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2.13 习题

1.请判断下列信号是周期信号还是非周期信号,能量信号还是功率信号。

(1) s 1 t )=e - t (2) s 2 t )=sin(5π t )+2cos(8π t

(3) s 3 t )=sin(2π t )cos(200π t ) (4) s 4 t )=5cos(2π t ), t ≥0

2.试求题图2-1a、b所示两种情况下单个矩形脉冲的频谱密度、能量谱密度、自相关函数及其波形、信号能量。

题图 2-1

3.已知 s t )的频谱函数如题图2-2所示,设 f 0 =5 f s ,试画出 s t )cos(2π f 0 t )的频谱函数图。

4.已知功率信号 s t )= A sin(200π t )cos(2000π t ),试求该信号的平均功率、功率谱密度和自相关函数。

5.正弦波经过半波整流后的信号波形如题图2-3所示,求该信号的傅里叶级数展开式。

题图 2-2

题图 2-3

6.已知某信号的频谱函数为Sa 2 (π ),求该信号的能量。

7.已知随机变量 X 的概率密度函数为 f x )= A e -| x | ,求:(1) A 的值;(2)数学期望和方差。

8.试求下列均匀概率密度函数的数学期望和方差:

9.试求下列瑞利概率密度函数的数学期望和方差:

10.具有上题所示的瑞利概率密度函数,已知方差是7,那么均值是多少?并求随机变量大于均值,而又小于10的概率是多少?

11.设( X Y )的二维概率密度函数为

f x y )=4 xy exp(- x 2 - y 2 ) ( x ≥0, y ≥0)

的概率密度函数。

12.两个高斯随机变量 X Y ,设它们的均值都是0,方差都是 σ 2 。它们的联合概率密度函数为

(1)证明上式中的 ρ X Y 之间的相关系数。

(2)证明当 ρ =0时, X Y 是统计独立的。

13.设随机变量 X Y 和随机变量 θ 之间的关系为: X =cos θ Y =sin θ ,并设 θ 在0~2π范围内均匀分布,试说明 X Y 不是统计独立的,但却是不相关的。

14.设随机过程 ξ t )可表示成 ξ t )=2cos(2π t + θ ),式中 θ 是一个离散随机变量,且 P θ =0)=1/2, P θ =π/2)=1/2,试求数学期望 E ξ (1)及自相关函数 R ξ (0,1)。

15.题图2-4给出了随机过程 X t )、 Y t )的样本函数。假设样本函数出现的概率相等。

题图 2-4

(1)试求 a X t )= E { X t )}和 R X t t + τ )。过程 X t )是广义平稳的吗?

(2)试求 a Y t )= E { Y t )}和 R Y t t + τ )。过程 Y t )是广义平稳的吗?

16.已知 x t )和 y t )是统计独立的平稳随机过程,且它们的自相关函数分别为 R x τ )、 R y τ )。

1)试求乘积 z t )= x t y t )的自相关函数。

2)试求之和 z t )= x t )+ y t )的自相关函数。

17.设有两个随机过程

S 1 t )= X t )cos2π f 0 t S 2 t )= X t )cos(2π f 0 t + θ

X t )是广义平稳过程; θ 是对 X t )独立的、均匀分布于(-π,π)上的随机变量。求 S 1 t ), S 2 t )的自相关函数,并说明它们的平稳性。

18.假定随机过程 X t )和 Y t )是独立并联合平稳的。试求

(1) Z t )= X t )+ Y t )的自相关函数。

(2)在 X t )和 Y t )不相关时, Z t )的自相关函数。

19.考虑随机过程 Z t )= X cos2π f 0 t - Y sin2π f 0 t ,式中 X Y 是独立的高斯随机变量,均值为0,方差是 σ 2 。试说明 Z t )也是高斯的、均值为0、方差为 σ 2 ,自相关函数 R Z τ )= σ 2 cos2π f 0 τ

20.考虑随机过程 Z t )= X t )cos2π f 0 t - Y t )sin2π f 0 t ,其中 X t )和 Y t )是高斯的、零均值、独立的随机过程,且有 R X (τ) = R Y (τ)

(1)试证: R Z τ )= R X τ )cos2π f 0 τ ,区别这个问题与上题。

(2)设 R X τ )= σ 2 e - a | τ | a >0),求功率谱 P Z (f) ,并作图。

21.设随机过程 ξ t )= a cos(2π ft + θ ),式中 a f 为常数, θ 是在(0,2π)内均匀分布的随机变量,试证明 ξ t )是各态历经性的平稳随机过程。

22.已知 s m t )= m t )cos(2π f c t + θ )是一个幅度调制信号。其中 f c 为常数, m t )为零均值平稳随机基带信号, m t )的自相关函数和功率谱密度分别为 R m τ )和 P m f ),相位 θ 为[-π,π]上均匀分布的随机变量,并且 m t )和 θ 相互独立。

(1)证明 s m t )是广义平稳随机过程。

(2)求 s m t )的功率谱密度 P s f )。

23.一个均值为零的随机信号 s t ),具有如题图2-5所示的三角形功率谱。

题图 2-5

(1)信号的平均功率 S 为多少?

