Gan signālu, gan troksni komunikācijā var uzskatīt par nejaušiem procesiem, kas laika gaitā mainās.
Nejaušajam procesam ir gadījuma lieluma un laika funkcijas īpašības, un to var aprakstīt no divām dažādām, bet cieši saistītām perspektīvām:①nejaušais process ir bezgalīgu izlases funkciju kopums;②Nejaušs process ir nejaušu mainīgo kopa.
Nejauša procesa statistiskos raksturlielumus raksturo tā sadalījuma funkcija vai varbūtības blīvuma funkcija. Ja nejauša procesa statistiskie raksturlielumi nav atkarīgi no laika sākuma punkta, to sauc par stingri stabilu procesu.
Digitālās funkcijas ir vēl viens īss veids, kā aprakstīt nejaušus procesus. Ja procesa vidējā vērtība ir nemainīga un autokorelācijas funkcija R (T1, T1+ τ)= R (T), procesu sauc par vispārinātu stacionāru procesu.
Ja process ir stingri stabils, tam jābūt kopumā stabilam; pretējā gadījumā tā var nebūt patiesība.Ja procesa vidējais laika rādītājs ir vienāds ar atbilstošo statistisko vidējo, process ir ergodisks.Ja process ir ergodisks, tas ir arī stabils; pretējā gadījumā tā var nebūt patiesība.
Vispārinātā stacionārā procesa autokorelācijas funkcija R (T) ir laika starpības R vienmērīga funkcija, un R (0) ir vienāda ar kopējo vidējo jaudu, kas ir R（ τ) maksimālā vērtība. Jaudas spektrālais blīvums (P) ξ (f) ir Furjē transformācijas autokorelācijas funkcija R() (Vīnera Minčina teorēma). Šis pārveidojumu pāris nosaka konversijas attiecības starp laika un frekvences domēniem. Gausa procesa varbūtības sadalījums atbilst normālajam sadalījumam, un tā pilnīgam statistiskam aprakstam ir nepieciešami tikai tā skaitliskie raksturlielumi. Viendimensijas varbūtības sadalījums ir atkarīgs tikai no vidējā un dispersijas, un divdimensiju varbūtības sadalījums galvenokārt ir atkarīgs no korelācijas funkcijas. Gausa process joprojām ir Gausa process pēc lineārās transformācijas. Attiecības starp normālā sadalījuma funkciju un Q (x) vai ERF (x) funkciju ir ļoti noderīgas, lai analizētu digitālo sakaru sistēmu prettrokšņu veiktspēju. Stohastisks process, kas ir stacionārs Pēc tam, kad I (T) iziet cauri lineārajai sistēmai, tā izvades process ξ 0 (T) arī ir stabils.
Šaurjoslas nejaušības procesu un sinusoidālo viļņu, kā arī šaurjoslas Gausa trokšņa, statistiskie raksturlielumi ir piemērotāki modulācijas sistēmu, joslas caurlaides sistēmu un bezvadu sakaru izbalēšanas daudzceļu kanālu analīzei. Trīs izplatītākie komunikācijas sadalījumi ir Reilija sadalījums, rīsu sadalījums un normālais sadalījums: sinusoidālā nesēja signāla aploksne plus šaurjosla. Gausa troksnis parasti ir rīsu sadalījums. Ja signāla amplitūda ir liela, tai ir tendence uz normālu sadalījumu; ja amplitūda ir maza, tā ir aptuveni Reilija sadalījums.
Gausa baltais troksnis ir ideāls modelis, lai analizētu kanāla aditīvo troksni, un galvenais trokšņa avots sakaru termiskajā troksnī pieder pie šāda veida trokšņiem. Tās vērtības jebkuros divos dažādos laikos nav korelētas un statistiski neatkarīgas. Pēc tam, kad baltais troksnis iziet cauri joslas ierobežotai sistēmai, rezultāts ir joslas ierobežots troksnis. Teorētiskajā analīzē bieži sastopams zemas caurlaidības baltais troksnis un joslas baltais troksnis.
Iepriekš minētais ir raksts “Saziņas sistēmas nejaušs process”, ko jums sniedza Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd., cerams, ka šis raksts var palīdzēt jums uzlabot zināšanas. Papildus šim rakstam, ja meklējat labu optisko šķiedru sakaru iekārtu ražotāja uzņēmumu, ko varat apsvērtpar mums.
Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. galvenokārt ir sakaru produktu ražotājs. Pašlaik ražotās iekārtas aptverONU sērija, optisko moduļu sērija, OLT sērija, unraiduztvērēju sērija. Mēs varam nodrošināt pielāgotus pakalpojumus dažādiem scenārijiem. Esiet laipni aicinātikonsultēties.
