Tutti i signali è u rumore in a cumunicazione ponu esse cunsiderati cum'è prucessi aleatorii chì cambianu cù u tempu.
Prucessu aleatoriu hà e caratteristiche di a variabile aleatoria è a funzione di u tempu, chì ponu esse descritte da dui perspettivi diffirenti, ma strettamente ligati: (1) U prucessu aleatoriu hè l'inseme di funzioni di mostra infinite; (2) Un prucessu aleatoriu hè un inseme di variàbili aleatorii.
E proprietà statistiche di prucessi aleatorii sò descritte da a so funzione di distribuzione o funzione di densità di probabilità. Se e proprietà statistiche di un prucessu aleatoriu sò indipindenti di u puntu di partenza di u tempu, hè chjamatu un prucessu strettu stazionariu.
E caratteristiche numeriche sò un altru modu pulitu di discrive i prucessi aleatorii. Se a media di u prucessu hè custante è a funzione d'autocorrelazione R(t1,t1+τ)=R(T), u prucessu hè dittu generalizatu stazionariu.
Se un prucessu hè strettamente stazionariu, allora deve esse largamente stazionariu, è viceversa ùn hè micca necessariamente vera.
Un prucessu hè ergodic se u so tempu mediu hè uguali à a media statistica currispundente.
Se un prucessu hè ergodic, allora hè ancu stazionariu, è vice versa ùn hè micca necessariamente veru.
A funzione di autocorrelazione R(T) di un prucessu stazionariu generalizatu hè una funzione pari di a diferenza di u tempu r, è R(0) hè uguale à a putenza media tutale è hè u valore massimu di R(τ). A densità spettrale di putenza Pξ(f) hè a trasformata di Fourier di a funzione di autocorrelazione R(ξ) (teorema di Wiener - Sinchin). Stu paru di trasfurmazioni determina a relazione di cunversione trà u duminiu di u tempu è u duminiu di freccia. A distribuzione di probabilità di un prucessu gaussianu ubbidisce à una distribuzione normale, è a so descrizzione statistica cumpleta richiede solu e so caratteristiche numeriche. A distribuzione di probabilità unidimensionale dipende solu da a media è a varianza, mentri a distribuzione di probabilità bidimensionale dipende principarmenti da a funzione di correlazione. Un prucessu gaussianu hè sempre un prucessu gaussianu dopu a trasfurmazioni lineari. A relazione trà a funzione di distribuzione normale è a funzione Q (x) o erf (x) hè assai utile per analizà a prestazione anti-rumore di i sistemi di cumunicazione digitale. Dopu chì un prucessu aleatoriu stazionariu ξi(t) passa per un sistema lineare, u so prucessu di output ξ0(t) hè ancu stabile.
E caratteristiche statistiche di u prucessu casuale di banda stretta è l'onda sinusoidale più u rumore gaussianu di banda stretta sò più adattati per l'analisi di i canali multipath fading in u sistema di modulazione / sistema di banda passante / cumunicazione wireless. A distribuzione di Rayleigh, a distribuzione di Rice è a distribuzione normale sò trè distribuzioni cumuni in a cumunicazione: l'envelope di u signale sinusoidale di u trasportatore più u sonu Gaussian narrow-band hè in generale a distribuzione di u Rice. Quandu l'amplitude di u signale hè grande, tende à a distribuzione normale. Quandu l'amplitude hè chjuca, hè apprussimatamente a distribuzione Rayleigh.
U sonu biancu gaussianu hè un mudellu ideale per analizà u rumore additivu di u canali, è a fonte principale di u sonu in a cumunicazione, u sonu termale, appartene à stu tipu di rumore. I so valori in ogni dui tempi diffirenti ùn sò micca correlati è statisticamente indipendenti. Dopu chì u rumore biancu passa per un sistema di banda limitata, u risultatu hè un rumore limitatu di banda. U rumore biancu passa-bassu è u rumore biancu passa-banda sò cumuni in l'analisi teorica.
U sopra hè u "processu aleatoriu di u sistema di cumunicazione" articulu purtatu à voi da Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD., è HDV hè una sucietà specializata in cumunicazione otticu cum'è l'equipaggiu di produzzione principale, a produzzione propria di a cumpagnia: serie ONU, serie di moduli ottici,serie OLT, a serie di transceiver sò una serie calda di prudutti.
