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电磁波传播中的信号噪声分析第一章信号和噪声的概念信号是指一种能够用来传输信息的物理量，例如声、光、电等。
在电磁波传播中，信号一般指无线电信号，它是一种电磁波，可以在空气中传输。
噪声是指在信号传输过程中混入的各种干扰信号，例如电磁干扰、放射性干扰等。
在电磁波传播中，噪声是指无线电信号中的各种干扰信号。
第二章信号噪声比的定义和计算方法信噪比是指信号的强度和噪声的强度之比，它反映了信号和噪声在无线电信号中的相对大小，是衡量无线电信号质量的重要指标。
信噪比的计算方法是将信号的功率和噪声的功率进行比较。
信号的功率可以通过接收信号的强度和接收天线的增益来计算。
噪声的功率可以通过接收天线的背景热噪声温度、接收机的噪声系数和带宽来计算。
信噪比通常以分贝为单位表示，公式为：SNR=10*log10(PS/PN)，其中PS为信号的功率，PN为噪声的功率。
第三章信号和噪声对无线电通信的影响信号和噪声对无线电通信的影响是很大的，在信号强度不够大的情况下，噪声会对信号产生干扰，使得接收信号变得困难。
当信号强度大于噪声时，接收方仍然能够收到信号，但是噪声会使得信噪比降低，从而影响接收信号的质量。
因此，在进行无线电通信时，需要注意信号和噪声的关系，尽可能使得信号的强度大于噪声的强度。
第四章信噪比提高的方法为了提高信噪比，从而提高无线电信号的质量，在实际应用中可以采用以下几种方法：（1）增加信号的强度：通过使用更高功率的发射机或调整天线的方向来增加信号的强度。
（2）降低噪声的强度：在接收机前面增加低噪声放大器，或使用低噪声接收机等设备来降低噪声的引入。
（3）带宽的优化：根据信号频率和带宽进行匹配，减小带宽可以减小噪声引入，同时可以提高信号噪声比。
（4）改善信道环境：例如调整天线的高度和方向，消除干扰源等，从而减小信号受到的干扰。
第五章总结综上所述，无线电信号中的信号和噪声是对无线电通信质量有着重要影响的两个关键因素。
通过计算信噪比并采用合适的提高信噪比的方法，可以有效的提高无线电通信的质量，从而使得通信变得更加顺畅。
第2章信号与噪声分析知识点及层次1. 确知信号时－频域分析(1) 现代通信系统周期信号的傅氏级数表示和非周期信号的傅氏积分。
(2) 几个简单且常用的傅氏变换对及其互易性。
(3) 信号与系统特征－卷积相关－维钠－辛钦定理。
2. 随机过程统计特征(1) 二维随机变量统计特征。
(2) 广义平稳特征、自相关函数与功率谱特点。
(3) 高斯过程的统计特征。
3. 高斯型白噪声统计特征(1) 理想白噪声及限带高斯白噪声特征。
(2) 窄带高斯白噪声主要统计特征。
以上三个层次是一个层层深入的数学系统，最终旨在解决信号、系统及噪声性能分析，是全书各章的基本理论基础，也是系统分析的最主要的数学方法。
第2章信号与噪声分析知识点及层次1. 确知信号时－频域分析（1）现代通信系统周期信号的傅氏级数表示和非周期信号的傅氏积分。
（2）几个简单且常用的傅氏变换对及其互易性。
（3）信号与系统特征－卷积相关－维钠－辛钦定理。
2.随机过程统计特征（1）二维随机变量统计特征（2）广义平稳特征、自相关函数与功率谱特点。
（3）高斯过程的统计特征。
3. 高斯型白噪声统计特征（1）理想白噪声及限带高斯白噪声特征。
（2）窄带高斯白噪声主要统计特征。
以上三个层次是一个层层深入的数学系统，最终旨在解决信号、系统及噪声性能分析，是全书各章的基本理论基础，也是统分析的最主要的数学方法。
傅里叶分析是从时域、频域描述信号的有效方法。
