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随机过程在通信网络性能评估中的应用随机过程是一种随时间变化的数学模型，广泛应用于多个领域，包括通信网络性能评估。
通信网络是现代社会信息交流的重要基础设施，因此评估其性能对于确保高效的通信至关重要。
本文将介绍随机过程在通信网络性能评估中的应用，并探讨其重要性以及优势。
1. 随机过程在通信网络性能分析中的重要性通信网络的性能评估是衡量其可靠性、吞吐量和延迟等指标的过程。
而随机过程提供了一种强大的工具来模拟和分析网络中的随机事件和变化。
通过对通信网络中的随机过程进行建模和分析，我们能够得到对网络性能的准确评估，这对于网络设计、优化和故障排除至关重要。
2. 随机过程在网络流量建模中的应用网络流量是网络性能评估中的重要指标之一，而随机过程可以用来描述和模拟网络中的流量变化。
例如，在数据传输过程中，网络中的流量可能随着时间的推移而发生变化。
通过将网络中的流量建模为随机过程，我们可以确定网络拥塞、带宽利用率以及传输速率等关键指标，从而对网络性能进行评估。
3. 随机过程在网络延迟分析中的应用网络延迟是衡量通信效果的重要指标之一，它直接影响到通信质量和用户体验。
随机过程能够提供对网络延迟进行建模和分析的方法。
通过对网络中的时延进行随机过程建模，我们可以确定网络延迟的概率分布、平均延迟以及延迟的变化情况等信息，从而评估网络的性能。
4. 随机过程在网络可靠性评估中的应用通信网络的可靠性是保证信息传输顺利进行的重要要素。
随机过程可以用来分析和评估网络的可靠性。
通过建立与通信网络相关的随机过程模型，我们能够推导出网络中节点和连接的可靠性指标，如故障率、平均修复时间等。
这些指标对于评估网络的可靠性以及进行网络故障预测和恢复策略的制定非常重要。
5. 随机过程在网络容量规划中的应用网络容量规划是确保网络能够满足日益增长的通信需求的重要环节。
随机过程可以为网络容量规划提供建模和分析的工具。
通过对通信网络中的随机事件和变化进行建模，我们可以预测网络在不同负载下的性能表现，进而指导网络容量的规划和扩展。
随机过程在通信系统中的应用随机过程是指在一定的时间范围内，某个随机变量随时间的变化而变化的数学模型。
在通信系统中，随机过程被广泛应用于信号的传输、检测和处理等方面。
本文将探讨随机过程在通信系统中的应用，并且重点讨论其在信道建模、信号检测和信息编码等方面的应用。
一、信道建模在通信系统中，信道建模是指对信号在信道中传输过程进行建模，以便于分析和优化通信系统的性能。
随机过程能够很好地描述信号的时变特性，因此在信道建模中起到了重要的作用。
1.1 高斯过程模型高斯过程是一种常见的随机过程模型，常用于描述连续时间和连续状态的信号变化。
在信道建模中，高斯过程被广泛应用于建立通信信道的统计模型，例如高斯信道模型、高斯带噪信道模型等。
通过对信道进行高斯过程模型的建模，可以对信道中的噪声进行分析，从而设计出更好的传输方案。
1.2 马尔可夫过程模型马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程，常用于描述离散状态的随机变化。
在通信系统中，马尔可夫过程常被用来建模信道的衰落和干扰等因素，例如瑞利衰落信道模型。
通过对信道进行马尔可夫过程模型的建模，可以更准确地描述信道的状态转移，为通信系统的性能分析提供依据。
二、信号检测信号检测是指接收机在接收到信号后，判断信号中所携带的信息。
随机过程在信号检测中具有重要的应用，能够提供有效的信号判决标准。
2.1 信号检测理论在信号检测理论中，利用随机过程来建立统计模型，通过统计学的方法判决信号是否存在。
例如，最大似然准则和贝叶斯准则等方法都依赖于随机过程的统计特性。
通过合理地建立信号和噪声的随机过程模型，可以提高信号检测的准确性和可靠性。
2.2 接收机设计随机过程在接收机设计中也发挥着重要的作用。
例如，在通信系统中，常常使用匹配滤波器来接收信号。
而匹配滤波器的设计往往依赖于信号和噪声的统计特性，因此需要建立信号和噪声的随机过程模型。
通过合理地设计接收机，可以提高信号的接收质量和系统的性能。
随机过程在信号检测与估计中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用情况：
1.信号检测：随机过程可以用于检测信号的存在或缺失。
例如，在无线通信中，接收
到的信号可能受到噪声、干扰或衰落等影响，利用随机过程的统计方法可以对信号进行检测和判断。
