Gan signālu, gan troksni komunikācijā var uzskatīt par nejaušiem procesiem, kas laika gaitā mainās.
Nejaušam procesam ir gadījuma lieluma un laika funkcijas īpašības, kuras var aprakstīt no diviem dažādiem, bet cieši saistītiem aspektiem: (1) Nejaušais process ir bezgalīgu izlases funkciju kopa; (2) Nejaušs process ir nejaušu lielumu kopa.
Nejaušo procesu statistiskās īpašības raksturo to sadalījuma funkcija vai varbūtības blīvuma funkcija. Ja nejauša procesa statistiskās īpašības nav atkarīgas no laika sākuma punkta, to sauc par stingri stacionāru procesu.
Ciparu pazīmes ir vēl viens glīts veids, kā aprakstīt nejaušus procesus. Ja procesa vidējais lielums ir nemainīgs un autokorelācijas funkcija R(t1,t1+τ)=R(T), process tiek uzskatīts par vispārinātu stacionāru.
Ja process ir stingri stacionārs, tad tam ir jābūt plaši stacionāram, un otrādi ne vienmēr ir taisnība.
Process ir ergodisks, ja tā laika vidējais rādītājs ir vienāds ar atbilstošo statistisko vidējo.
Ja process ir ergodisks, tad tas ir arī stacionārs, un otrādi ne vienmēr ir taisnība.
Vispārināta stacionāra procesa autokorelācijas funkcija R(T) ir laika starpības r vienmērīga funkcija, un R(0) ir vienāds ar kopējo vidējo jaudu un ir R(τ) maksimālā vērtība. Jaudas spektrālais blīvums Pξ(f) ir autokorelācijas funkcijas R(ξ) Furjē transformācija (Vīna – Sinčina teorēma). Šis pārveidojumu pāris nosaka konversijas attiecības starp laika domēnu un frekvences domēnu. 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, savukārt 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. Pēc tam, kad stacionārs gadījuma process ξi(t) iziet cauri lineārai sistēmai, arī tā izvades process ξ0(t) ir stabils.
Šaurjoslas nejaušības procesa un sinusoidālā viļņa plus šaurjoslas Gausa trokšņa statistiskie raksturlielumi ir piemērotāki izbalējošu daudzceļu kanālu analīzei modulācijas sistēmā/joslas caurlaidības sistēmā/bezvadu komunikācijā. Reilija sadalījums, Rīsa sadalījums un normālais sadalījums ir trīs izplatīti komunikācijas sadalījumi: sinusoidālā nesēja signāla un šaurjoslas Gausa trokšņa apvalks parasti ir Rīsa 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 kanāla aditīvā trokšņa analīzei, un galvenais komunikācijas trokšņa avots, termiskais troksnis, pieder pie šāda veida trokšņiem. Tās vērtības jebkuros divos dažādos laikos nav korelētas un statistiski neatkarīgas. Kad baltais troksnis iziet cauri ierobežotas joslas sistēmai, rezultāts ir joslas ierobežots troksnis. Teorētiskajā analīzē bieži sastopams zemas caurlaidības baltais troksnis un joslas baltais troksnis.
Iepriekš minētais ir raksts "Sakaru sistēmas izlases process", ko jums piedāvā Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD., un HDV ir uzņēmums, kas specializējas optiskajā komunikācijā kā galvenajā ražošanas iekārtā, uzņēmuma paša ražošanā: ONU sērija, optisko moduļu sērija,OLT sērija, raiduztvērēju sērija ir karsta produktu sērija.