狭义而言，通信过程更是信号与传输信道在频域相适应的过程。
往往信号和系统的频域特征分析更有利于解决传输问题。
第二章信号与噪声分析经典例题[例 2-1] 求图2-1所示信号f(t)的频谱。
解：这一结果表明，频谱是两部分构成，为虚轴上奇对称于原点。
证实了奇对称实信号的频谱为虚频谱奇对称形式。
[例2-2] 由随机过程定义，典型的数学表达式是无法写出的。
一般地，在一个确知形式的时间函数中，若其中一个（或2个）变量是随机的，称准随机过程。
设随机过程，其中是均值为0、方差为的高斯变量，是内均匀分布的相位随机变量，且与统计独立。
通信网络基础教学设计前言通信网络作为现代社会的基础设施之一，其发展已经对我们的生产、生活、学习产生了深远的影响。
如何在硬件、软件和服务多方面加强对学生的教育和培训，培养具有全面技术素养和扎实专业知识的通信网络人才，是我们教师所面临的重要任务之一。
本文档将从课程设置、教学大纲和实践教学等方面对通信网络基础教学进行分析和设计。
课程设置通信网络作为一个专业，其核心课程应该包括以下内容：1.计算机网络基础，包括网络拓扑结构、网络协议、网络安全等；2.通信原理，包括信号传递、调制解调、通信通道、噪声等；3.通信网络技术，包括传输技术、交换技术、路由技术等；4.无线通信技术，包括移动通信系统、卫星通信系统、无线局域网等。
在这些基础课程之上，可以加入诸如云计算、大数据、物联网等前沿课程。
教学大纲基于上述课程设置，我们可以设计出以下的教学大纲：第一章：计算机网络基础1.1. 计算机网络概述1.2. OSI参考模型1.3. TCP/IP协议2.1. 信号与噪声2.2. 调制解调2.3. 通信通道第三章：通信网络技术3.1. 传输技术3.2. 交换技术3.3. 路由技术第四章：无线通信技术4.1. 移动通信系统4.2. 卫星通信系统4.3. 无线局域网第五章：云计算5.1. 云计算概述5.2. 云计算架构5.3. 云计算安全第六章：大数据6.1. 大数据概述6.2. 大数据处理6.3. 大数据应用7.1. 物联网概述7.2. 物联网架构7.3. 物联网应用实践教学除基础课程之外，实践教学也是培养学生专业技能的重要手段。
我们可以设计以下实践项目：1.路由器配置实验：要求学生掌握路由器配置的基本技能，包括路由表的配置和转发规则的设置。
2.无线局域网建设实验：要求学生掌握无线局域网的搭建和管理技能，包括无线AP的设置和无线客户端的连接。
3.移动通信系统实验：要求学生掌握移动通信系统的原理和操作技能，包括信道类型的切换和基本话音业务的完整过程。
第二章 信号与噪声1.随机过程)cos()()(0θω+=t t m t z ，其中)(t m 是广义平稳随机过程，且自相关函数)(τm R 为：⎪⎩⎪⎨⎧<≤-<<-+=其他0101011)(τττττm Rθ是服从均匀分布的随机变量，它与)(t m 彼此统计独立。
（1） 证明)(t z 是广义平稳的； （2） 绘出自相关函数)(τz R 的波形； （3）求功率谱密度)(ωz S 及功率P 。
解：（1）先求)(t z 的数学期望)(t a ：)]cos()([)]([)(0θω+==t t m E t m E t a因为θ与)(t m 彼此统计独立，所以00)]([21)cos()]([)][cos()]([)(2000=⋅=⋅+⋅=+⋅=⎰t m E d t t m E t E t m E t a θπθωθωπ再求)(t z 的自相关函数：(θ与)(t m 彼此统计独立)τωτθπθτωωθωτθτωωτθωτπ020000000cos 21)(21)cos()cos()]()([])cos()()cos()([),(m z R d t t t m t m E t t m t t m E t t R =⋅+++⋅+=⋅++++=+⎰ 因为)(t z 的数学期望与t 无关，是常数，且自相关函数与t 无关，只与时间间隔τ有关，所以)(t z 是广义平稳的随机过程。
