为什么序列的自相关函数可以体现出随机性?.doc
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1、为什么序列的自相关函数可以体现出随机性?相关函数:外衣不神秘,先剥开看看信号啊信号,多想将你蹂躏,事实上,却反被蹂躏至死 信号到底是个什么东西,千百年来为何无数先人前赴后继,说白了就是电磁波;深了点就是电磁波的形状包含了信息;再深了点就是电磁波的形状被编了码或加了密;归根究底,就是电磁波嘛,只不过像是雕刻艺术一样搞得富含”深意”,或圆润,或线条错乱,或姿态妖娆【shape请自行脑补】【对不起,好像扯远了,那么重点来了,快划!】相关函数是干嘛滴!谁搞出来滴!搞出来干嘛滴!这都是需要好好想一想滴!举个例子先:为什么序列的自相关函数可以体现出随机性?一串由+1,-1组成的序列完全随机,另外一个序列也
2、完全随机一一OK, 相乘的结果肯定有一半是-1,一半是+1,全部加起来肯定是0。一个完全随机的序列,他进行N拍延迟后得到的一定是另外一个完全随机的序列。如果你同意上一段话,那么后面不需要我解释了吧。如果序列的随机性不够,则一一相乘得到的+1和-1个数不相等,全部加起来的结果就不是0,随机性越差,结果之绝对值就越大。所以我们看到了什么:信号的相关函数透露了一个秘密,现在的我和N年之后的我有多相似。互相关函数自相关函数通俗的讲,所谓相关函数的性质,差不多就是一个人有哪些特点的意思了共轭对称R()=R();自相关原点值equal to信号能量R(=0)=s(t)s(t0)dt;相关函数的面积equa
3、l to信号面积模的平方;【这个画图才行】FR()为实数若两信号频域上能量谱相同,时域波形不同,则两信号相关函数相同信号卷积:与相关函数傻傻混淆前面相关函数已作说明,那么卷积又是什么呢,有那么麻烦吗? 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称”等解释卷积。好好的信号为什么要翻转?导致学生难以理解卷积的物理意义。这个其实非常简单的概念,国内的大多数教材却没有讲透。直接看图,不信看不懂。以离散信号为例,连续信号同理。已知x0=a,x1=b,x2=c:已知y0=i,y1=j,y2=k:下面通过演示求xn * yn的过程,揭示卷积的物理意义。第一步,xn乘以y0并平移到位置0:第二步,xn乘以y1并平移到位置
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