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1、1,第七讲 遍历随机过程,问题：随机过程 的各数字特征（集合平均），能否用任一条样本函数的特征（时间平均）来代替,2,在较长的时间T内观测 一个工作在稳定状态下 的接收机的输出电压：,工作条件不变，对相同的接收机 同时观测其输出电压：,幅值的时间平均：,概率意义,平稳情况下,幅值的统计平均,3,1、均值各态历经性,代表随机信号的时间平均,是时间t的函数，与取那条样本无关,与取那条样本有关，与时间无关,广义各态历经性的定义,在相关理论的范围内讨论历经过程，即讨论两种时间平均：,均值和自相关,4,2、均值各态历经的条件和含义（重点）,条件1、X（t）均值平稳,任何一条样本函数所包含的取值状态与随机
2、过程（任意时刻）所有的状态相同，而且出现的频率与随机过程各状态的概率相同,条件2、X（t）的时间平均与样本函数无关，即 对各条样本函数的取值一样，,均值各态历经,5,3、自相关各态历经性,其中,6,4、相关各态历经的条件和含义（重点）,任何一条样本函数都同样的经历了随机过程的各种二阶可能状态,条件1、 不是 的函数，而是 的函数， 即随机过程相关平稳,条件2、 与样本函数无关，,相关各态历经,在各条样本函数中可能状态 相同，且以相同的概率出现,7,5、各态历经性的定义,设X(t)是一个平稳随机过程，如果同时满足均值各态历经、相关各态历经，则称x（t）广义各态历经,如果一个平稳随机过程X(t)，
3、它的各种时间平均（时间足够长）与相应的统计平均以概率1相等,则称X(t)具有严格的各态历经性，或该过程为严各态历经过程,8,在实际应用中，如果随机过程是平稳的，我们总是凭经验假设它是各态历经的。,6、假设随机过程各态历经的意义,任何一个样本函数的特性都可以充分代表随机过程的全部统计特性，简化研究过程和实际统计方法,实际中，在通信系统中，我们认为噪声和信号一般都是平稳和各态历经的,各态历经的意义,9,从定义(重点),零均值平稳正态随机信号：,遍历性判断,从充分条件,均值遍历性：,相关遍历性,若不含周期分量,10,例 判断随机过程X(t)=Y的遍历性， 其中Y是方差不为零的随机变量。,解：,平稳随
4、机过程,结论：一个随机变量一定不是各态历经的,11,例 判断 是否具有遍历性，其中均匀分布于(0，2)。,解、均值遍历性,自相关遍历性,12,各态历经性判别,13,7、用实验手段研究随机过程的统计特性,统计实验分析的理论基础：,统计实验分析的目的：,各态历经假设,从时间序列（实验数据）出发（一个实现）， 估计它所代表的随机过程X（t）的统计特性,均值、方差、相关函数、功率谱密度（频域特性），密度函数,待估计的量：,14,随机过程的数字特征估计,均值函数： mean() 用法：m=mean(x) 功能：返回X(n)均值估计,均值：,估计方法的好坏评判,无偏、一致估计量,15,方差函数： var(
5、) 用法：sigma2=var(x) 功能：返回X(n) 方差估计,方差：,标准方差函数： std() 用法：sigma=std(x) 功能：返回X(n) 标准方差估计,有偏（渐进无偏）、一致估计量,16,自相关函数： xcorr() 用法：c = xcorr(x,option) 功能：返回X(n) 自相关函数估计,自相关函数：,biased,unbiased,有偏（渐进无偏）、一致估计量,17,互相关函数： xcorr() 用法：c = xcorr(x,y,option) 功能：返回X(n) ,Y(n)互相关函数估计,互相关函数：,有偏（渐进无偏）、一致估计量,18,19,函数： xcov() 用法：与自相关函数及互相关函数相同,协方差函数与互协方差函数：,20,函数： ksdensity() 用法：f,xi = ksdensity(x) 功能：估计用矢量x表示的随机序列在xi处的概率密度f。,随机过程的概率密度估计,函数： hist() 用法：hist(y,x) 功能：画出用矢量y表示的随机序列的直方图，参数x表示 计算直方图划分的单元。,
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