通信中随机过程和确定信号分析的关系

第三章 随机过程

在第二章已经讲过了确定信号的分析，但为什么分析随机过程？因为实际通信中传输的信号，都是随机信号，不确定的信号，实际通信系统中不可能有一个确定的信号要分析。

举例，如一个语音信号，在 t 1 t_1 t1​时刻电压是 1.5V，那么在 t 2 ​ t_2​ t2​​时刻，到底是多少？ 是 1.3V？ 还是1.4V ？ 那么可以看到，这个信号是未知的，但是，虽然是随机信号，他们之间还是有一定的联系，我们虽然不知道下一个时刻电平值是多少，但我们可以预测他的大体的趋势，可以预测它的大概的分布，或者说我们能够求得它的功率谱密度，所以这个随机过程的分析，还是很有用的。

既然都是随机信号，那为何又要有确定信号的分析？第五章中有一部分，是一个确定信号和随机信号的组合，举例，发送的是随机的二进制序列，10010110，即发送的序列中，可能是1也可能是0，不知道下一个时刻值是多少，但是，我们发送每一个值，不管它为多少，我们都用一个确定的信号来作为它的载体，如 t 1 t_1 t1​时刻发送 cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)表示1，发送 - cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)表示0，到底发送 cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)还是 - cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)我们并不知道，我们并不知道什么时候发1还是发0，但一旦知道发送1还是0，我们就知道是发送 cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)还是 - cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)，接收端的处理很大程度是基于这样一个确定信号的，但是接收端不知道前面的符号到底是正还是负，也就是 cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)和- cos ⁡ ( t 1 ) \cos(t_1) cos(t1​)的正负是随机的，因此整个分析过程是随机和确定信号的相结合分析过程。

随机过程基本结构：

高斯随机过程是随机过程的一个特例。高斯白噪声又是高斯随机过程的一个特例，因此，高斯白噪声的分析，显得很重要。