2.信号估计：随机过程可以用于估计信号的参数或特性。
例如，在雷达系统中，利用
随机过程的方法可以对目标的位置、速度等参数进行估计。
3.通信系统：随机过程在通信系统中起着重要作用。
例如，在调制解调过程中，随机
过程可以用于建模和分析信道的特性，从而提高通信系统的性能。
4.传感器网络：随机过程可以用于处理传感器网络中的数据。
例如，在环境监测中，
利用随机过程的方法可以对传感器数据进行滤波、降噪和预测，从而提取有用的信息。
5.统计信号处理：随机过程是统计信号处理的基础。
通过对信号进行随机过程建模和
分析，可以研究信号的统计特性、功率谱密度、互相关等，从而设计出更有效的信号处理算法。
总之，随机过程在信号检测与估计中扮演着重要的角色，通过建立数学模型和运用统计方法，可以对信号进行分析、处理和优化，提高系统的性能和可靠性。
随机过程在通信系统性能分析中应用随机过程在通信系统性能分析中的应用随机过程是一种在时间和状态上都是随机变量的数学模型，被广泛应用于通信系统性能分析中。
本文将探讨随机过程在通信系统性能分析中的应用，并且介绍常见的几种随机过程模型。
一、随机过程的定义和特点随机过程是一组随机变量的集合，表示系统在不同时间点的状态。
在通信系统中，随机过程可以用来描述信号传输、信道噪声和干扰等随机事件的变化。
随机过程的特点包括：状态空间、状态变化模型和随机性。
二、马尔可夫链马尔可夫链是一种最简单的随机过程模型，其特点是当前状态只依赖于前一个状态。
在通信系统中，马尔可夫链可以描述信道的干扰情况、数据包的传输等。
通过对马尔可夫链进行建模和分析，可以计算系统的稳态概率分布、状态转移概率等指标，从而评估和优化系统性能。
三、泊松过程泊松过程是一种重要的随机过程模型，可以用来模拟随机事件的到达过程。
在通信系统中，泊松过程常用于描述数据包到达信道的过程，以及信道的错误率等。
通过对泊松过程进行建模和分析，可以计算系统的到达率、平均等待时间等指标，为信道资源的调度和分配提供依据。
四、布朗运动布朗运动是一种连续时间的随机过程模型，常用于描述随机游走、误差扩散等现象。
在通信系统中，布朗运动可以用来建模信道噪声，通过对布朗运动进行建模和分析，可以计算系统的误码率、信噪比等指标，为系统性能的评估和改进提供依据。
五、排队论排队论是一种用于描述随机到达、随机服务和排队等待的随机过程模型。
在通信系统中，排队论可以用于描述网络中的数据包到达和传输过程。
通过对排队论进行建模和分析，可以计算系统的平均等待时间、平均队列长度等指标，为网络拥塞控制和流量调度等问题提供解决方案。
总结：随机过程是一种在通信系统性能分析中经常使用的数学工具。
通过对随机过程的建模和分析，可以计算系统的各种性能指标，为系统优化和改进提供依据。
常见的随机过程模型包括马尔可夫链、泊松过程、布朗运动和排队论等。
随机过程在无线通信中的应用无线通信是现代社会中不可或缺的一部分，而随机过程作为一种描述随机现象的数学工具，在无线通信中发挥着重要的作用。
本文将探讨随机过程在无线通信中的应用，并通过实例来解释其具体运用。
一、随机过程简介随机过程是一种描述随机现象随时间变化的数学模型。
它由一系列随机变量组成，表示了事件的演化与发展。
在无线通信中，随机过程可用于描述信号的传输、干扰等随机性特征。
二、无线信道建模在无线通信中，信道是信号传输的媒介，而信道的特性通常是随机的。
因此，建立准确的信道模型对于系统性能的分析和优化至关重要。
随机过程提供了一种有效的方式来描述信道的统计特性，常见的信道模型包括瑞利衰落信道、高斯信道等。
瑞利衰落信道是一种常见的无线信道模型，其数学描述是一个随机过程。
在瑞利衰落信道模型中，信号在传输过程中受到多径传播和多普勒效应的影响，导致信号接收强度随时间变化。
通过对该随机过程的建模，我们可以分析信道容量、误码率等性能指标，以便进行系统设计和性能优化。
三、干扰分析在无线通信中，干扰是一个普遍存在的问题。
随机过程可以用于描述干扰源的统计特性，从而进行干扰分析和抑制。
以多用户接入为例，当多个用户同时通过同一频率进行通信时，彼此之间会产生干扰。
通过建立用户通信行为的随机过程模型，可以分析干扰的概率分布、累积分布函数等，以便采取相应的干扰抑制策略。
四、无线网络规划无线网络规划是指在给定网络需求和约束条件下，确定无线设备的部署位置和配置参数，以实现最优的系统覆盖和容量。
随机过程可以用于模拟用户的位置和行为，从而进行网络规划和性能评估。
