1.1 、(15分)设随机信号x(t) = Acos 现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图10t + Bsin现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图20t ,为正常数,AB为相互独立的随机变量,且E(A) = E(B) = 0,D(A) = D(B) = 现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图32 试证明x(t)是平稳随机信号。
    image.png

    1.2、 (15分)设随机信号x(t) = Acos 现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图50t + Bsin现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图60t ,为正常数,AB为相互独立的随机变量,问满足什么条件下的是平稳随机信号?

    和上题步骤一样,只是思考方式不一样。

    2 、(15分)两个串联系统如图1所示。输入X(t)是广义平稳随机信号,自相关函数为R(T),经过第一个系统函数ht)的系统输出为W(t),在经过第二个系统函数h(t)的系统的输出为Y(t),
    (1)求W(t)的自相关函数以及W(t)和Y(t)的互相关函数R(t,t+T)
    (2)试求X(t)和Y(t)的互相关函数.
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    3、(10分)已知有理功率谱密度为截屏2020-10-29 上午9.55.49.png求其模型系统函数。
    以下答案中有一步写错了,就是根据分解结果应该是H(z) = C(z+ 0.3)/(z+0.4)
    H(z)= C(z+ 0.3)/(z+0.4).答案中写反了,最后的系统函数应该是H(z) = (z-1+ 0.3)/(z-1+0.4)
    截屏2020-11-01 上午9.13.43.png
    4 、求功率谱密度为image.png的白化滤波器。
    image.png

    5 、(10分)设αβ为两个参数,已知x[0]= α+β+n,x[1]= α+n。其中nn为均值为0,方差为σ的独立高斯随机变量。现在获得两次观测值x[0]=0,x[1]=1,用最大似然估计求αβ
    截屏2020-11-01 上午9.08.29.png
    6、(15分)设x(n)是一个一次谐波过程,截屏2020-10-29 上午9.35.21.png,w(n)为白噪声,已知x(n)的自相关矩阵为截屏2020-10-29 上午9.37.06.png用特征分解谱估计求及w(n)的功率。
    答案中少了一步求w(n)的功率。在此补充上
    概念:w(n)是方差为![](https://cdn.nlark.com/yuque/
    latex/77a3b715842b45e440a5bee15357ad29.svg#card=math&code=%5Cdelta&height=15&width=6)2的白噪声。在自相关矩阵R进行特征分解中,现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图162等于最小特征值。
    所以以下的P(w(n)) = 2
    截屏2020-11-01 上午9.12.32.png

    7、(15分)假设有一实的广义平稳随机信号s(n)的自相关函数(序列)为rss(m) = 0.6,且伴随有实的噪声w(n),方差为现代数字信号处理期末考试试卷解析 - 图18w2 = 1 ,与s(n)无关。试设计一个M=2的FIR维纳滤波器来估计s(n) ,并计算最小均方误差。
    截屏2020-10-29 上午9.40.31.png

    源PPT25页
    https://wenku.baidu.com/view/5617d56bcaaedd3383c4d39e.html

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    8、(20分)已知截屏2020-11-01 上午9.10.14.png,并且信号s(n)和噪声v(n)不相关,即rsv(m)=0,噪声v(n)是零均值、单位功率的白噪声(σ__v=1,mv=0),求因果维纳滤波器的z域解H(z)和E[|e(n__)|]。
    源PPT
    https://wenku.baidu.com/view/b303579a001ca300a6c30c22590102020640f275.html?re=view
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