（2）⎪⎩⎪⎨⎧≤-==其他01cos )1(21cos )(21)(00ττωττωττm z R R设T πω20=，并取21=T ，则)(τz R 的图形如下图所示。
(3) 因为功率谱密度)()(τωz z R P ⇔，所以 ⎰∞∞---++==)]2(2([41)()(0202ωωωωττωωτSa Sa d e R P j z z 功率 ⎰∞∞-==21)(21ωωπd P S z 或 21)0(==z R S设输出过程为)(0t n ，则其均值为0)0()]([)]([0=⋅=H t n E t n E i 。
信号与噪声作者：（美）西尔弗经济预测中不可避免地会存在偏见如果你想进行经济预测，最好的选择就是查看平均预测或群体预测，而不是求助于某个经济学家。
我对“调查”的研究显示，群体预测总是比个体预测更准确，在预测GDP增长、失业率和通货膨胀这三个方面，群体预测比个体预测的准确率分别高出20%、10%和30%。
通过研究许多领域的预测结果，人们发现几乎所有的群体预测都优于个体预测。
然而，虽说群体预测优于个体预测这一观念已成为重要的经验性规律，可是当预测与事实有很大的出入时，这一观念有时就会成为蹩脚的借口。
群体预测是由个体预测组成的，如果个体预测的质量提高了，群体预测的质量也会提高。
另外，在现实生活中，经济群体预测的质量也很差劲儿，所以还有很大的提升空间。
大多数经济学家作预测时，会在一定程度上依赖自己的判断，而不是依据统计模型输出的信息进行预测。
考虑到数据是那么杂乱，这种做法或许是有益的。
波士顿联储前副总裁斯蒂芬?K?麦克内斯曾经进行过一项研究，他发现根据统计学预测方法对人为的判断进行调整会使预测的准确率提高约15%。
20世纪七八十年代计算机开始广泛使用时，人们普遍认为统计模型能够“解决”经济预测问题。
但是，改进的技术无法掩盖对经济领域理论认识的缺乏，只会让经济学家更加快速、更加煞费苦心地将噪声误认为是信号。
看似前景不错的预测模型在某些方面一败涂地，最后惨遭淘汰。
在其他领域，比如那一时期的地震预测，也会遭遇这样的状况。
援引某个人为判断也会带来潜在的偏见。
人们在进行预测时，会倾向于使预测满足自己的经济动机或政治信仰。
人们或许太过自负，即使事实和环境要求他做出改变，他也不愿对自己的预测进行修正。
哈祖斯告诉我：“我认为人们绝对有这样的倾向，急切地希望事情能按照自己希望的方式发展下去。
”是否有经济学家更擅长把握这种权衡的度？预测出上一次经济衰退的经济学家是不是也可以预测出下一次经济衰退？这个问题有一个非常有趣的答案。
计算机三级考试网络技术第二章节详解计算机三级考试网络技术第二章节详解为了大家可以系统地进行计算机三级考试的复习，下面店铺为大家整理了计算机三级考试网络技术第二章节详解，欢迎学习!第二章网络技术基础本单元概览一、计算机网络的形成与发展。
二、计算机网络的基本概念。
三、分组交换的基本概念。
四、网络体系结构与网络协议的基本概念。
五、互联网应用的发展。
六、无线网络的应用与研究。
一、计算机网络的形成与发展1.计算机网络的发展阶段第一阶段：独立发展的计算机技术与通信技术结合。
奠定了计算机网络的理论基础。
第二阶段：ARPANET与分组交换技术的发展，奠定了互联网的基础。
