谱估计的分辨率已成为目前谱估计研究中的一个重要方向。Р功率谱估计就是通过信号的相关性估计出接受到信号的功率随频率的变化关系,实际用途有滤波、信号识别、信号分离、系统辨识等。谱估计技术是现代信号处理的一个重要部分,还包括空间谱估计、高阶谱估计等[11]。Р2 谱估计中的变量Р2.1随机信号简介Р2.1.1 随机变量Р随机变量(random variable)表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点)。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例。Р随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,其可能取各种不同的值,具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于,后者的测定结果仍具有不确定性,即模糊性。Р按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:①离散型随机变量,即在一定区间内变量取值为有限个,或数值可以一一列举出来。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。②连续型随机变量,即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。Р1.随机变量的分布函数Р设X是随机变量,对任意实数,事件{X<x}的概率称为随机变量X的分布函数。记为,即,易知,对任意实数a,b,,。Р分布函数的性质Р(1) 单调不减性:若, 则;Р(2) 归一性:对任意实数,,且
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