(2)试证其自相关函数为 R τ )= S · Sa 2 (π )。

(3)设 B =1MHz, K =1(μV) 2 /Hz。试证信号的均方根值为 S =1mV,以及相距1μs的 s t )的两个样值是不相关的。

24.在实际问题中常常遇到的一个自相关函数是 R τ )= R (0)e - a | τ | cos2π βτ

(1)计算功率谱 P(f)

(2)取 α =1、 β =0.6时,画出 R(τ)/R( 0)和 P(f) 的图形。

(3)考虑两种极限情况来验算(1)的结果:① α =0;② β =0。

25.频带有限的白噪声 n t ),具有功率谱 P s (f) =10 -6 V 2 /Hz,其频率范围为-100~100kHz。

(1)试证噪声的方均根约为0.45V。

(2)求 R n (τ) n t )和 n t + τ )在什么间距上不相关?

(3)设 n t )是服从高斯分布的,试求在任一时刻 t 时, n t )超过0.45V的概率是多少?超过0.9V呢?

26.在时间 t τ 秒之后的( t + τ ),对相关函数为 R n (τ) 的高斯噪声 n t )进行抽样,分别称此二样值为 n 1 n 2

(1)写出联系所取二样值的二维联合概率密度函数 f(n 1 n 2 )的表达式(表达式中的各个矩和相关系数都应以 R n (τ) 表示)。

(2)对于上题中的噪声例子,设噪声是高斯分布的,具体写出二维概率密度函数 f(n 1 n 2 )。取两种情况:① τ =2.5μs;② τ =5μs。每一种情况与一维概率密度函数 f(n 1 )、 f(n 2 )相比较。

27.试求白噪声(单边功率谱为 N 0 )通过具有高斯频率特性的谐振放大器后,输出噪声的自相关函数。该放大器的频率特性为 H f )= K exp[-( f - f 0 2 /(2 β 2 )],其中参数 β 是用来确定通带带宽的,并画出 R τ )的图形。

28.若通过题图2-6的随机过程是均值为零、双边功率谱密度为 n 0 /2的高斯白噪声,试求输出过程的一维概率密度函数。

29.将均值为0、自相关函数为( n 0 /2) δ τ )的高斯白噪声加到一个中心角频率为 f c ,带宽为 B 的理想带通滤波器上,如题图2-7所示。

题图 2-6

题图 2-7

(1)求出滤波器输出噪声的自相关函数及平均功率。

(2)写出输出噪声的一维概率密度函数。

30.已知噪声 n t )的自相关函数 R n τ )=( a/ 2)e - a | τ | a 为常数。

(1)求噪声的功率谱密度 P n f )和平均功率 S

(2)绘出 R n τ )及 P n f )的图形。

31.某基带传输系统,信道中存在高斯白噪声 n t ),其单边功率谱密度为 N 0 (W/Hz),接收滤波器为截止频率 f c 的理想低通,求接收滤波器输出噪声 X 0 t )的自相关函数 R 0 τ ),若以2 f c 的速率对 X 0 t )进行抽样,求样值的一维概率密度函数,并判断样值间是否统计独立。

32.已知一正弦波加窄带高斯过程的信号表达式为 r t )= A cos(2π f c t + θ )+ n t ),并且有 n t )= X t )cos2π f c t - Y t )sin2π f c t

(1)求 r t )的包络平方 Z 2 t )的概率密度函数。

(2)证明 A =0时, r t )的包络平方的相关函数为

提示,对零均值高斯随机变量,有下列等式:

E [ x 1 x 2 x 3 x 4 ]= E [ x 1 x 2 ] E [ x 3 x 4 ]+ E [ x 1 x 3 ] E [ x 2 x 4 ]+ E [ x 1 x 4 ] E [ x 2 x 3 ]。

33.设输入随机过程 X t )是平稳的,功率谱为 P X f ),加于题图2-8所示的系统,试证明:输出过程 Y t )的功率谱为 P Y f )=2 P X f )(1+cos2π fT

题图 2-8 eliJuckkMRk5GG645eNAxXQb9kym9xzYIPtJum78mig8aLE6DrP/r3oVWVAIK/lN

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