Nii signaali kui ka müra suhtluses võib pidada juhuslikeks protsessideks, mis ajas muutuvad.
Juhuslikul protsessil on juhusliku suuruse ja ajafunktsiooni tunnused, mida saab kirjeldada kahest erinevast, kuid omavahel tihedalt seotud vaatenurgast: (1) Juhuslik protsess on lõpmatu valimifunktsioonide hulk; (2) Juhuslik protsess on juhuslike muutujate hulk.
Juhuslike protsesside statistilisi omadusi kirjeldatakse nende jaotusfunktsiooni või tõenäosustiheduse funktsiooniga. Kui juhusliku protsessi statistilised omadused on aja alguspunktist sõltumatud, nimetatakse seda rangelt statsionaarseks protsessiks.
Numbrilised tunnused on veel üks hea viis juhuslike protsesside kirjeldamiseks. Kui protsessi keskmine on konstantne ja autokorrelatsioonifunktsioon R(t1,t1+τ)=R(T), siis öeldakse, et protsess on üldistatud paigal.
Kui protsess on rangelt statsionaarne, siis peab see olema laias laastus statsionaarne ja vastupidi, see ei pruugi olla tõsi.
Protsess on ergoodiline, kui selle aja keskmine on võrdne vastava statistilise keskmisega.
Kui protsess on ergoodiline, siis on see ka statsionaarne ja vastupidi, see ei pruugi olla tõsi.
Üldistatud statsionaarse protsessi autokorrelatsioonifunktsioon R(T) on ajavahe r paarisfunktsioon ja R(0) on võrdne keskmise koguvõimsusega ja on R(τ) maksimaalne väärtus. Võimsuse spektraaltihedus Pξ(f) on autokorrelatsioonifunktsiooni R(ξ) Fourier' teisendus (Wiener - Sinchin teoreem). See teisenduspaar määrab ajapiirkonna ja sageduspiirkonna vahelise teisendussuhte. Gaussi protsessi tõenäosusjaotus järgib normaaljaotust ja selle täielik statistiline kirjeldus nõuab ainult selle arvulisi karakteristikuid. Ühemõõtmeline tõenäosusjaotus sõltub ainult keskmisest ja dispersioonist, kahemõõtmeline tõenäosusjaotus aga peamiselt korrelatsioonifunktsioonist. Gaussi protsess on pärast lineaarset teisendust endiselt Gaussi protsess. Seos normaaljaotusfunktsiooni ja funktsiooni Q(x) või erf(x) vahel on väga kasulik digitaalsete sidesüsteemide müravastase toimivuse analüüsimisel. Pärast seda, kui statsionaarne juhuslik protsess ξi(t) läbib lineaarse süsteemi, on ka selle väljundprotsess ξ0(t) stabiilne.
Kitsaribalise juhusliku protsessi ja siinuslaine pluss kitsariba Gaussi müra statistilised omadused sobivad paremini hääbuvate mitmeteekanalite analüüsiks modulatsioonisüsteemis/ribapääsusüsteemis/juhtmevabas sides. Rayleighi jaotus, Rice'i jaotus ja normaaljaotus on kolm levinumat suhtlusjaotust: siinusekujulise kandesignaali mähisjoon pluss kitsaribaline Gaussi müra on üldiselt Rice'i jaotus. Kui signaali amplituud on suur, kaldub see normaaljaotusele. Kui amplituud on väike, on see ligikaudu Rayleighi jaotus.
Gaussi valge müra on ideaalne mudel kanali aditiivse müra analüüsimiseks ning selle müra hulka kuulub side peamine müraallikas, termiline müra. Selle väärtused kahel erineval ajal on korrelatsioonita ja statistiliselt sõltumatud. Kui valge müra läbib ribapiiranguga süsteemi, on tulemuseks ribapiiranguga müra. Madalpääs valge müra ja ribapääs valge müra on teoreetilises analüüsis tavalised.
Ülaltoodud on artikkel "Sidesüsteemi juhuslik protsess", mille on teile toonud Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD. ja HDV on optilisele sidele kui peamisele tootmisseadmele spetsialiseerunud ettevõte, ettevõtte enda toodang: ONU seeria, optiliste moodulite seeria,OLT seeria, transiiveri seeria on kuum seeria tooteid.
