第二章信号分析（推荐）_第二章信号分析

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第二章信号分析

一 填空

1、衡量随机过程任意两个时刻上获得得随机变量得统计相关特性时，常用（协方差函数和关函数）来表示。

2、随机过程的功率谱密度可以看作是每一个样本函数的功率谱密度的（统计平均即数学期望）。

3、平稳随机过程的自相关函数与功率谱密度互为（傅里叶变换）

4、高斯白噪声是指噪声的概率密度服从高斯分布，功率谱密度服从（均匀）分布。

5、如果一个线性系统的输入随机过程是高斯的，那么线性系统的输出服从：（高斯分布）

二 选择

1、一个均值为零的平稳高斯窄带噪声，它的包络一维分布服从（C）

A、高斯分布B、均匀分布C、瑞利分布D、莱斯分布

2、高斯白噪声通常是指噪声的什么量服从高斯分布：(A)

A、幅值B、相位C、自相关函数D、功率谱密度

3、高斯白噪声功率谱密函数在整个频率范围内为：（A）

A、常数B、和频率成正比C、和频率成反比D、随频率的变化而变化

4、如果随机过程x(t)是广义平稳的，那么它一定具有(D)特点：

A、高斯分布 B、满足各态历经的性质C、严格平稳 D、均值是常数

5、对于n维高斯过程，各统计样本之间的不相关特性与统计独立有如下关系：

（B）

A、没有直接的关系B、等价C、不等价D、不相关不一定统计独立

三 判断

1、n越大，用n维分布函数或n维概率密度函数去描述ξ(t)的统计特性就越充分。（对）

2、平稳随机过程是n维分布函数或概率密度函数与时间起点有关。（错）

3、通信系统中的信号及噪声，大多数不能视为平稳的随机过程。（错）

4、各态历经的随机过程一定是平稳的，而平稳的随机过程则需要满足一定的条件才是各态历经的。（对）

5、确知信号的相关是衡量两个信号之间的关联程度，随机过程的相关是衡量随机过程中两个随机变量之间的关联程度。（对）