通信原理通信课后问题详解解析汇报

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1、文档第二章习题习题2.1设随机过程X(t)可以表示成:式中,是一个离散随机变量,它具有如下概率分布:P(=0)=0.5,P(=/2)=0.5试求E[X(t)]和。解:E[X(t)]=P(=0)2+P(=/2)习题2.2设一个随机过程X(t)可以表示成:判断它是功率信号还是能量信号?并求出其功率谱密度或能量谱密度。解:为功率信号。习题2.3设有一信号可表示为:试问它是功率信号还是能量信号?并求出其功率谱密度或能量谱密度。解:它是能量信号。X(t)的傅立叶变换为:则能量谱密度G(f)==习题2.4X(t)=,它是一个随机过程,其中和

2、是相互统计独立的高斯随机变量,数学期望均为0,方差均为。试求:(1)E[X(t)],E[];(2)X(t)的概率分布密度;(3)解:(1)因为相互独立,所以。又因为,,所以。故(2)因为服从高斯分布,的线性组合,所以也服从高斯分布,其概率分布函数。(3)习题2.5试判断下列函数中哪些满足功率谱密度的条件:(1);(2);(3)解:根据功率谱密度P(f)的性质:①P(f),非负性;②P(-f)=P(f),偶函数。可以判断(1)和(3)满足功率谱密度的条件,(2)不满足。习题2.6试求X(t)=A的自相关函数,并根据其自相关函数求出

3、其功率。解:R(t,t+)=E[X(t)X(t+)]=文档功率P=R(0)=习题2.7设和是两个统计独立的平稳随机过程,其自相关函数分别为。试求其乘积X(t)=的自相关函数。解:(t,t+)=E[X(t)X(t+)]=E[]==习题2.8设随机过程X(t)=m(t),其中m(t)是广义平稳随机过程,且其自相关函数为(1)试画出自相关函数的曲线;(2)试求出X(t)的功率谱密度和功率P。解:(1)-101其波形如图2-1所示。图2-1信号波形图(2)因为广义平稳,所以其功率谱密度。由图2-8可见,的波形可视为一个余弦函数与一个三角

4、波的乘积,因此习题2.9设信号x(t)的傅立叶变换为X(f)=。试求此信号的自相关函数。解:x(t)的能量谱密度为G(f)==其自相关函数习题2.10已知噪声的自相关函数,k为常数。(1)试求其功率谱密度函数和功率P;(2)画出和的曲线。解:(1)(2)和的曲线如图2-2所示。010图2-2文档习题2.11已知一平稳随机过程X(t)的自相关函数是以2为周期的周期性函数:试求X(t)的功率谱密度并画出其曲线。解:详见例2-12习题2.12已知一信号x(t)的双边功率谱密度为试求其平均功率。解:习题2.13设输入信号,将它加到由电阻

5、R和电容C组成的高通滤波器(见图2-3)上,RC=。试求其输出信号y(t)的能量谱密度。解:高通滤波器的系统函数为H(f)=CR图2-3RC高通滤波器输入信号的傅里叶变换为X(f)=输出信号y(t)的能量谱密度为习题2.14设有一周期信号x(t)加于一个线性系统的输入端,得到的输出信号为y(t)=式中,为常数。试求该线性系统的传输函数H(f).解:输出信号的傅里叶变换为Y(f)=,所以H(f)=Y(f)/X(f)=j习题2.15设有一个RC低通滤波器如图2-7所示。当输入一个均值为0、双边功率谱密度为的白噪声时,试求输出功率谱密

6、度和自相关函数。解:参考例2-10习题2.16设有一个LC低通滤波器如图2-4所示。若输入信号是一个均值为0、双边功率谱密度为的高斯白噪声时,试求(1)输出噪声的自相关函数。(2)输出噪声的方差。LC图2-4LC低通滤波器解:(1)LC低通滤波器的系统函数为H(f)=输出过程的功率谱密度为对功率谱密度做傅立叶反变换,可得自相关函数为(2)输出亦是高斯过程,因此习题2.17若通过图2-7中的滤波器的是高斯白噪声,当输入一个均值为0、双边功率谱密度为的白噪声时,试求输出噪声的概率密度。解:高斯白噪声通过低通滤波器,输出信号仍然是高斯

7、过程。由2.15题可知E(y(t))=0,所以输出噪声的概率密度函数文档习题2.18设随机过程可表示成,式中是一个离散随变量,且,试求及。解:习题2.19设是一随机过程,若和是彼此独立且具有均值为0、方差为的正态随机变量,试求:(1)、;(2)的一维分布密度函数;(3)和。解:(1)因为和是彼此独立的正态随机变量,和是彼此互不相关,所以又;同理代入可得(2)由=0;又因为是高斯分布可得(3)令习题2.20求乘积的自相关函数。已知与是统计独立的平稳随机过程,且它们的自相关函数分别为、。解:因与是统计独立,故习题2.21若随机过程,

8、其中是宽平稳随机过程,且自相关函数为是服从均匀分布的随机变量,它与彼此统计独立。(1)证明是宽平稳的;(2)绘出自相关函数的波形;(3)求功率谱密度及功率S。文档解:(1)是宽平稳的为常数;只与有关:令所以只与有关,证毕。(2)波形略;而的波形为可以对求两次导数

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