• Giga@hdv-tech.com
  • Perkhidmatan Dalam Talian 24J:
    • 7189078c
    • sns03
    • 6660e33e
    • youtube 拷贝
    • instagram

    Proses Rawak Sistem Komunikasi

    Masa siaran: Ogos-22-2022

    Kedua-dua isyarat dan bunyi dalam komunikasi boleh dianggap sebagai proses rawak yang berubah mengikut masa.
    Proses rawak mempunyai ciri-ciri pembolehubah rawak dan fungsi masa, dan boleh diterangkan daripada dua perspektif yang berbeza tetapi berkait rapat:proses rawak ialah koleksi fungsi sampel tak terhingga;Proses rawak ialah satu set pembolehubah rawak.

    Ciri statistik proses rawak diterangkan oleh fungsi taburan atau fungsi ketumpatan kebarangkalian.Jika ciri statistik proses rawak adalah bebas daripada titik permulaan masa, ia dipanggil proses yang stabil.
    Ciri digital adalah satu lagi cara ringkas untuk menerangkan proses rawak.Jika nilai min proses adalah malar dan fungsi autokorelasi R (T1, T1+ τ)= R (T), proses itu dipanggil proses pegun umum.

    Jika sesuatu proses itu benar-benar stabil, ia mestilah secara amnya stabil;jika tidak, ia mungkin tidak benar.Jika purata masa sesuatu proses adalah sama dengan purata statistik yang sepadan, proses itu adalah ergodik.Jika sesuatu proses adalah ergodik, ia juga stabil;jika tidak, ia mungkin tidak benar.

    Fungsi autokorelasi R (T) bagi proses pegun umum ialah fungsi genap bagi perbezaan masa R, dan R (0) adalah sama dengan jumlah kuasa purata, iaitu nilai maksimum R( τ).Ketumpatan spektrum kuasa (P) ξ (f) ialah fungsi autokorelasi transformasi Fourier R() (teorem Wiener Minchin).Pasangan transformasi ini menentukan hubungan penukaran antara domain masa dan kekerapan.Taburan kebarangkalian proses Gaussian mengikut taburan normal, dan penerangan statistik lengkapnya hanya memerlukan ciri berangkanya.Taburan kebarangkalian satu dimensi hanya bergantung pada min dan varians, dan taburan kebarangkalian dua dimensi bergantung terutamanya pada fungsi korelasi.Proses Gaussian masih merupakan proses Gaussian selepas transformasi linear.Hubungan antara fungsi taburan normal dan fungsi Q (x) atau ERF (x) sangat berguna dalam menganalisis prestasi anti hingar sistem komunikasi digital.Proses stokastik yang pegun Selepas I (T) melalui sistem linear, proses keluarannya ξ 0 (T) juga stabil.

    Ciri statistik proses rawak jalur sempit dan gelombang sinus ditambah hingar Gaussian jalur sempit adalah lebih sesuai untuk analisis sistem modulasi, sistem laluan jalur, dan saluran berbilang laluan pudar komunikasi wayarles.Tiga taburan biasa dalam komunikasi ialah taburan Rayleigh, taburan beras, dan taburan normal: sampul isyarat pembawa sinusoidal ditambah jalur sempit.Bunyi Gaussian secara amnya adalah pengedaran beras.Apabila amplitud isyarat besar, ia cenderung kepada taburan normal;apabila amplitud kecil, ia adalah lebih kurang taburan Rayleigh.

    Bunyi putih Gaussian ialah model yang ideal untuk menganalisis hingar tambahan saluran, dan sumber hingar utama dalam hingar terma komunikasi tergolong dalam bunyi jenis ini.Nilainya pada mana-mana dua masa berbeza adalah tidak berkorelasi dan bebas dari segi statistik.Selepas hingar putih melalui sistem terhad jalur, hasilnya ialah hingar terhad jalur.Low pass white noise dan bandpass white noise adalah perkara biasa dalam analisis teori.

    Di atas ialah artikel "proses rawak sistem komunikasi" yang dibawakan oleh Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. harap artikel ini dapat membantu anda untuk meningkatkan pengetahuan anda.Selain artikel ini jika anda sedang mencari syarikat pengeluar peralatan komunikasi gentian optik yang baik yang boleh anda pertimbangkantentang kita.

    Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. adalah pengeluar produk komunikasi.Pada masa ini, peralatan yang dihasilkan meliputisiri ONU, siri modul optik, Siri OLT, dansiri transceiver.Kami boleh menyediakan perkhidmatan tersuai untuk senario yang berbeza.Anda dialu-alukan untukberunding.

    Teknologi phoelectron HDV Shenzhen

     



    web聊天