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时间:2018-12-28
《随机信号与系统课第一章习的题目部分问题详解》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、实用标准文案第一章习题1-1对某一目标进行射击,直到击中为止。如果每次射击命中率为p,试求(1)射击次数的概率分布表;(2)射击次数的概率分布函数。解:(1)设事件A:每次射击命中目标事件B:第n次首次命中目标则射击次数的概率分布表为:次数123…n…(2)射击次数的概率分布函数:.1-2假设测量某一目标的距离时,随机偏差X(单位m)的分布密度为试求在三次测量中,至少有一次测量偏差的绝对值不超过30m的概率。解:由随机误差分布密度可知,设事件A:一次测量中的测量误差的绝对值超过30m;事件B:三次测量中至少有一次测量误差的绝对值不超过
2、30m;则1-3对某一目标进行射击,直到击中为止。如果每次射击命中率为p,试求射击次数的数学期望和方差。解:设射击次数为X,由题1-1,知其概率分布函数为,所以其数学期望为.设,则Sn=1+2(1-p)+3(1-p)2+…+(n-1)(1-p)n-2+n(1-p)n-1①(1-p)Sn=(1-p)+2(1-p)2+3(1-p)3+…+(n-1)(1-p)n-1+n(1-p)n②①-②,得pSn=1+(1-p)+(1-p)2+(1-p)3+…+(1-p)n-1-n(1-p)n,化简得.精彩文档实用标准文案∴.射击次数的方差为,∵,,∴.
3、设,则Qn=1×0+2×1(1-p)+3×2(1-p)2+…+(n-1)(n-2)(1-p)n-2+n(n-1)(1-p)n-1③(1-p)Qn=1×0(1-p)+2×1(1-p)2+3×2(1-p)3+…+(n-1)(n-2)(1-p)n-1+n(n-1)(1-p)n④③-④,得pQn=2×1(1-p)+2×2(1-p)2+2×3(1-p)3+…+2(n-1)(1-p)n-1-n(n-1)(1-p)n,整理得又,∴,∴.∴1-4对圆的直径作近似测量,设其值均匀分布在区间[a,b]内,求圆面积的分布密度和数学期望。解:设X为圆直径的近
4、似测量值,则X的概率密度函数为精彩文档实用标准文案分布函数为设圆的面积为Y,则Y=πX2/4,所以圆面积的分布函数计算得∵Y=πX2/4,∴圆面积Y的数学期望.∴.1-5设随机变量X和Y互相独立,且服从正态分布。试证明随机变量Z1=X2+Y2与随机变量Z2=X/Y也是独立的。证明:不妨设X和Y均为标准高斯变量,由于,∴.由于Z1=X2+Y2,Z2=X/Y,反解X、Y,可得或代入,可得Z1与Z2的联合分布密度为精彩文档实用标准文案其边缘密度为∴有,所以Z1与Z2二者相互独立.1-6设随机变量X和Y是独立的,且分别服从参数为a和b的泊松分
5、布。试应用特征函数来证明随机变量Z=X+Y服从参数为a+b的泊松分布。证明:(方法一)不妨设,,则,因为X、Y相互独立所以因此有下式:精彩文档实用标准文案所以Z=X+Y服从参数为(a+b)的泊松分布,证毕.(方法二):由条件可知随机变量X、Y的特征函数分别为所以又X、Y独立,由特征函数性质可知Z=X+Y服从参数为(a+b)的泊松分布,证毕.1-7设泊松分布为试证明:(1)均值和方差皆为l;(2)特征函数为exp[l(ejw-1)]。证明:(1).(2)1-8均值和方差分别为m和s2的高斯密度函数为试证明(1)特征函数为(2)高斯变量的
6、中心矩为精彩文档实用标准文案证明:(1)(2).令则当k为奇数时,因为被积函数是奇函数,故当m为偶数时,因为被积函数是偶函数,故令,证毕.1-9已知随机变量x1和x2相互独立,且x1,x2~N(μ,σ2)。试求y=2x1+3x2的概率密度函数。解:.1-10考虑p阶子回归序列模型精彩文档实用标准文案式中,ai(i=1,2,…,p)称为自回归系数;ek~N(0,σe2),且E[xk-mek]=0,"07、xp-1]T、a=[a1,a2,…,ap]和ek~N(0,σe2)的条件下,观测序列x2=[xp,xp+1,…,xN-1]T是由白噪声序列ep,ep+1,…,eN-1的线性变换而得到的。试求到x2的概率密度p(x28、x1,a,se2)。解:,而E[xpep-m]=0,E[xpep]≠0,E[xpxp-m]=0,09、量r和j的联合密度函数,并证明二者是相互独立的。解:∴.由于x1,x2~N(0,σ2),将逆变换x=rcosj,y=rsinj代入,可得精彩文档实用标准文案.即为随机变量r和j的联合密度函数.其边缘密度为,.∴有,所以r
7、xp-1]T、a=[a1,a2,…,ap]和ek~N(0,σe2)的条件下,观测序列x2=[xp,xp+1,…,xN-1]T是由白噪声序列ep,ep+1,…,eN-1的线性变换而得到的。试求到x2的概率密度p(x2
8、x1,a,se2)。解:,而E[xpep-m]=0,E[xpep]≠0,E[xpxp-m]=0,09、量r和j的联合密度函数,并证明二者是相互独立的。解:∴.由于x1,x2~N(0,σ2),将逆变换x=rcosj,y=rsinj代入,可得精彩文档实用标准文案.即为随机变量r和j的联合密度函数.其边缘密度为,.∴有,所以r
9、量r和j的联合密度函数,并证明二者是相互独立的。解:∴.由于x1,x2~N(0,σ2),将逆变换x=rcosj,y=rsinj代入,可得精彩文档实用标准文案.即为随机变量r和j的联合密度函数.其边缘密度为,.∴有,所以r
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