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《随机信号分析》PPT课件随机信号分析课程介绍了随机信号分析的基础知识和应用,让学生能够在实际应用中熟练运用简介本课程致力于介绍随机信号分析的基础知识和应用,帮助学生理解随机信号的特性和分析方法随机变量定义分布函数随机变量是描述随机事件结果的数值分布函数描述随机变量取得某个值的概率密度函数期望和方差密度函数描述随机变量取得不同值的概率密度期望和方差是随机变量的两个重要统计量,可用于描述其属性随机变量的特征函数定义性质逆变换特征函数是随机变量的傅里叶变特征函数具有一些特定的数学性逆变换可以将特征函数还原为概换质,用于分析随机变量率密度函数随机过程定义1随机过程是一组随机变量组成的序列,表示在不同时间点的随机现象独立增量过程2独立增量过程的随机变量在不同时间段是相互独立的平稳过程3平稳过程的统计特性在时间上保持不变,具有重要的应用价值自相关函数和功率谱密度自相关函数功率谱密度性质自相关函数描述随机过程在不同功率谱密度描述随机过程在频域自相关函数和功率谱密度具有一时间点之间的相关性上的能量分布些重要的数学性质高斯过程定义高斯过程是一组服从高斯分布的随机变量组成的随机过程性质高斯过程具有一些独特的统计性质,在实际应用中有广泛的应用实例分析通过实例分析,我们可以更好地理解高斯过程的特性和应用马尔可夫过程和随机游走马尔可夫过程1马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程,未来状态只依赖于当前状态随机游走2随机游走是一种经典的马尔可夫过程,常用于描述随机漫步现象实例分析3通过实例分析,我们可以深入理解马尔可夫过程和随机游走的特性应用案例随机振动信号分析信噪比分析机器学习中的应用随机信号分析在机械振动领域具随机信号分析可用于计算信号与随机信号分析在机器学习领域具有重要的应用,帮助分析振动信噪声之间的比例,帮助优化电子有广泛的应用,帮助提取数据中号中的随机成分系统的性能的随机特征结论本课程旨在使学生掌握随机信号分析的基础知识和应用,并能够在实际应用中灵活运用。