Nii signaali kui ka müra suhtluses võib pidada juhuslikeks protsessideks, mis ajas muutuvad.
Juhuslikul protsessil on juhusliku suuruse ja ajafunktsiooni omadused ning seda saab kirjeldada kahest erinevast, kuid tihedalt seotud vaatenurgast:①juhuslik protsess on lõpmatu valimifunktsioonide kogum;②Juhuslik protsess on juhuslike muutujate kogum.
Juhusliku protsessi statistilisi omadusi kirjeldatakse selle jaotusfunktsiooni või tõenäosustiheduse funktsiooniga.Kui juhusliku protsessi statistilised omadused ei sõltu ajalisest alguspunktist, nimetatakse seda rangelt stabiilseks protsessiks.
Digitaalsed funktsioonid on veel üks lühike viis juhuslike protsesside kirjeldamiseks.Kui protsessi keskmine väärtus on konstantne ja autokorrelatsioonifunktsioon R (T1, T1+ τ)= R (T), nimetatakse protsessi üldistatud statsionaarseks protsessiks.
Kui protsess on rangelt stabiilne, peab see olema üldiselt stabiilne;vastasel juhul ei pruugi see tõsi olla.Kui protsessi aja keskmine on võrdne vastava statistilise keskmisega, on protsess ergoodiline.Kui protsess on ergoodiline, on see ka stabiilne;vastasel juhul ei pruugi see tõsi olla.
Üldistatud statsionaarse protsessi autokorrelatsioonifunktsioon R (T) on ajavahe R paarisfunktsioon ja R (0) võrdub kogu keskmise võimsusega, mis on R（ τ) maksimaalne väärtus.Võimsuse spektraalne tihedus (P) ξ (f) on Fourier' teisenduse autokorrelatsioonifunktsioon R() (Wiener Minchini teoreem).See teisenduspaar määrab aja- ja sageduspiirkonna vahelise teisendussuhte.Gaussi protsessi tõenäosusjaotus järgib normaaljaotust ja selle täielik statistiline kirjeldus nõuab ainult selle numbrilisi karakteristikuid.Ühemõõtmeline tõenäosusjaotus sõltub ainult keskmisest ja dispersioonist ning kahemõõtmeline tõenäosusjaotus sõltub peamiselt korrelatsioonifunktsioonist.Gaussi protsess on pärast lineaarset teisendust endiselt Gaussi protsess.Suhe normaaljaotusfunktsiooni ja funktsiooni Q (x) või ERF (x) vahel on väga kasulik digitaalsete sidesüsteemide müravastase toimivuse analüüsimisel.Statsionaarne stohhastiline protsess Pärast seda, kui I (T) läbib lineaarse süsteemi, on selle väljundprotsess ξ 0 (T) samuti stabiilne.
Kitsaribaliste juhuslike protsesside ja siinuslainete pluss kitsariba Gaussi müra statistilised omadused sobivad paremini modulatsioonisüsteemide, ribapääsusüsteemide ja traadita side hääbuvate mitmeteekanalite analüüsiks.Kolm levinumat jaotust suhtluses on Rayleighi jaotus, riisijaotus ja normaaljaotus: siinusekujulise kandesignaali mähisjoon pluss kitsasriba.Gaussi müra on üldiselt riisi jaotus.Kui signaali amplituud on suur, kaldub see normaaljaotusele;kui amplituud on väike, on see ligikaudu Rayleighi jaotus.
Gaussi valge müra on ideaalne mudel kanali aditiivse müra analüüsimiseks ja side termilise müra peamine müraallikas kuulub seda tüüpi müra.Selle väärtused kahel erineval ajal on korrelatsioonita ja statistiliselt sõltumatud.Pärast seda, kui valge müra läbib ribapiiranguga süsteemi, on tulemuseks ribapiiranguga müra.Madalpääs valge müra ja ribapääs valge müra on teoreetilises analüüsis tavalised.
Ülaltoodud on artikkel „Sidesüsteemi juhuslik protsess”, mille tõi teile Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd., loodetavasti aitab see artikkel teil oma teadmisi täiendada.Kui otsite lisaks sellele artiklile head kiudoptiliste sideseadmete tootjafirmat, mida võiksite kaaludameist.
Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. on peamiselt sidetoodete tootja.Praegu toodetud seadmed hõlmavadONU seeria, optiliste moodulite seeria, OLT seeriajatransiiveri seeria.Saame pakkuda kohandatud teenuseid erinevate stsenaariumide jaoks.Olete teretulnudkonsulteerida.
