- •76019, М. Івано-Франківськ, вул. Карпатська 15.
- •До читача
- •Частина перша Вступ
- •Коротка історія розвитку систем передачі інформації
- •Загальна схема системи передачі інформації, або модель системи звязку
- •Канал звязку
- •Перешкоди радіозвязку
- •Стратосфера
- •Частина друга Кількісне визначення інформації.
- •2.1 Одиниці вимірювання інформації і інформативності
- •2.2 Ентропія дискретних повідомлень
- •Кількість інформації у всьому тексті, що передається
- •2.3. Ентропія неперервних повідомлень
- •2.4. Інформаційна ємність і продуктивність джерела
- •Частина третя Кодування повідомлень
- •3.1 Кодування при відсутності перешкод
- •3.2 Надлишкові коди
- •3.3 Систематичні коди ( у вузькому розумінні )
- •3.4 Циклічні коди
- •3.5 Неперервні коди
- •Частина четверта аналітичне уявлення сигналів
- •4.1 Класифікація сигналів
- •4.2 Періодичні сигнали
- •4.3 Неперіодичні сигнали
- •4.4 Випадкові сигнали
- •4.5 Кореляційний аналіз сигналів
- •4.6 Спектральний аналіз випадкових процесів
- •Частина п’ята дискретизація та квантування
- •5.1 Дискретизація сигналу – теорема відліків (Котельникова)
- •5.2 Квантування сигналу по рівню
- •Частина шоста модуляція сигналів
- •6.1 Амплітудна модуляція
- •6.2 Кутова модуляція
- •6.3 Амплітудно - імпульсна модуляція
- •6.4 Широтно - імпульсна модуляція
- •6.5 Часово - імпульсна модуляція
- •6.6 Кодово - імпульсна модуляція (кім)
- •Дельта-модуляція
- •Частина сьома параметри каналів передачі інформації
- •7.1 Пропускна здатність каналу.
- •7.2 Узгодження сигналу з каналом
- •7.3. Параметри основних різновидностей каналів звязку
- •Частина восьма завадостійкість систем
- •8.1. Поняття завадостійкості
- •8.2 Завадостійкість різних видів модуляції
- •8.3 Оптимальні методи прийому
- •8.4. Структура оптимальних приймачів
- •8.5 Прийом точно відомих сигналів
- •8.6 Виявлення не цілком відомого сигналу
- •Частина дев'ята багатоканальні системи
- •9.1 Основи розділення каналів
- •9.2 Системи з частотним розділенням каналів
- •9.3 Покращення енергетики сигналів в системах з чрк
- •9.4 Викривлення в системах з чрк
- •9.5 Системи з часовим розділенням каналів
- •9.6 Викривлення в системах з врк
- •9.7 Системи передачі цифрової інформації
- •Кількісне визначення інформації
- •Кодування повідомлень
- •Частина четверта аналітичне уявлення сигналів
- •Частина п’ята дискретизація та квантування
- •Модуляція сигналів
- •Параметри каналів передачі інформації
- •Завадостійкість систем
- •Багатоканальні системи
4.4 Випадкові сигнали
Поява сигналу на приймаючий стороні є випадковою подією. Нам відомі лише сукупність можливих значень сигналу, можливості цих значень, а також деякі середні характеристики сигналу. Можливі значення сигналу називають вибірковими значеннями, а вся множина цих значень - вибірковим простором. При двійковому кодуванні вибірковий простір складається з двох елементів - посилок і пауз. Об’єднуючи в собі властивості функції часу і випадкового величини, сигнал зв’язку повинний розглядатися як випадковий процес.
Використовувані в радіотехніці неперервні випадкові сигнали звичайно являють собою суму великої кількості гармонійних коливань, амплітуди і фази котрих або цілком незалежні один від одного, або слабко пов’язані між собою. Розподіл ймовірностей таких сигналів незалежно від законів розподілу доданків прагне до нормального - (гаусового) закону.
Випадкові процеси діляться на стаціонарні і нестационарні. Стаціонарними називаються ті випадкові процеси, функції розподілу яких не залежать від моменту початку відліку часу. І навпаки: якщо ймовірностні характеристики випадкового процесу не інваріантні стосовно довільного зсуву моменту початку відліку часу, то процес нестаціонарний. З наведеного визначення випливає, що для стаціонарних випадкових:процесів середнє значення випадкової величини і її дисперсії - постійні, величини що не залежать від часу. Автокореляційна функція стаціонарного випадкового процесу залежить не від абсолютних значень часу t1 і t2 , а тільки від їхньої різниці =t2-t1. Стаціонарний випадковий процес із рівномірним частотним спектром називають білим шумом, за аналогією з білим кольором, у якому подані всі ділянки спектра.
Хоча в багатьох ситуаціях допущення стаціонарності досліджуваного випадкового процесу можна вважати достатньо точним, є велике число задач, при рішенні яких варто рахуватися з нестаціонарністю випадкових процесів. Наприклад, сума стаціонарного і детермінованного процесів у загальному є нестаціонарним процесом. Таким чином, у ймовірностному сенсі нестаціонарні і модульовані коливання, навіть у припущенні, що несуча частота модулюється стаціонарним випадковим процесом.
Випадкові процеси діляться також на ергодичні і неергодичні. Процес називається ергодичним, якщо будь-яка його ймовірностна характеристика, отримана усередненням по множині можливих реалізації, із ймовірністю, як завгодно близької до одиниці, дорівнює тимчасовим середнім, отриманим усередненням за достатньо великий проміжок часу однієї єдиної реалізації випадкового процесу. Для ергодичного процесу усереднення по множині й усереднення за часом еквівалентні. Стаціонарність є необхідною (але не достатньою) умовою ергодичності.
Крім того, випадкові процеси розділяються на незалежні від своєї предісторії і залежать від неї. Незалежні - це ті, у яких ймовірність перебування системи в деякому стані залежить лише від того стану, у якому система знаходилася в момент часу, нескінченно близький до розглянутого, і не залежить від тих станів, у яких система знаходилася в більш ранні моменти часу. Процеси, що не залежать від предісторії, називаються марковскими. Для марковских процесів додаткове знання значень, що спостерігалися в попередні моменти часу, не змінює умовної ймовірності настання деякої події.
Випадкові процеси характеризуються функціями часу (миттєвими функціями), автокореляції і частоти.