随机信号分析基础——例题篇(例题2.1)

it2025-03-29  25

书籍参考:随机信号分析基础——王永德、王军(第五版)

上面就是例题以及题目所求的自相关函数了。题目要求很简单,但是仅此而已吗? 自相关函数是二维函数,由自相关函数公式,我们知道它包含直流分量、交流分量。从信号的特征来讲,它包含快慢的信息不包含强度。

1、从上面求出的 R x R_x Rx自相关函数是否是有意义的?如何判断? 求出的 R x R_x Rx是否有意义,必须建立在你的样本数m,以及选择采样时间的间隔选择 τ \tau τ是否有效?

2、m的有效性如何判断呢? 我们知道期望 m x ( t ) = E [ ( X ( t ) ] m_x(t)=E[(X(t)] mx(t)=E[(X(t)]是所有的样本在时间t的统计平均,是直流成分。 那么无论是哪一个时刻,一个电功率电路它的直流成分应该是相等的、保持不变的。

两者相等,我们可以下一个结论:样本数m=4经过初步检验有效。 这个说明m在这一步检验有效。能高枕无忧了吗?

m在直流有效,能说整体有效吗?别忘了电路系统里面还有交流成分。

3、一维里面有三个特征函数,期望、均方值、方差(概念遗忘的可以参考我之前的文章)。期望是直流成分、均方值既包括直流又包括交流,它是功率。那么检验交流成分只剩下方差,而方差恰好剔除了直流成分只剩下交流成分。

两个时刻的方差不相等,说明交流功率不相等。如果是同一个信号,在足够的样本下统计平均它的交流信号应该相等。 不相等是什么原因?说明你观测的样本数不够,至此我们可以下结论了:m=4无效,样本数不够。

改进方法:增大样本数m,最好让m越多越好,那么m的范围就是趋于无穷大。

4、二维有两个函数,一个自相关,一个协方差函数 C X ( t 1 , t 2 ) C_X(t1,t2) CX(t1,t2) 由定义式可知:它剔除了直流成分,既包含强度,又包含快慢。 它只代表交流成分。

C X ( t 1 , t 2 ) C_X(t1,t2) CX(t1,t2)只代表交流成分,竟然小于0,这说明了什么? 说明 R x R_x Rx小了,回顾 R x R_x Rx,它的由来是描述两个相邻时刻的相关性,它越大代表相关性越强。

R x R_x Rx小了说明 t 1 , t 2 t_1,t_2 t1t2之间的相关性弱,说明两个之间间隔大了,从而说明采样间隔 τ \tau τ选大了。说明这两个时刻选择是无效的。

也间接说明了 t n t_n tn无效,那么就是n无效。 改进:减小 τ \tau τ,使得 τ \tau τ趋向于0,从而这个t_2就趋向于无穷了。

5、附: 方差可以由上面之间求,也可以通过均方值来间接求,而且间接求更加简单。

通过均方值减去期望的平方就是方差。

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