?1.??????高斯白噪聲：

根據概率論的極限中心定理，大量相互均勻的、獨立的微小隨機變量的總和趨于高斯分布。對于平穩的高斯過程，由于其平穩性，他的數學期望和方差都是與時間無關的常數

如果噪聲n(t)的功率譜密度在的整個頻率范圍內都是均勻分布的，就稱為白噪聲。不符合該條件的就稱為有色噪聲。白噪聲只是一種理想化的模型，實際上噪聲的功率譜密度不能可能有無限的帶寬。

一般來說，只要噪聲的功率譜密度的寬度遠大于它所作用的系統的帶寬，并且在系統帶寬內，它的功率譜密度基本上是常數，這樣的噪聲可以作為白噪聲處理。

高斯噪聲是指它的統計特性服從高斯分布，白噪聲是指它的功率譜密度是均勻分布的。

通常情況下，把服從高斯分布而且功率譜密度均勻分布的噪聲稱為高斯白噪聲。

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2.?????? 加性高斯白噪聲

把服從高斯分布而且功率譜密度均勻分布的噪聲稱為高斯白噪聲，在信號的傳輸中，高斯白噪聲與信號是疊加的關系，所以這種噪聲也成為加性高斯白噪聲（AWGN）

?

3.?????? 平穩隨機過程

設是隨機過程的隨機變量，它們是在時刻所選取的樣本，樣本的取值分別用表示.如果對在時刻取樣，得到一組新的隨機變量。由此可知，平穩隨機過程的統計特性不隨時間的推移而改變。

在實際語音信號處理過程中，得到的數據是在有限的時間范圍內的有限次快拍，在這段時間內假定空間源信號的方向不發生變化，這樣就可以定義陣列輸出信號的協方差矩陣.

并且引入的是加性高斯白噪聲? ? ? ? ? ?. ? ? ??

4.?????? 隨機變量的幾個數字特征

（1）????? 數學期望

概率分布函數：

概率密度函數：

（2）????? 方差

（3）????? 協方差：

5.?????? 各態歷經性

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許多平穩隨機過程具有一個很重要的性質：它的各個統計平均值等于它的任何一個樣本的相應時間平均值。也就是有以下性質：

具有上述性質的平穩隨機過程稱為：具有各態歷經性的隨機過程。對它的任何一個樣本函數取時間平均值就相當于同時對所有的樣本函數取統計平均。這樣給分析和測量帶來很大方便。

6.?????? 高斯隨機過程

高斯過程又稱為正態隨機過程。

1）. 高斯過程通過線性系統或高斯過程的線性組合仍為高斯型。

2）. 如果高斯過程是廣義平穩的，則等價于平穩。

3）. 如果高斯過程的時間進程中兩個不同時刻的隨機變量不相關，則等價于統計獨立。

7.??????主動聲源和被動聲源定位

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目標定位分為主動定位和被動定位。雷達和主動聲納是主動定位的典型例子。雷達和主動聲納發出電磁波或者聲波搜尋目標，當這些信號遇到目標之后，其中的一部分返回到雷達或者聲納的接收系統。

???????? 被動聲源是根據聲納系統接收到的目標信號，確定目標信源的準確位置。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的通信原理中的几个重要概念的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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