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首页频谱仪进行准确的信号功率测量
在通信系统的理论分析中,特别是在分析、计算系统抗噪声性能时,经常假定系统中信道噪声为高斯型白噪声。一是因为高斯型白噪声可用具体的数学表达式表述,便于推导分析和运算;二是高斯型白噪声确实反映了实际信道中的加性噪声情况,比较真实地代表了信道噪声的特性。
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在通信系统的理论分析中,特别是在分析、计算系统抗噪声性能时,经常假定系统中信道噪声为高斯型白噪
声。一是因为高斯型白噪声可用具体的数学表达式表述,便于推导分析和运算;二是高斯型白噪声确实反映了实
际信道中的加性噪声情况,比较真实地代表了信道噪声的特性。
高斯白噪声的功率密度
高斯白噪声是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性,同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。这里值得注意
的是,高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同方面,即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性,二者缺一不
可。
在通信系统的理论分析中,特别是在分析、计算系统抗噪声性能时,经常假定系统中信道噪声为高斯型白噪声。一是因为
高斯型白噪声可用具体的数学表达式表述,便于推导分析和运算;二是高斯型白噪声确实反映了实际信道中的加性噪声情况,
比较真实地代表了信道噪声的特性。
高斯噪声的一维概率密度函数可用数学表达式表示为:
其中:
μ:数学期望,表示噪声分布中心,即均值
σ2:方差
σ:标准偏差
δ:随机误差(δ=χ-μ)
通常,通信信道中噪声的均值μ=0(高斯白噪声)。由此,我们可得到一个重要的结论:在噪声均值为零时,噪声的平均功
率等于噪声的方差σ2。
高斯白噪声的峰均比
如果对高斯白噪声进行足够时间的测试和统计,峰均比K约为10dB(99.8%概率)或最大12dB(99.99%概率),如表1所示。
表1 在足够长时间条件下高斯白噪声的峰均比

















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