Байланыштагы сигналды да, ызы-чууну да убакыттын өтүшү менен өзгөргөн кокус процесстер катары кароого болот.
Кокус процесс эки башка, бирок бири-бири менен тыгыз байланышкан көз караштан сүрөттөлүүчү кокустук чоңдуктун жана убакыт функциясынын мүнөздөмөлөрүнө ээ: (1) Кокус процесс – чексиз тандалма функциялардын жыйындысы; (2) Кокус процесс - кокус өзгөрмөлөрдүн жыйындысы.
Кокус процесстердин статистикалык касиеттери алардын бөлүштүрүү функциясы же ыктымалдык тыгыздык функциясы менен сүрөттөлөт. Кокус процесстин статистикалык касиеттери убакыттын башталгыч чекитинен көз карандысыз болсо, ал катуу стационардык процесс деп аталат.
Сандык өзгөчөлүктөр кокус процесстерди сүрөттөөнүн дагы бир тыкан жолу болуп саналат. Эгерде процесстин орточо мааниси туруктуу жана автокорреляция функциясы R(t1,t1+τ)=R(T) болсо, процесс жалпыланган стационардуу деп аталат.
Эгерде процесс катуу стационар болсо, анда ал кеңири стационарлуу болушу керек жана тескерисинче, сөзсүз түрдө туура эмес.
Процесс эргодикалык болуп саналат, эгерде анын орточо убакыттык көрсөткүчү тиешелүү статистикалык орточо көрсөткүчкө барабар болсо.
Эгерде процесс эргодикалык болсо, анда ал да стационардык болуп саналат жана тескерисинче, сөзсүз түрдө туура эмес.
Жалпыланган стационардык процесстин R(T) автокорреляция функциясы r убакыт айырмасынын жуп функциясы, ал эми R(0) жалпы орточо кубаттуулукка барабар жана R(τ) максималдуу мааниси. Күчтүн спектрдик тыгыздыгы Pξ(f) – R(ξ) автокорреляция функциясынын Фурье түрлөшүүсү (Винер – Синчин теоремасы). Бул жуп өзгөртүүлөр убакыт домени менен жыштык доменинин ортосундагы конверсиялык байланышты аныктайт. Гаусс процессинин ыктымалдык бөлүштүрүлүшү нормалдуу бөлүштүрүүгө баш ийет жана анын толук статистикалык сүрөттөлүшү анын сандык мүнөздөмөлөрүн гана талап кылат. Бир өлчөмдүү ыктымалдык бөлүштүрүү орточо жана дисперсияга гана көз каранды, ал эми эки өлчөмдүү ыктымалдык бөлүштүрүү негизинен корреляция функциясына көз каранды. Гаусс процесси сызыктуу трансформациядан кийин дагы Гаусс процесси болуп саналат. Кадимки бөлүштүрүү функциясы менен Q(x) же erf(x) функциясынын ортосундагы байланыш санарип байланыш системаларынын ызы-чууга каршы иштешин талдоодо абдан пайдалуу. Стационардык кокус процесс ξi(t) сызыктуу система аркылуу өткөндөн кийин анын чыгуу процесси ξ0(t) да туруктуу болот.
Тар диапазондуу кокус процесстин статистикалык мүнөздөмөлөрү жана синус-толкун плюс тар тилкелүү Гаусс ызы-чуусу модуляция системасында/өткөрүү системасында/зымсыз байланышта өчүп бараткан көп жолдуу каналдарды талдоо үчүн көбүрөөк ылайыктуу. Рэйлинин бөлүштүрүлүшү, Райстын бөлүштүрүлүшү жана нормалдуу бөлүштүрүү байланыштын үч таралышы: синусоидалдык алып жүрүүчү сигналдын конверти плюс тар тилкелүү Гаусс ызы-чуусу жалпысынан Райстын бөлүштүрүлүшү болуп саналат. Сигналдын амплитудасы чоң болгондо, ал нормалдуу бөлүштүрүүгө умтулат. Амплитудасы аз болгондо, ал болжол менен Рэйлей бөлүштүрөт.
Гаусс ак ызы-чуусу каналдын аддитивдик ызы-чуусун талдоо үчүн идеалдуу модель болуп саналат жана коммуникациядагы ызы-чуунун негизги булагы болгон жылуулук ызы-чуу ушул түргө кирет. Анын ар кандай эки башка убактагы маанилери корреляциясыз жана статистикалык көз карандысыз. Ак ызы-чуу тилке менен чектелген системадан өткөндөн кийин, натыйжада тилке менен чектелген ызы-чуу пайда болот. Теориялык анализде аз өтүүчү ак ызы-чуу жана тилкелүү ак ызы-чуу кеңири таралган.
Жогоруда Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD тарабынан сизге алып келген "байланыш системасынын кокус процесси" макаласы болуп саналат., жана HDV негизги өндүрүш жабдуулары катары оптикалык байланыш адистешкен компания болуп саналат, компаниянын өз өндүрүшү: ONU сериясы, оптикалык модулдук сериясы,OLT сериясы, transceiver сериясы продуктылардын ысык сериясы.
