Mind a jel, mind a zaj a kommunikációban véletlenszerű folyamatoknak tekinthető, amelyek idővel változnak.
A véletlen folyamatnak a valószínűségi változó és az időfüggvény jellemzői vannak, amelyek két különböző, de egymással szorosan összefüggő nézőpontból írhatók le: (1) A véletlen folyamat végtelen mintafüggvények halmaza; (2) A véletlen folyamat valószínűségi változók halmaza.
A véletlen folyamatok statisztikai tulajdonságait eloszlásfüggvényük vagy valószínűségi sűrűségfüggvényük írja le. Ha egy véletlen folyamat statisztikai tulajdonságai függetlenek az időponttól, akkor szigorúan stacionárius folyamatnak nevezzük.
A numerikus jellemzők egy másik remek módja a véletlenszerű folyamatok leírásának. Ha a folyamat átlaga állandó és az R(t1,t1+τ)=R(T) autokorrelációs függvény, akkor a folyamatot általánosított stacionáriusnak mondjuk.
Ha egy folyamat szigorúan stacionárius, akkor nagyjából stacionáriusnak kell lennie, és fordítva nem feltétlenül igaz.
Egy folyamat ergodikus, ha időátlaga megegyezik a megfelelő statisztikai átlaggal.
Ha egy folyamat ergodikus, akkor stacionárius is, és fordítva nem feltétlenül igaz.
Egy általánosított stacionárius folyamat R(T) autokorrelációs függvénye az r időkülönbség páros függvénye, és R(0) egyenlő a teljes átlagos teljesítménnyel és R(τ) maximális értéke. A Pξ(f) teljesítményspektrális sűrűség az R(ξ) autokorrelációs függvény Fourier-transzformációja (Wiener-Sinchin tétel). Ez a transzformációpár határozza meg az időtartomány és a frekvenciatartomány közötti konverziós kapcsolatot. A Gauss-folyamat valószínűségi eloszlása normális eloszlást követ, és teljes statisztikai leírásához csak a numerikus jellemzőire van szükség. Az egydimenziós valószínűségi eloszlás csak az átlagtól és a szóródástól, míg a kétdimenziós valószínűségi eloszlás elsősorban a korrelációs függvénytől függ. A Gauss-folyamat a lineáris transzformáció után is Gauss-folyamat. A normál eloszlási függvény és a Q(x) vagy erf(x) függvény közötti kapcsolat nagyon hasznos a digitális kommunikációs rendszerek zajellenes teljesítményének elemzésében. Miután egy stacionárius ξi(t) véletlen folyamat áthalad egy lineáris rendszeren, a ξ0(t) kimeneti folyamata is stabil.
A keskeny sávú véletlenszerű folyamat és a szinuszos plusz keskeny sávú Gauss-zaj statisztikai jellemzői alkalmasabbak a fading többutas csatornák elemzésére modulációs rendszerben/sáváteresztő rendszerben/vezeték nélküli kommunikációban. A Rayleigh-eloszlás, a Rice-eloszlás és a normál eloszlás három gyakori eloszlás a kommunikációban: a szinuszos vivőjel és a keskeny sávú Gauss-zaj burkológörbéje általában a Rice-eloszlás. Ha a jel amplitúdója nagy, akkor normális eloszlásra hajlik. Ha az amplitúdó kicsi, akkor ez megközelítőleg Rayleigh-eloszlás.
A Gauss-féle fehérzaj ideális modell a csatorna additív zajának elemzésére, és a kommunikáció fő zajforrása, a termikus zaj ehhez a zajtípushoz tartozik. Értékei bármely két különböző időpontban nem korrelálnak és statisztikailag függetlenek. Miután a fehér zaj áthalad egy sávkorlátozott rendszeren, az eredmény sávkorlátozott zaj. Az aluláteresztő fehér zaj és a sáv áteresztő fehér zaj gyakori az elméleti elemzésben.
A fenti a "kommunikációs rendszer véletlenszerű folyamata" című cikk, amelyet a Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD. hozott Önnek, és a HDV egy optikai kommunikációra szakosodott cég, mint fő gyártóberendezés, a cég saját gyártása: ONU sorozat, optikai modul sorozat,OLT sorozat, adó-vevő sorozat forró terméksorozat.
