数据通信原理主要内容3.1随机过程的基本概念什么是随机过程？随机过程是一类随时间作随机变化的过程，它不能用确切的时间函数描述。可从两种不同角度看：角度1：对应不同随机试验结果的时间过程的集合。角度2：随机过程是随机变量概念的延伸。角度2：随机过程是随机变量概念的延伸。在任一给定时刻t1上，每一个样本函数i(t)都是一个确定的数值i(t1)，但是每个i(t1)都是不可预知的。在一个固定时刻t1上，不同样本的取值{i(t1),i=1,2,…,n}是一个随机变量，记为(t1)。因此，我们又可以把随机过程看作是在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合。随机过程的描述与数字特征3.1.1随机过程的分布函数设(t)表示一个随机过程，则它在任意时刻t1的值(t1)是一个随机变量，则：随机过程(t)的一维分布函数：若上式中的偏导存在的话，随机过程(t)的一维概率密度函数：随机过程(t)的二维分布函数：若上式中的偏导存在的话，随机过程(t)的二维概率密度函数：随机过程(t)的n维分布函数：随机过程(t)的n维概率密度函数：3.1.2随机过程的数字特征均值（数学期望）：在任意给定时刻t1的取值(t1)是一个随机变量，其均值式中f(x1,t1)－(t1)的概率密度函数由于t1是任取的，所以可以把t1直接写为t，x1改为x，这样上式就变为(t)的均值是时间的确定函数，常记作a(t)，它表示随机过程的n个样本函数曲线的摆动中心:方差方差常记为2(t)。这里也把任意时刻t1直接写成了t。因为所以，方差等于均方值与均值平方之差，它表示随机过程在时刻t对于均值a(t)的偏离程度。相关函数式中，(t1)和(t2)分别是在t1和t2时刻观测得到的随机变量。可以看出，R(t1,t2)是两个变量t1和t2的确定函数。协方差函数式中a(t1)a(t2)－在t1和t2时刻得到的(t)的均值f2(x1,x2;t1,t2)－(t)的二维概率密度函数。相关函数和协方差函数之间的关系若a(t1)=a(t2)，则B(t1,t2)=R(t1,t2)互相关函数式中(t)和(t)分别表示两个随机过程。因此，R(t1,t2)又称为自相关函数。主要内容3.2.1平稳随机过程的定义定义：若一个随机过程(t)的任意有限维分布函数与时间起点无关，也就是说，对于任意的正整数n和所有实数，有则称该随机过程是在严格意义下的平稳随机过程，简称严平稳随机过程。严平稳随机过程的性质：该定义表明，平稳随机过程的统计特性不随时间的推移而改变，即它的一维分布函数与时间t无关：而二维分布函数只与时间间隔=t2–t1有关：严平稳随机过程的数字特征：可见，（1）其均值与t无关，为常数a；（2）自相关函数只与时间间隔有关。结论：提出问题：3.2.2各态历经性问题的提出：能否从一次试验而得到的一个样本函数x(t)来决定平稳过程的数字特征呢?回答是肯定的。平稳过程在满足一定的条件下具有一个有趣而又非常有用的特性，称为“各态历经性”（又称“遍历性”）。具有各态历经性的过程，其数字特征（均为统计平均）完全可由随机过程中的任一实现的时间平均值来代替。各态历经性条件设：x(t)是平稳过程(t)的任意一次实现（样本），则其时间均值和时间相关函数分别定义为：如果平稳过程使下式成立则称该平稳过程具有各态历经性。“各态历经”的含义：随机过程中的任一次实现都经历了随机过程的所有可能状态。具有各态历经的随机过程一定是平稳过程，反之不一定成立。在通信系统中所遇到的随机信号和噪声，一般均能满足各态历经条件。[例3-1]设一个随机相位的正弦波为其中，A和c均为常数；是在(0,2π)内均匀分布的随机变量。试讨论(t)是否具有各态历经性。【解】(1)先求(t)的统计平均值：数学期望【解】自相关函数【解】令t2–t1=，得到可见，(t)的数学期望为常数，而自相关函数与t无关，只与时间间隔有关，所以(t)是广义平稳过程。【解】(2)求(t)的时间平均值【解】结论：比较统计平均与时间平均，有因此，随机相位余弦波是各态历经的。3.2.3平稳过程的自相关函数定义：设(t)为实平稳随机过程，则它的自相关函数为：自相关函数可以用来描述平稳随机过程的数字特征，还可以与平稳随机过程的频谱特性产生联系。3.2.3平稳过程的自相关函数平稳过程自相关函数的性质1、—(t)的平均功率2、—的偶函数