随机信号分析第3版习题及答案.doc
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1、1.2.3.4.5.6. 有四批零件,第一批有2000个零件,其中5%是次品。第二批有500个零件,其中40%是次品。第三批和第四批各有1000个零件,次品约占10%。我们随机地选择一个批次,并随机地取出一个零件。(1) 问所选零件为次品的概率是多少?(2) 发现次品后,它来自第二批的概率是多少?解:(1)用表示第批的所有零件组成的事件,用表示所有次品零件组成的事件。(2)发现次品后,它来自第二批的概率为,7.8.9. 设随机试验的分布律为123求的概率密度和分布函数,并给出图形。解:10.11. 设随机变量的概率密度函数为,求:(1)系数;(2)其分布函数。解:(1)由所以(2)所以的分布函
2、数为12.13.14. 若随机变量与的联合分布律为 YX-10100.070.180.1510.080.320.20求:(1)与的联合分布函数与密度函数;(2)与的边缘分布律;(3)的分布律;(4)与的相关系数。(北P181,T3)解:(1)(2)的分布律为的分布律为(3)的分布律为(4)因为则与的相关系数,可见它们无关。15.16. 设随机变量,且相互独立,。(1) 随机变量的联合概率密度;(2) 随机变量与是否相互独立?解:(1)随机变量的联合概率密度为由反函数 , (2)由于, 所以随机变量与相互独立。17.18.19.20.21. 已知对随机变量与,有,又设,试求,和。解:首先,。又因
3、为。于是,22.23.24. 已知随机变量服从上的均匀分布。随机变量服从上的均匀分布,试求(1) ;(2)解:(1)对有,(2)25. 设太空梭飞行中,宇宙粒子进入其仪器舱的数目服从泊松分布。进舱后每个粒子造成损坏的概率为p,彼此独立。求:造成损坏的粒子平均数目。(北P101,T10)解:每个粒子是否造成损坏用表示造成损坏的粒子数,于是可合理地认为和是独立的,于是26.27. 随机变量彼此独立;且特征函数分别为,求下列随机变量的特征函数:(1); (2); (3); (4); 解:(1)(2)同(1),(3) (4)28. 随机变量X具有下列特征函数,求其概率密度函数、均值、均方值与方差。(1
4、 (2); (3); (4); 解:(1)(2)(3)利用傅里叶变换公式,可知这是指数分布,。(4),利用傅里叶变换公式,可知这是均匀分布,, ,。29. 利用傅立叶变换推导均匀分布的特征函数。解:由于是宽度为,高度为,中心在处的矩形函数。其傅立叶变换为30.31.32. 设有高斯随机变量,试利用随机变量的矩发生特性证明: (1)(2)(3)解:特征函数为,由矩发生性质,2.12.22.3 掷一枚硬币定义一个随机过程:设“出现正面”和“出现反面”的概率相等。试求:(1)的一维分布函数,;(2)的二维分布函数; (3)画出上述分布函数的图形。2.3 解:(1)X(0.5)01P0.50.5
5、X(1)-12P0.50.5一维分布为: (2) X(1)X(0.5)-1200.50100.5二维分布函数为2.4 假定二进制数据序列B(n), n=1, 2, 3,.是伯努利随机序列,其每一位数据对应随机变量B(n),并有概率PB(n)=0=0.2和 PB(n)=1=0.8。试问,(1)连续4位构成的串为1011的概率是多少?(2)连续4位构成的串的平均串是什么? (3)连续4位构成的串中,概率最大的是什么?(4)该序列是可预测的吗?如果见到10111后,下一位可能是什么?2.4解:解:(1)由题已知B(n,s)是贝努里随机序列,即B(n,s)为独立的二进制随机数据序列,利用其独立性可知所
6、求概率为其分别概率之积,与数据是否连续并无关系,所以有: (2)设连续4位数据构成的串为B(n),B(n+1),B(n+2),B(n+3),n=1, 2, 3,. 其中B(n)为离散随机变量,由题意可知,它们是相互独立,而且同分布的。所以有: 串(4bit数据)为:,其矩特性为:因为随机变量的矩为:均值: 方差: 所以随机变量的矩为:均值: 方差:如果将4bit串看作是一个随机向量,则随机向量的均值和方差为: 串平均: 串方差: (3)因为有PB(n) = 0 = 0.2 ,PB(n) = 1 = 0.8 ,PB(n) = 1 PB(n) = 0 可知出现概率最大的二进制数据为B(n) = 1