例如，通过建立用户位置的随机过程模型，可以模拟用户在覆盖区域内的分布情况，进而进行无线基站的布设和天线参数的调整，以满足用户需求并优化系统性能。
五、移动通信系统分析移动通信系统中，用户终端的移动性常常是一个重要的因素。
随机过程可以用于描述用户位置的变化过程，从而进行系统性能分析和优化。
随机过程在通信系统中的应用分析在当今信息高速传播的时代，通信系统的重要性不言而喻。
从我们日常使用的手机通话、上网，到卫星通信、广播电视等，通信系统无处不在。
而在通信系统的设计、优化和性能评估中，随机过程这一数学工具发挥着至关重要的作用。
随机过程是研究随机现象随时间演变的数学理论。
在通信系统中，信号的传输和接收往往受到各种随机因素的影响，例如噪声、衰落、多径传播等。
这些随机因素使得通信过程具有不确定性和随机性，而随机过程正是用来描述和分析这种不确定性的有力工具。
首先，我们来谈谈噪声在通信系统中的表现。
噪声是通信中不可避免的干扰源，它可以来自于自然界的电磁干扰，也可以是设备内部的热噪声等。
噪声通常被建模为随机过程，比如常见的高斯白噪声。
高斯白噪声具有正态分布的幅度特性和在整个频率范围内均匀的功率谱密度。
通过对噪声的随机过程建模，我们可以计算信号在噪声干扰下的误码率，从而评估通信系统的性能。
误码率是衡量通信质量的重要指标，它反映了接收端错误接收的比特数与发送的总比特数之比。
通过分析噪声的随机特性，我们能够采取合适的编码和调制技术来降低误码率，提高通信的可靠性。
接下来，考虑信号在无线信道中的传播。
无线信道具有复杂的特性，其中信号的衰落是一个重要的现象。
衰落使得接收信号的强度随时间和空间发生随机变化，这种变化可以用随机过程来描述。
例如，瑞利衰落和莱斯衰落模型常用于描述无线信道中的小尺度衰落。
瑞利衰落适用于没有直射路径的情况，信号幅度服从瑞利分布；而莱斯衰落则考虑了存在直射路径的情况。
通过对衰落过程的分析，我们可以设计合适的分集技术，如空间分集、频率分集和时间分集，来对抗衰落的影响，提高信号的稳定性和可靠性。
多径传播也是通信系统中常见的现象。
当信号从发射端到接收端经过多条不同的路径时，会产生多径延迟和相位差，导致信号的叠加和失真。
多径传播可以用随机过程来建模，例如通过自相关函数和功率谱密度来描述多径信号的统计特性。
随机过程在通信系统中的应用随机过程是一种描述随机变量随时间变化的数学模型。
在通信系统中，随机过程被广泛应用于信道建模、信号处理和网络优化等方面。
本文将探讨随机过程在通信系统中的应用，并介绍其中的一些具体案例。
一、信道建模在无线通信系统中，信道建模是非常重要的一环。
随机过程可以用来描述信道中的噪声和干扰，从而帮助我们更好地理解和分析通信系统的性能。
以高斯白噪声为例，它是一种常见的信道噪声模型。
高斯白噪声可以用随机过程中的高斯过程来描述，其特点是均值为零且各个时刻的样本值相互独立。
通过对高斯白噪声的建模，我们可以分析信道容量、误码率等性能指标，从而优化系统设计。
二、信号处理随机过程在信号处理中也有广泛的应用。
例如，自适应滤波器是一种基于随机过程理论的信号处理算法。
自适应滤波器可以根据输入信号的统计特性自动调整滤波器的参数，从而实现信号的最优恢复或抑制干扰。
另外，随机过程还可以用于信号估计和检测。
通过对接收信号进行统计分析，我们可以估计信号的参数，例如信号的功率、频率等。
同时，我们还可以使用随机过程的检测理论对信号进行判决，从而实现信号的可靠检测和解码。
三、网络优化随机过程在网络优化中也发挥着重要的作用。
例如，随机过程可以用于网络流量的建模和预测。
通过对网络流量进行统计分析，我们可以了解流量的分布特性和变化趋势，从而为网络资源的分配和调度提供依据。
此外，随机过程还可以用于网络容量的评估和优化。
通过建立网络的随机过程模型，我们可以分析网络的吞吐量、延迟等性能指标，并通过优化算法来提高网络的效率和可靠性。
总结起来，随机过程在通信系统中的应用非常广泛。
它可以用于信道建模、信号处理和网络优化等方面，帮助我们更好地理解和优化通信系统的性能。
随着技术的不断发展，随机过程的应用也将不断深化和扩展，为通信系统的发展带来更多的机遇和挑战。
随机过程在通信系统分析中的应用随机过程在通信系统中扮演着重要的角色。
通信系统的目标是通过传输信息来实现有效的数据传输。
然而，由于通信信道的不确定性和噪声的存在，数据传输过程中会产生随机的干扰。
因此，了解和分析这些随机过程对于优化通信系统的性能至关重要。
一、随机过程的定义和特性随机过程是一组随机变量所组成的集合，表示某一随机现象在一定的时间序列上的演化。