第三阶段：各种广域网、局域网和公用分组交换网络的发展，网络体系结构与网络协议的标准化。
国际标准化组织(ISO)制定了开放系统参考模型(OSI)。
第四阶段：Internet、高速通信网络、无线网络与网络安全技术的应用。
2.计算机网络的形成(1)由一台中央主机通过通信线路连接大量的地理上分散的终端，构成面向终端的通信网络，终端分时访问中心计算机的资源，中心计算机将处理结果返回终端。
(2)20世纪60年代中期，出现了多台计算机通过通信系统互连的系统，开创了“计算机——计算机”通信时代，这样分布在不同地点且具有独立功能的计算机就可以通过通信线路，彼此之间交换数据、传递信息。
(3)ARPANET的发展以及OSI的制定，使各种不同的网络互联、互相通信变为现实，实现了更大范围内的计算机资源共享。
Internet是覆盖全球的信息基础设施之一，用户可以利用Internet实现全球范围的信息传输、信息查询、电子邮件、语音与图像通信服务等功能。
3.网络体系结构与协议标准化在计算机网络发展的第三阶段，出现了很多不同的网络，导致网络之间的通信困难。
迫切需要统一的网络体系结构和统一的网络协议。
ISO制定了OSI参考模型，作为国际认可的标准模型。
TCP/IP协议以及体系结构早于OSI参考模型，因此TCP/IP协议与体系结构也是业内公认的标准。
信号与噪声分析确知信号分析1、周期信号的傅里叶级数任何一个周期为T 的周期信号)(t f ，只要满足狄里赫利条件，则可展开为傅里叶级数0()jn tnn f t F eω∞=-∞=∑ （2-1）式中，⎰--=2/2/0)(1T T t jn n dt e t f T F ω (0,1, 2.3,,n =±±±)；000a c F ==; 2nj n n c F e ϕ-=(称为复振幅)；*2nj n n n c F e F ϕ-==（是n F 的共轭）。
一般地，n F 是一个复数，由n F 确定周期信号)(t f 的第n 次谐波分量的幅度，它与频率之间的关系图形称为信号的幅度频谱。
由于它不连续，仅存在于0ω的整数倍处，故这种频谱是离散谱。
许多情况下，利用信号的频谱进行分析比较直观方便。
2、非周期信号的傅里叶变换ωωπωd e F t f t j ⎰∞∞-=)(21)( （2-2）⎰∞∞--=dt et f F tj ωω)()( （2-3）式（2-2）和式（2-3）分别称为傅里叶正变换和傅里叶反变换，两式称为)(t f 傅里叶变换对，表示为)()(ωF t f ⇔ 信号的傅里叶变换具有一些重要的特性，灵活运用这些特性可较快地求出许多复杂信号的频谱密度函数，或从谱密度函数中求出原信号，因此掌握这些特性是非常有益的。
其中较为重要且经常用到的一些性质和傅里叶变换对见附录二。
3、卷积与相关函数 （1）、卷积设有函数)(1t f 和)(2t f ，称积分⎰∞∞--τττd t f f )()(21为)(1t f 和)(2t f 的卷积，常用)()(21t f t f *表示，即121221()()()()()()f t f t f f t d f f t d ττττττ∞-∞∞-∞*=-=-⎰⎰（2-4）时域卷积定理：令)()(11ωF t f ⇔，)()(22ωF t f ⇔，则有)()()()(2121ωωF F t f t f ⇔* （2-5） 频域卷积定理：令)()(11ωF t f ⇔，)()(22ωF t f ⇔，则有[])()(21)()(2121ωωπF F t f t f *⇔（2-6） （2）、相关函数信号之间的相关程度，通常采用相关函数来表征，它是衡量信号之间关联或相似程度的一个函数。
