение операционной системы. Командное взаимодействие пользователя с компьютером. Графический пользовательский интерфейс 48.5 KB
  Программное обеспечение компьютера состав и структура. Компьютерная программа представляет собой последовательность команд записанных в двоичной форме на машинном языке понятном процессору компьютера. Совокупность готовых к исполнению программ хранящихся в оперативной и внешней памяти компьютера называется его программным обеспечением. Системное программное обеспечение обеспечивает согласованное взаимодействие устройств компьютера и создает условия для выполнения остальных программ.
20011. Понятие файла и файловой системы организации данных (папка, иерархическая структура, имя файла, тип файла, параметры файла). Основные операции с файлами и папками, выполняемые пользователем. Понятие об архивировании и защите от вирусов 57 KB
  Понятие файла и файловой системы организации данных папка иерархическая структура имя файла тип файла параметры файла. Основные операции с файлами и папками выполняемые пользователем. Имя файла состоит из двух частей разделенных точкой: собственно имя файла и расширение определяющее его тип программа данные и т. Собственно имя файлу дает пользователь а тип файла обычно задается программой автоматически при его создании.
20012. Вступ в економічну інформатику 78 KB
  Термін «інформація» визначає відомості, повідомлення або знання про реально існуючі процеси і об’єкти, а також про їх зв’язки та взаємодію, що доступні для практичного використання людиною.
20013. Технологии работы с текстовыми документами. Текстовые редакторы и процессоры: назначение и возможности 35.5 KB
  Более совершенные текстовые редакторы имеющие целый спектр возможностей по созданию документов например поиск и замена символов средства проверки орфографии вставка таблиц и др. Основные элементы текстового документа Текст документа текстового редактора содержит следующие элементы: символ минимальная единица текстовой информации; слово любая последовательность символов ограниченная с обоих концов служебными символами.; предложение любая последовательность символов между двумя точками; строка любая последовательность символов...
20014. Технологии работы с графической информацией. Растровая и векторная графика. Аппаратные средства ввода и вывода графических изображений 96.5 KB
  Создавать и хранить графические объекты в компьютере можно в виде – Растрового изображения Векторного изображения Растровые изображения Растровые изображения очень хорошо передают реальные образы. Такие изображения легко выводить на монитор или принтер поскольку эти устройства тоже основаны на растровом принципе. Одной из главных проблем растровых файлов является масштабирование: при существенном увеличении изображения появляется зернистость ступенчатость картинка может превратиться в набор неряшливых квадратов увеличенных пикселей ....
20015. Табличные базы данных (БД): основные понятия (поле, запись, первичный ключ записи); типы данных 42 KB
  Табличные базы данных БД: основные понятия поле запись первичный ключ записи; типы данных. Системы управления базами данных и принципы работы с ними. Поиск удаление и сортировка данных в БД. Любой из нас начиная с раннего детства многократно сталкивался с базами данных .
20016. Технология обработки информации в электронных таблицах (ЭТ). Структура электронной таблицы. Типы данных: числа, формулы, текст 38 KB
  Типы данных: числа формулы текст. Графическое представление данных. Электронные таблицы Электронная таблица это программа обработки числовых данных хранящая и обрабатывающая данные в прямоугольных таблицах. Можно вводить и изменять данные одновременно на нескольких рабочих листах а также выполнять вычисления на основе данных из нескольких листов.
20017. Интернет. Информационные ресурсы и сервисы компьютерных сетей: Всемирная паутина, файловые архивы, интерактивное общение. Назначение и возможности электронной почты. Поиск информации в Интернете 72 KB
  Адресация в Интернет Для того чтобы связаться с некоторым компьютером в сети Интернет Вам надо знать его уникальный Интернет адрес. Существуют два равноценных формата адресов которые различаются лишь по своей форме: IP адрес и DNS адрес. IP адрес IP адрес состоит из четырех блоков цифр разделенных точками. Благодаря такой организации можно получить свыше четырех миллиардов возможных адресов.
20018. Виды информационных моделей (на примерах). Реализация информационных моделей на компьютере. Пример применения электронной таблицы в качестве инструмента математического моделирования 55.5 KB
  Понятие модели. Пример применения электронной таблицы в качестве инструмента математического моделирования. Моделирование Человечество в своей деятельности научной образовательной постоянно созадет и использует модели окружающего мира. Строгие правила построения моделей сформулировать невозможно однако человечество накопило богатый опыт моделирования различных объектов и процессов.