它包含了随机变量的分布以及随时间的相关性。
常见的随机过程模型有马尔可夫过程、泊松过程和高斯过程等。
马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫性质指的是在给定当前状态的情况下，未来的状态只与当前状态有关，而与过去的状态无关。
这种特性在通信系统中非常重要，因为它允许我们通过分析当前的系统状态来预测其未来的行为。
泊松过程是一种具有独立增量和稀疏性的随机过程。
它的一个重要特性是具有无记忆性，即未来的事件发生时间与过去的事件发生时间无关。
在通信系统中，泊松过程可以用于模拟信道上的随机干扰，如信号丢失或噪声。
高斯过程是一种连续的随机过程，其任意有限个随机变量的联合分布满足高斯分布。
高斯过程常用于建模通信信道的信号传输，因为它可以有效地描述信道中的噪声特性。
二、随机过程在通信系统中的应用1. 随机过程的建模在通信系统分析中，我们常常需要对信道的特性进行建模。
通过使用随机过程模型，我们可以更好地理解和描述不确定和随机的信道特性。
例如，马尔可夫过程可以用来建模无线信道的衰落，泊松过程可以用来模拟信道的随机抖动。
2. 性能分析通信系统的性能分析往往要基于信道的统计特性。
通过对随机过程进行分析和求解，可以获得信道的各种性能指标，例如信噪比、误码率和吞吐量等。
这些指标是评估通信系统性能的重要指标，对于系统的设计和优化具有指导意义。
3. 码字设计在数字通信系统中，码字的设计对于保证数据传输的可靠性和效率至关重要。
随机过程可以用于分析和优化码字的性能。
例如，通过分析高斯过程的统计特性，可以设计出适应信道噪声特点的调制方案和解调算法。
随机过程在无线通信系统性能分析与优化中应用随机过程在无线通信系统性能分析与优化中应用一、引言随机过程是概率论与数理统计的一个重要分支，它描述了随机变量在时间或空间上的演化规律。
在无线通信系统中，随机过程被广泛应用于性能分析与优化。
本文将探讨随机过程在无线通信系统中的应用，并介绍几个具体的应用案例。
二、无线信道建模无线信道是指无线通信中传输信号的媒介，其特点包括多路径传输、信号衰落、干扰等。
为了对无线通信系统的性能进行分析与优化，需要建立准确的信道模型。
在无线信道建模中，随机过程被广泛应用于描述信道的统计特性。
常用的随机过程包括高斯过程、马尔可夫过程等。
通过对信道进行建模，可以预测信号的衰落、干扰的强度以及误码率等性能指标，从而指导无线通信系统的优化。
三、无线信道容量分析无线信道容量是指在给定的带宽和传输功率条件下，无线信道传输信息的最大速率。
容量分析可以帮助优化系统资源的分配，提高系统传输效率。
随机过程在无线信道容量分析中发挥了重要作用。
通过建立合适的信道模型，可以利用随机过程对信道的统计特性进行分析，并计算出信道容量的理论上限。
基于随机过程的分析结果，可以优化调整系统参数，提高系统的容量。
四、信号检测与解调在无线通信系统中，由于信号受到的噪声和干扰的存在，接收端需要对接收到的信号进行检测与解调。
而检测与解调的性能直接影响到系统的误码率和传输速率。
随机过程被广泛应用于信号检测与解调的性能分析。
通过建立合适的随机过程模型，可以对信号的概率密度函数、累积分布函数等进行分析计算。
这些分析结果可以指导系统设计者优化接收算法，提高信号检测与解调的性能。
五、功率控制在无线通信系统中，功率控制是一项重要的技术，用于调整发送端的传输功率以达到一定的目标。
功率控制可以提高系统的能量效率、降低干扰，提高系统的服务质量。
随机过程在功率控制中发挥了重要作用。
通过建立合适的随机过程模型，可以对信号的功率分布进行分析，从而指导功率控制算法的设计。
随机过程在信息与通信工程领域中的应用*名：***学号：**********专业：信息与通信工程信息科学技术学院内容摘要信息与通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。
如：信源是随机过程；信道不仅对随机过程进行了变换，而且会叠加随机噪声；从叠加了噪声和进行了变换之后的接收信号中将所需要的信号进行恢复；多个业务请求要共享一个资源的排队问题等等。
随机过程理论在信息与通信工程领域中已经得到了广泛的应用。
本文主要研究了随机过程中的泊松过程、马尔可夫过程以及平稳过程在信息与通信工程中的应用。
