Tako signal kot šum v komunikaciji lahko obravnavamo kot naključna procesa, ki se s časom spreminjata.
Naključni proces ima značilnosti naključne spremenljivke in časovne funkcije, ki ju je mogoče opisati z dveh različnih, a tesno povezanih perspektiv: (1) Naključni proces je niz neskončnih vzorčnih funkcij; (2) Naključni proces je množica naključnih spremenljivk.
Statistične lastnosti naključnih procesov opisuje njihova porazdelitvena funkcija ali funkcija gostote verjetnosti. Če so statistične lastnosti naključnega procesa neodvisne od časovne začetne točke, se imenuje strogo stacionarni proces.
Numerične značilnosti so še en dober način za opisovanje naključnih procesov. Če je povprečje procesa konstantno in je avtokorelacijska funkcija R(t1,t1+τ)=R(T), pravimo, da je proces generalizirano stacionaren.
Če je proces strogo stacionaren, potem mora biti na splošno stacionaren in obratno ni nujno res.
Proces je ergodičen, če je njegovo časovno povprečje enako ustreznemu statističnemu povprečju.
Če je proces ergodičen, potem je tudi stacionaren in obratno ni nujno res.
Avtokorelacijska funkcija R(T) posplošenega stacionarnega procesa je soda funkcija časovne razlike r, R(0) pa je enak skupni povprečni moči in je največja vrednost R(τ). Spektralna gostota moči Pξ(f) je Fourierjeva transformacija avtokorelacijske funkcije R(ξ) (Wienerjev - Sinchinov izrek). Ta par transformacij določa razmerje pretvorbe med časovno in frekvenčno domeno. Verjetnostna porazdelitev Gaussovega procesa je podrejena normalni porazdelitvi, njen popoln statistični opis pa zahteva le njegove numerične značilnosti. Enodimenzionalna verjetnostna porazdelitev je odvisna samo od povprečja in variance, dvodimenzionalna verjetnostna porazdelitev pa je odvisna predvsem od korelacijske funkcije. Gaussov proces je po linearni transformaciji še vedno Gaussov proces. Razmerje med normalno porazdelitveno funkcijo in funkcijo Q(x) ali erf(x) je zelo uporabno pri analizi protišumne zmogljivosti digitalnih komunikacijskih sistemov. Ko gre stacionarni naključni proces ξi(t) skozi linearni sistem, je tudi njegov izhodni proces ξ0(t) stabilen.
Statistične značilnosti ozkopasovnega naključnega procesa in sinusnega in ozkopasovnega Gaussovega šuma so bolj primerne za analizo upadajočih večpotnih kanalov v modulacijskem sistemu/pasovnem sistemu/brezžični komunikaciji. Rayleighova porazdelitev, Riceova porazdelitev in normalna porazdelitev so tri običajne porazdelitve v komunikaciji: ovojnica sinusnega nosilnega signala in ozkopasovnega Gaussovega šuma je na splošno Riceova porazdelitev. Ko je amplituda signala velika, teži k normalni porazdelitvi. Ko je amplituda majhna, je približno Rayleigheva porazdelitev.
Gaussov beli šum je idealen model za analizo dodatnega šuma kanala, glavni vir šuma v komunikaciji, toplotni šum, pa spada k tej vrsti šuma. Njegove vrednosti v dveh različnih časih so nekorelirane in statistično neodvisne. Ko beli šum prehaja skozi pasovno omejen sistem, je rezultat pasovno omejen šum. Nizkoprepustni beli šum in pasovni beli šum sta pogosta v teoretični analizi.
Zgoraj je članek o "naključnem procesu komunikacijskega sistema", ki vam ga je predstavil Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD., HDV pa je podjetje, specializirano za optično komunikacijo kot glavno proizvodno opremo, lastno proizvodnjo podjetja: serija ONU, serija optičnih modulov,serija OLT, serije oddajnikov so vroče serije izdelkov.