7、 ,又由独立性可得, 概率达到最大的串为 (4)因为此数据序列各个数据之间相互独立,下一位数据是0或1,与前面的序列没有任何关系。所以如果见到1010后,下一位仍为0或1 ,而且仍然有概率PB(n)=0=0.2和 PB(n)=1=0.8。2.52.62.7 设质点运动的位置如直线过程,其中与,并彼此独立。试问:(1) t时刻随机变量的一维概率密度函数、均值与方差?(2) 它是可预测的随机信号吗?2.7 解:(1)独立高斯分布的线性组合依然是高斯分布所以它的一维概率密度函数为:(2) 此信号是可预测随机信号2.8 假定(-1,+1)的伯努利序列的取值具有等概特性。试问:(1) 它的一维概率密度函
8、数、均值与协方差函数?(2) 它是可预测的随机信号吗?2.8 解:(1) (2) 该随机信号不可预测2.92.10 给定随机过程和常数,试以的自相关函数来表示差信号的自相关函数。2.10 解:由题意可得:2.11 两个随机信号X(t)=Asin(t+)与Y(t)=Bcos(t+),其中A与B为未知随机变量,为02均匀分布随机变量,A、B与两两统计独立,为常数,试问,(1)两个随机信号的互相关函数;(2)讨论两个随机信号的正交性、互不相关(无关)与统计独立性;题2.11解:(1) 因为为0至2均匀分布随机变量,所以, 上式; (2)如果EA或EB为0,则 ,随机信号X(t)与Y(t)正交 ; 因
9、为为0至2均匀分布随机变量,所以有 , , 如果EA或EB为0,则,X(t)与Y(t)互不相关; 如果EA与EB均不为0,则,X(t)与Y(t)相关; 综上,X(t)与Y(t)的正交性与互不相关性等价; 因为随机信号X(t)与Y(t)中都有随机变量,所以X(t)与Y(t)一般不会相互独立。2.122.13 假定正弦电压信号,其中,服从均匀分布,服从均匀分布,它们彼此独立。如果信号施加到RC并联电路上,求总的电流信号及其均方值。题2.13 解:由电路原理的相关知识可知:总电流I为,则2.142.15 零均值高斯信号的自相关函数为,求的一维和二维概率密度。题2.15 解:(1) 因为,所以一维概率
10、密度函数为:(2) 高斯信号X(t)的二维概率密度函数为:,t,为协方差,则2.162.172.18 某高斯的均值,协方差,写出当、和时的三维概率密度。题2.18 解:由定义得:又因为设,t,则2.19 设随机变量,其中,求的概率密度和特征函数。 题2.19解:因为与,而。于是,。则(X,Y)的概率密度函数为其特征函数为3.1 随机电压信号在各不同时刻上是统计独立的,而且,一阶概率密度函数是高斯的、均值为0,方差为2,试求:(1)密度函数、和,k为任意整数;(2)的平稳性。3.1解:(1) (2)由于任意k阶概率密度函数与t 无关,因此它是严平稳的。3.23.33.4 已知随机信号和相互独立且
11、各自平稳,证明新的随机信号也是平稳的。3.4解: 与各自平稳,设=,=, ,为常数仅与有关,故也是平稳过程。3.5 随机信号,为确定常数,在上均匀分布的随机变量。若通过平方律器件,得到,试求: (1)的均值; (2)的相关函数; (3)的广义平稳性。3.5解:(1)仅与有关,且均值为常数,故是平稳过程。 3.6 给定随机过程,其中是常数,和是两个任意的不相关随机变量,它们均值为零,方差同为。证明是广义平稳而不是严格平稳的。3.6证明:由于均值是常数,且相关函数只与有关,故是广义平稳过程。3.7 是广义周期平稳的实随机信号,平稳周期为100,有均值和相关函数,试求: (1),; (2),; (3
12、 3.7解:3.83.9 两个统计独立的平稳随机过程和,其均值都为0,自相关函数分别为,试求:(1)的自相关函数;(2)的自相关函数;(3)互相关函数。3.9解:3.103.113.12 广义平稳随机过程的自相关函数矩阵如下,试确定矩阵中带下划线的空白处元素的值。3.12解:根据广义平稳随机信号过程的自相关函数矩阵的对称性,得到:C=3.133.14 对于两个零均值广义平稳随机过程和,已知,问下述函数可否作为自相关函数,为什么? (1); (2); (3); (4); (5); (6)。 (6); (7)。解:根据平稳随机信号相关函数的性质,(1)否,非偶函数 (2)否,非偶函数 (3)
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