关键词：通信与信息工程；泊松过程；马尔可夫过程；平稳过程ABSTRACTThere are a lot of random phenomena and random problems in Communication and Information Engineering, such as: the signal source is a random process; channel is not only a transformation of random process, but also superimposed random noise; the received signal which is the superposition of the noise and after the transformation will be needed to restore the signal; queuing problems that multiple service request to share a resource. Stochastic process theory has been widely used in the field of Information and Communication Engineering. This thesis studies the stochastic process of Poisson process, Markov processes and stationary processes in Communication and Information Engineering.Keywords: Communication and Information Engineering; Poisson process; Markov process; stationary process1. 信息和通信系统中的随机问题信息和通信系统是一个产生、传输或处由电于信息的系统．在信息与通信工程中，存在大量的随机对象和相应的随机问题．下面我们就一些典型的例子加以说明[2]。
随机过程在通信原理中的应用(陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1203班，陕西汉中723000)指导教师：王桂宝[摘要]:随机过程是随机信号分析的基石，通过对随机过程的自相关函数和功率谱密度等参量的MA TLAB仿真，理解自相关函数和功率谱密度的特点、波形及其之间的关系,掌握随机过程的自相关函数和功率谱密度的特点、波形及其之间的关系。
学会利用MATLAB语句生成高斯白噪声，能够利用MA TLAB工具分析随机过程的性能特性，能够利用MA TLAB基本程序控制语句求信号的功率谱及自相关函数等，并对随机过程进行系统分析。
[关键词]:随机过程；MA TLAB；系统分析Random processin the application of the communicationprincipleWang Yupeng（Grade12,Class03Major Communication，Physical and telecommunication engineering institute，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723000，Shaanxi）Instructor: Wang Guibao[Abstract]:Stochastic process is the foundation of random signal analysis, based on the random process of the autocorrelation function and power spectral density parameters of MA TLAB simulation, to understand the characteristics of the autocorrelation function and power spectral density, waveform and the relationship between the master the autocorrelation function of random process and the characteristics of the power spectral density, the waveform and the relationship between. Learn to use the MATLAB statements generated gaussian white noise, can use MA TLAB tools to analyze characteristics of random process, be able to use MA TLAB basic control statements for signal power spectrum and autocorrelation function, and system analysis of stochastic process.