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162 随机信号分析与应用
图 3.12
3.5.3 工程上产生窄带噪声的两种方法
1、使用窄带滤波器
窄带噪声
宽带白噪声发生器 窄带带通滤波器
第三章 随机信号通过线性系统的分析 163
图 3.13 2、 使用莱斯表达式:
a(t)
f1(t)
白噪声 低通滤波器 × cos?0t X(t) ＋ 振荡器 b(t) ?/2 - 白噪声 f2(t) 低通滤波器 ×
图3.14
3.5窄带随机过程包络与相位的特性
3.5.1 窄带随机过程包络与相位的慢变化特性
164 随机信号分析与应用 定理：当X(t)为窄带随机过程，即X(t)的功率谱带宽?????0，
A(t)和?(t)是慢变换的随机过程。
证明：因为a(t)和b(t)是低频限带随机过程，即它们的功率谱只在0????c区间内非0，且?c???0。则
E{[a(t??)?a(t)]2}?E[a2(t??)?a2(t)?2a(t)a(t??)]
＝2Ra(0)?2Ra(?) ＝＝数
＝
1?1(????Sa(?)d??????Sa(?)ej??d?)
?1?????Sa(?)(1?ej??)d? 注意到功率谱非负性和偶函
Sa(?)(1?cos??)d? ????注意:cos??2cos2?22?1?1?2sin2?2 ＝
Sa(?)2sin????11?2??d?
?＝
?1????c?Sa(?)2(??22)2d? 注意：sin???
d?22??c?Sa(?)???c?22?2?212????cSa(?)d?
?c＝?c?Ra(0)
2222??)?a(t)]2}??c?Ra(0)＝?c?E[a2(t)]
即：E{[a(t第三章 随机信号通过线性系统的分析 165 (此式说明：若???1?c（即?c???1），在
t到t??的时间
内，a(t)的变化的均方值远小于a(t)的均方值。)
因为?c???0，即T0??Tc?1知T02??c1，
令??T0，由????c???c
2?X由切比雪夫不等式：P{X?E(X)??}?,
2?令
X?a(t?T0)?a(t)带入上式，得：
，注意
E(X)?E[a(t?T0)]?E[a(t)]?0
P{[a(t?T0)?a(t)]?0??}?E{[a(t?T0)?a(t)]2}?2
22?c?E[a2(t)]即P{a(t?T0)?a(t)??}?
?2显然，当T0近于0。
????1?c即?c???1，对于给定的?2?0右式趋
结论： X(t)为窄带随机过程时，在一个高频周期T0内，a(t)的变化的概率趋于0。也就是说，a(t)为慢变换的随机过程，同理，b(t)也为慢变化随机过程，则A(t)，?(t)也是慢变化的随机过程。