随机信号处理考试6资料.doc

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1、随机信号分析与处理》期中自我测评试题(一) 一、填空(20分)1、按照时间和状态是连续还是离散,随机过程可以分成四类,这四类是_______________________________________________________________。2、如果随机过程___________________________________________________________________,则称X(t)为严格平稳随机过程。3、如果平稳随机过程____________________________________

2、_,则称该随机过程为各态历经过程。4、如果均匀分布的白噪声通过线性系统,输出服从____________________________________分布。5、正态随机过程的任意N维分布只有由________________________确定。6、窄带正态随机过程的相位服从________________,幅度服从_______________。7、如果一个随机过程未来的状态只与_____________,与_________________,则该过程称为马尔可夫过程。8、解析信号的功率谱负频部分为零,正频部分是实信号的

3、________。9、随机过程的相关时间反映了随机过程变化的快慢程度,相关时间越长,过程的取值变化______,相关时间越短,过程的取值变化___________。10、平稳随机信号通过线性系统分析,输入、输出过程的自相关函数的关系可表示为__________________________,输出与输入过程的功率谱之间的关系可表示为_____________________________。二、(20分)判断题(判断下列说法是否准确,正确的打T,错误的打F)。1、随机变量的均值反映了它的取值的统计平均值,它的方差反映了它的取

4、值偏离均值的偏离程度。(   )2、如果一个平稳随机过程的时间平均值等于统计平均值,时间相关函数等于统计相关函数,那么它是各态历经过程。(   )3、对于均方连续的随机过程,它的每一个样本函数也都是连续的。(   )4、白噪声通过一个理想低通滤波器,它的输出过程仍然为白噪声,但分布变成了正态分布。(   )5、对于平稳正态随机过程的任意N维分布只由它的均值和自相关函数确定。(   )6、正态随机过程通过非线性系统,输出仍然为正态分布。(   )7、随机过程的严平稳是指它的任意维概率密度与时间无关。(  )8、偶函数的希尔伯特

5、变换是偶函数,奇函数的希尔伯特变换是奇函数。(  )9、非线性系统普遍具有欺负小信号的特点。(  )10、对于零均值的正态随机过程,正交、不相关和独立三个概念是等价的。(  )三、计算题(每小题15分,共60分)1、设X(n)=acos(w0n+j),其中a为常数,j为(0,2p)上均匀分布的随机变量,求X(t)的均值和自相关函数。2、设平稳随机过程X(t)的自相关函数和和功率谱为,它们均是已知的,假定Y(t)=X(t)-X(t-T),其中T为常数,求Y(t)的均值、自相关函数和功率谱。3、假定功率谱为1的白噪声通过线性滤波

6、器,滤波器的传递函数为求输出的功率谱、自相关函数和一维概率密度。(提示:)4、设零均值正态过程的自相关函数为,求t1=0,t2=1/2时的二维正态概率密度(可以用矩阵形式表示)。提示:N维正态概率密度为         <查看解答>一、填空(20分)   1、连续时间随机过程,离散型随机过程、随机序列、离散随机序列   2、任意维概率密度不随时间起点的变化而改变。   3、均值和相关函数具有遍历性。   4、正态分布   5、一、二阶矩   6、均匀分布、瑞利分布   7、现在,过去   8、4倍   9、越慢,越快   1

7、0、,二、(20分)判断题(判断下列说法是否准确,正确的打T,错误的打F)。   1、T   2、T   3、F   4、F   5、T   6、F   7、F   8、F   9、T   10、T   三、计算题(每小题15分,共60分)1、解答                                                   2、解答:  ,,,所以3、解答:正态随机过程通过线性系统后输出仍然服从正态分布,所以我们只需要确定输出的均值和方差即可确定其概率密度函数。又,所以,且,,所以输出的均值,方差。故

8、输出的概率密度函数为。4、解答:;        ;       ;          励志美文美句摘抄1、不要放弃自己就是真正的坚强,虚心就是坚强,努力就是坚强,从头再来就是坚强,正直就是坚强,学会坚强之前要学会如何爱惜自己。2、人生,就没有,永远的悲痛;也没有,永远的欢欣。能使我们坚强

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