[Keywords]:Stochastic process; MA TLAB; System analysis目录1 绪论 (1)2 Matlab的简介 (2)3基本原理 (2)3.1随机过程 (2)3.2随机过程的数字特征 (2)3.3随机过程模型 (4)4 仿真设计 (6)4.1 带通滤波器的原理 (6)4.2 MATLAB程序 (6)4.3仿真结果分析 (9)5.总结 (14)致谢 (15)参考文献 (16)1.绪论通信中很多需要进行分析的信号都是随机信号。
随机变量、随机过程是随机分析的两个基本概念。
实际上很多通信中需要处理或者需要分析的信号都可以看成是一个随机变量，利用在系统中每次需要传送的信源数据流，就可以看成是一个随机变量。
例如，在一定时间内电话交换台收到的呼叫次数是一个随机变量。
也就是说把随某个参量而变化的随机变量统称为随机函数；把以时间t为参变量的随机函数称为随机过程。
随机过程包括随机信号和随进噪声。
如果信号的某个或某几个参数不能预知或不能完全预知，这种信号就称为随机信号；在通信系统中不能预测的噪声就称为随机噪声。
研究随机现象，主要就是研究它的统计特征，了解通信领域的随机过程分布和数字特征的应用又是我们学习的重点和最终目的，下面我们简单地谈谈其相关内容。
首先，我们先了解一下随机过程的分类在通信领域中有哪些体现。
按照随机过程的参数集和状态空间是连续还是离散可以分为四类：一是参数离散、状态离散的随机过程，或叫做离散随机过程。
如贝努力过程等；二是参数参数离散、状态连续的随机过程，或（连续）随机序列。
如DAC（数模变换）过程中对随机信号进行采样；三是参数连续、状态离散的随机过程。
如程控设备转接语音电话的次数，跳频设备在通信过程中改变频率的次数等；四是参数连续、状态连续的随机过程。
如扫频仪的扫频信号进行扫频，各类信号中的纹波电压等。
其次，我们关注一下通信领域的随机过程的分布和数字特征的应用，随机过程的分布情况可以通过其分布函数或概率密度函数来描述，对简单的随机过程而言，低维概率分布函数或概率密度函数可以描述，无疑，在一般情况下用一维分布函数去描述随机过程的完成统计特性是极不充分的，通常需要在足够多的的时间上考虑随机过程的多维分布函数，对复杂的模型来说，N越大，用N维分布函数或概率密度函数去描述其统计特性就越充分。
2 Matlab 的简介MATLAB 是矩阵实验室即Matrix Laboratory 的缩写。
除了具备超凡的数值计算能力外，它还具有专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真以及和实时控制等能力。
MATLAB 的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,所以利用MA TLAB 来计算问题要比用C,FORTRAN 等语言使用简捷得多。
MATLAB 拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox)。
工具包又可以分为功能性工具包和学科性工具包。
功能工具包是用来扩充MATLAB 的符号计算,包括可视化建模仿真,文字处理和实时控制等功能。
学科工具包是专业性比较强的工具包,包括控制工具包,信号处理工具包以及通信工具包等都属于此类。
开放性是MATLAB 广受用户喜欢原因之一。
除内部函数外,所有MA TLAB 主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
以下简单介绍一下MATLAB 的主要特点[18]。
1）语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。
MA TLAB 程序书写形式自由，利用起丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。
2）运算符丰富。
