Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Флуктуационный шум

Математическое описание сигнала | Математическое представление сигналов | Геометрическое представление сигналов | Представление сигналов в виде рядов ортогональных функций | Спектральное представление периодических сигналов | Спектральное представление непериодических сигналов | Теорема запаздывания. | Спектры мощности. | Разложение непрерывных сигналов в ряд Котельникова | Спектр дискретизированного сигнала при дискретизации импульсами конечной длительности (сигнал амплитудно-импульсной модуляции или АИМ сигнал) |


Примером случайного процесса является флуктуационный шум, наиболее характерный для большинства каналов электросвязи. Для количественных расчетов воздействия флуктуационного шума на сигнал необходимо знать основные вероятностные характеристики. Поскольку шум образуется как сумма большого числа отдельных независимых колебаний, он, согласно центральной предельной теореме представляет собой стационарный эргодический случайный процесс с гауссовским (нормальным) распределением вероятности.

ПРВ гауссовского процесса описывается формулой [6, 32]:

в которую входят два числовых параметра m и σ 2, имеющие смысл математического ожидания и дисперсии: m = M (x), σ 2 = D (X).

График плотности вероятности W (x) представляет собой колоколообразную кривую с единственным максимумом в точке x = m (рис. 5.11). Из графика видно, что с уменьшением σ кривая все более локализуется в окрестности точки x = m. Для флуктуационного шума обычно M (x) = 0.

 

Рис. 5.11. Гауссовское распределение вероятностей

 

Функция распределения вероятности для гауссовского случайного процесса:

После замены переменных y = (x - m)/ σ эта функция приводится к виду:

где

– интеграл вероятности.

Функция Ф0(z) табулирована в математических справочниках. Заметим, что Ф0(- z) = -Ф0(z), Ф0(0) = 0, Ф0(∞) = 0,5. Для приближенных вычислений можно воспользоваться приближенным выражением:

Ф0(z) ≈ 0,5 - 0,65 exp[-0,44(z + 0,75)2]

Пример5.1. Вычислим вероятность того, что мгновенное значение флуктуационного шума с нулевым средним и дисперсией σ 2 = 9 [B2] превысит уровень x 0 = 6 [B].

Исходя из определения функции распределения вероятности, вероятность превышения случайным процессом уровня x 0

p (X > x 0) = 1 - p (Xx 0) = 1 - F (x 0)

Подставляя значение F (x 0) для гауссовского случайного процесса, получаем:

p (X > x 0) = 1 - 0,5 - Ф0[(x 0 - m)/σ] = 0,5 - Ф0[(x 0 - m)/σ]

Для заданных числовых значений и m = 0, воспользовавшись таблицами или приближенной формулой для Ф0(z), получаем:

p (X >6) ≈ 2,33∙10-2.

Обычно спектральная плотность мощности Gx (f) флуктуационного шума постоянна в широком диапазоне частот, т. е. можно приближенно считать, что: Gx (f) = N 0 при 0 ≤ f ≤ ∞. В этом случае шум называют белым. Это название дано по аналогии с белым светом, имеющим все частотные компоненты.


Дата добавления: 2015-10-28; просмотров: 53 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Нормальный случайный процесс (гауссов процесс)| Понятие аналитического сигнала

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)