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自测自评试题参考答案解析

时间:2023-06-23 理论教育 版权反馈
【摘要】:二、选择题1.C;2.C;3.C;4.A;5.A;6.D;7.B;8.C;9.A;10.A。

自测自评试题参考答案解析

一、填空题

1.10-3Sa(10-3πf);1000Hz;1000Hz。2.978-7-111-37389-6-Chapter02-231.jpg。3.A2τ2Sa2(π);A2τ。4.aX+aYσ2X+σ2Y。5.0;PXfHf2。6.高斯(正态);978-7-111-37389-6-Chapter02-232.jpg978-7-111-37389-6-Chapter02-233.jpg;2×10-12δτ)。7.时间。8.978-7-111-37389-6-Chapter02-234.jpg;0.5。9.Ks*t0-t);978-7-111-37389-6-Chapter02-235.jpg978-7-111-37389-6-Chapter02-236.jpgKRst-t0);978-7-111-37389-6-Chapter02-237.jpg

二、选择题

1.C;2.C;3.C;4.A;5.A;6.D;7.B;8.C;9.A;10.A。

三、简答题

1.矩形脉冲信号的频谱表达式为Xf)=Sa(π),第一个零点位置f=1。升余弦脉冲的频谱表达式为978-7-111-37389-6-Chapter02-238.jpg,第一个零点位置为2。可见,用第一个零点来定义带宽时,矩形脉冲信号的带宽为1,而升余弦脉冲的带宽为2,故在传输过程中升余弦脉冲会占用更宽的信道。

2.加性白高斯噪声的英文缩写为AWGN(Additive White Gaussian Noise)。“加性”表示噪声是以相加的形式叠加在信号上;“白”的含义是噪声的功率谱密度在很大范围内为常数;“高斯”的含义是噪声的瞬时值服从高斯分布。

3.(1)若随机过程的任意n概率密度函数与时间起点无关,则称它为狭义平稳随机过程。

(2)若随机过程的均值和方差为常数,自相关函数只与时间间隔τ有关,即E[Xt)]=aD[Xt)]=σ2E[XtXt+τ)]=RXτ),则称它为广义平稳随机过程。狭义平稳一定是广义平稳的,反之不一定成立。

4.(1)平稳随机过程自相关函数的定义为Rτ)=E[XtXt+τ)]。

(2)从自相关函数可得到随机过程的多个数字特征:①R(0)是随机过程的平均功率。②R(±∞)是随机过程的直流功率,直流功率的平方根为均值。③R(0)-R(±∞)是随机过程的交流功率,即随机过程的方差。

四、综合题

1.(1)能量信号的能量谱与其自相关函数是一对傅里叶变换。因此,可首先求得xt)的能量谱Gf)=Xf2=A2τ02Sa2(π0),由常用函数傅里叶变换表可查得其傅里叶反变换为三角脉冲,做简单对比得矩形信号的自相关函数为

978-7-111-37389-6-Chapter02-239.jpg

如图2-32所示。

(2)Rτ-τ0)的图形是Rτ)向右移τ0,如图2-33所示。

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图 2-32

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图 2-33

(3)R(0)=A2τ0,其值等于能量信号的总能量。(www.xing528.com)

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其中978-7-111-37389-6-Chapter02-243.jpg

可见,Xt)的均值为零(常数),自相关函数与t无关,只与时间间隔τ有关,故为平稳随机过程。

3.(1)根据自相关函数的定义,得

978-7-111-37389-6-Chapter02-244.jpg

(2)对RYτ)求傅里叶反变换得Yt)的功率谱密度为

978-7-111-37389-6-Chapter02-245.jpg

4.(1)白噪声通过理想低通滤波器后,输出噪声的功率谱为

978-7-111-37389-6-Chapter02-246.jpg

则其自相关函数为 RYτ)=F-1[PYf)]=n0BSa(2π

(2)输出噪声上相隔τ=1/B的两个随机变量协方差为(输出噪声均值为0)

Cτ=1/B)=Rτ=1/B)=n0BSa(2πB/B)=0

τ=1/B是自相关函数RYτ)的第二个零点。可见,Yt)和Yt+τ)是不相关的。由于输入噪声是高斯的,因此输出也是高斯的,故Yt)和Yt+τ)也是独立的,它们的联合概率密度函数为

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其中,978-7-111-37389-6-Chapter02-248.jpg978-7-111-37389-6-Chapter02-249.jpg,代入上式得

978-7-111-37389-6-Chapter02-250.jpg

(3)由于cos2πf0t和sin2πf0t都是确定值,因此Zt)=Yt)cos2πf0t-Yt+τ)sin2πf0t是两个高斯随机变量Yt)和Yt+τ)的线性组合,故也是高斯随机变量,其均值和方差分别为

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由此可得其一维概率密度函数为978-7-111-37389-6-Chapter02-252.jpg

(4)当τ=2/Bτ=1/(2B)时,上述(2)、(3)两项结果仍然成立。因为Cτ=2/B)=Rτ=2/B)=0和Cτ=1/(2B))=Rτ=1/(2B))=0,即相隔τ=2/Bτ=1/(2B)的两个随机变量仍然都是独立的。事实上,τ=1/(2B)和τ=2/B分别是自相关函数的第一个、第四个零点。

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