由于MATLAB 是用C 语言编写的，MA TLAB 提供了和C 语言几乎一样多的运算符，灵活使用MATLAB 的运算符将使程序变得极为简短。
3）MA TLAB 既具有结构化的控制语句（如for 循环，while 循环，break 语句和if 语句），又有面向对象编程的特性。
4）程序限制不严格，程序设计自由度大。
例如，在MATLAB 里，用户无需对矩阵预定义就可使用。
5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。
6）MA TLAB 的图形功能强大。
在FORTRAN 和C 语言里，绘图都很不容易，但在MATLAB里，数据的可视化非常简单。
MATLAB 还具有较强的编辑图形界面的能力。
7）MATLAB 的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。
由于MA TLAB 的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。
3基本原理3.1随机过程随机过程的定义：设 {})(),...,(),(21t t t x x x n 是随机试验。
每一次试验都有一条时间波形（称为样本函数或实现），记作)(t x i ，所有可能出现的结果的总体,...)2,1(=k Sk 就构成一随机过程，记作)(t ζ。
简言之，无穷多个样本函数的总体叫做随机过程在任一给定时刻t 1上，每一个样本函数ξi (t)都是一个确定的数值ξi (t 1)，但是每个ξi (t 1)都是不可预知的。
在一个固定时刻t 1上，不同样本的取值{ξi (t 1),i=1,2,…,n}是一个随机变量，记为ξ(t 1)。
换句话说，随机过程在任意时刻的值是一个随机变量。
因此，我们又可以把随机过程看作是在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合。
这个角度更适合对随机过程理论进行精确的数学描述。
同时通信系统中存在各种干扰和噪声，这些干扰和噪声的波形更具有随机性，是不可预测的。
我们称其为随机干扰，或者随机噪声。
尽管随机信号和随机噪声都是不可预测的，随机的，，但是它们具有一定的统计规律性。
研究随机信号和随机噪声统计规律性的数学工具是随机过程理论，随机过程是随机信号和随机噪声的数学模型。
3.2随机过程的数字特征随机过程是一类随时间作随机变化的量不能用确切的时间函数描述。
随机过程的分布函数分为一维分布函数、二维分布函数及二维以上的分布函数。
随机过程的各种数字特征分别从各个侧面间接的反映了随机过程的概率分布特性，不同的维的分布的数字特征具有不同的物理含义。
1 随机过程的数学期望随机过程的均值函数m （t ）=E[X （t ）]在通信中的物理意义是：如果X （t ）是电流或电压，则m （t ）可理解为t 时间点上的电压或电流的直流分量。
2 随机过程的均方值随机过程X （t ）的均方值E[|X （t ）|2]在通信中的物理意义是：如果X （t ）表示电压或电流，则E[|X （t ）|2]可以理解为在t 时刻上这个电压或电流在1Ω电阻上的平均功率。
3 随机过程的方差随机过程X （t ）的方差D （t ）=E[X(t)-m(t)]2在通信中的物理意义是:如果 X （t ）表示电压或电流，则D （t ）可以理解为在t 时刻上电压或电流的起伏分量在1Ω电阻上耗散的平均功率。
平稳随机过程是一类应用非常广泛的随机过程，它在通信系统的研究中有着极其重要的意义。
定义：若一个随机过程X （t ）发热任意有限维分布函数与时间的起点无关，即对于任意的正整数n 和所有的实数△，有fn(x1,x2, …,xn;t1,t2,…,tn )=fn(x1,x2,…,xn;t1+△,t2+△,…,tn+△)则称该随机过程是在严格意义下的平稳随机过程，简称严平稳随机过程。
该定义表明，平稳随机过程的统计特性不随时间的推移而改变。
它的一维分布函数与时间t 无关：f(x,t)=f(x) （2-1）而二维分布函数只与时间间隔τ=t 2-t 1有关：f(x 1,x 2;t 1,t 2)=f(x 1,x 2; τ) （2-2）其均值和自相关函数分别为E[X(t)]=adx x xf =⎰+∞∞-)( （2-3） R(t 1,t 2)=E[X(t 1)X （t 2）]=)(21);2,1(x 1x 2ττR dx dx x x f =⎰⎰+∞∞-+∞∞- （2-4）可见平稳随机过程具有简明的数字特征：1）均值与t 无关，为常数a ；2）自相关函数只与时间间隔τ=t2-t1有关。
