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1、干扰与噪声的区别:干扰与噪声的区别:(1)(1)噪声与有用信号混合在一起,不能分开:干扰的作用一般可以与有用信号分离开,甚至可以补偿。(2)(2)从部位上:噪声在输入端,输出端;而干扰在中间环节上,所以二者有不同的传函。因为噪声与有用信号在一起,但二者性质不同,有用信号是确定信号,噪声是随机信号,其要求与确定信号不同,随机信号用概率论描述。第1页/共17页二.正态随机变量和正态随机向量 1概率:随机事件,实验结果,平均结果符合稳定规律。随机实验:符合下面三个特点:(1)条件相同条件下可重复进行 (2)每次实验结果不止一个事先明确所有结果 (3)进行试验之前不能确定哪个结果会出现 随机实验中,一
2、次试验中呈现不确定性,而在大量试验中 呈现出规律性,称随机事件。第2页/共17页2 2强调几个概念(1 1)大数定理:是指两方面的情况,即随着试验次数的增多,数学期望 和方差趋于 稳定,概率也是趋于稳定。(2 2)中心极限定理:一个随机变量 可以表示多个独立的随机变量之和,因此我们在进行试验时对随机变量有许多影响因素,如果它们互相独立,最终之和常服从正态分布。(3 3)平稳随机过程:均值为常数,且相关函数为单变量。如果加上方差有限即为宽平稳过程。物理意义为:过程的统计特性与时间原点的选择无关。一般一个过程前后条件不随时间变化即为平稳过程,例如某一曲线在水平线上下波动。第3页/共17页(4 4)
3、各态经历性:单个样本平均值与数学期望相等,自相关函数的数学期望与统计特性相一致。(5 5)马尔柯夫过程:现在及过去的状态与后来的状态有关。(6)(6)加速度原理:随机信号的处理也影响系统对误差的评价,例如转台速度平稳性误差比人家 10倍,回转精度也用表示。第4页/共17页第二节第二节 随机过程和正态随机过程随机过程和正态随机过程1.1.正态随机过程:概率分布函数:即随机变量为变量的随机函数 第5页/共17页,也可以即小于某一值的概率,概率密度函数:一般也将作为最大误差 第6页/共17页2.2.均值与方差:正态分布特性的概率计算时很少直接用概率密度函数,用的是一些特征数据 3.3.正态随机变量:
4、对于多维系统,随即变量为 多维随即变量的特性要用量和概率密度来说明,其实一般用到二阶:,在,则 均值,(i=1,2k),,协方差。第7页/共17页第三节第三节 相关函数相关函数2.相关函数定义:3.相关函数数值计算:1.k1.k维随即变量:,K维联合概率密度函数,第8页/共17页4.4.强调几个概念,性质:(1)(1)(2);(3)周期平移,过程 的自 相关函数必是固定周期函数,且周期与 过程的周期相同。(4)对于一般系统 与 当 时相互独立,且 则 第9页/共17页第四节第四节 谱密度谱密度定义:的谱密度。定义:平均功率 一般对信号的平方称功率,积分后求平均就称 功率谱密度,也简称谱密度。第
5、10页/共17页扩展并注意扩展并注意:理论上可以证明平稳过程的总能量无限,能谱密度也不存在,所以在平稳过程中谱密度即指功率谱密度。谱密度与相关函数的关系,所以,第11页/共17页,所以 谱密度计算:(1)(1)直接求取法:根据谱密度定义式:(2)(2)由相关函数求谱密度:利用相关函数 大于一定值为0 这一特点求。第12页/共17页典型谱密度:1.指数相关随机过程的谱密度:实际系统中这一类随即过程占大多数,实际也比价好理解,即 相关数按时间规律指数衰减 2.常值谱密度因为,而 若(常数),则,所以,即能量无限,所以常讲谱密度函数不能开口就是这个道理,所以白噪声不存在。第13页/共17页 实际上当
6、谱密度很宽时,超过系统工作频带范围就认为白自噪声,在没有时,也用字噪声代替,但一般提取谱密度的方法有三种:(1)试验数据(2)估算(机理分析)(3)(3)常值谱密度(白噪声)或用符号运算。均方误差:对于随机信号系统的性能分析用均方差。第14页/共17页系统输入输出关系:所以:第15页/共17页谱密度与相关函数的关系:所以系统的等效带宽:白噪声是指在整个频率上都有相同强度的频率特性的噪声,实际应用时将频率为常值,带宽大大超过系统带宽的噪声称为白噪声,常用此来对系统进行估算。常值谱密度 :实际上当谱密度很宽时,超过系统工作频带范围就认为白自噪声,在没有时,也用白噪声代替 第16页/共17页感谢您的观看。第17页/共17页