?1.??????高斯白噪聲：

根據(jù)概率論的極限中心定理，大量相互均勻的、獨(dú)立的微小隨機(jī)變量的總和趨于高斯分布。對于平穩(wěn)的高斯過程，由于其平穩(wěn)性，他的數(shù)學(xué)期望和方差都是與時間無關(guān)的常數(shù)

如果噪聲n(t)的功率譜密度在的整個頻率范圍內(nèi)都是均勻分布的，就稱為白噪聲。不符合該條件的就稱為有色噪聲。白噪聲只是一種理想化的模型，實(shí)際上噪聲的功率譜密度不能可能有無限的帶寬。

一般來說，只要噪聲的功率譜密度的寬度遠(yuǎn)大于它所作用的系統(tǒng)的帶寬，并且在系統(tǒng)帶寬內(nèi)，它的功率譜密度基本上是常數(shù)，這樣的噪聲可以作為白噪聲處理。

高斯噪聲是指它的統(tǒng)計(jì)特性服從高斯分布，白噪聲是指它的功率譜密度是均勻分布的。

通常情況下，把服從高斯分布而且功率譜密度均勻分布的噪聲稱為高斯白噪聲。

?

2.?????? 加性高斯白噪聲

把服從高斯分布而且功率譜密度均勻分布的噪聲稱為高斯白噪聲，在信號的傳輸中，高斯白噪聲與信號是疊加的關(guān)系，所以這種噪聲也成為加性高斯白噪聲（AWGN）

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3.?????? 平穩(wěn)隨機(jī)過程

設(shè)是隨機(jī)過程的隨機(jī)變量，它們是在時刻所選取的樣本，樣本的取值分別用表示.如果對在時刻取樣，得到一組新的隨機(jī)變量。由此可知，平穩(wěn)隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特性不隨時間的推移而改變。

在實(shí)際語音信號處理過程中，得到的數(shù)據(jù)是在有限的時間范圍內(nèi)的有限次快拍，在這段時間內(nèi)假定空間源信號的方向不發(fā)生變化，這樣就可以定義陣列輸出信號的協(xié)方差矩陣.

并且引入的是加性高斯白噪聲? ? ? ? ? ?. ? ? ??

4.?????? 隨機(jī)變量的幾個數(shù)字特征

（1）????? 數(shù)學(xué)期望

概率分布函數(shù)：

概率密度函數(shù)：

（2）????? 方差

（3）????? 協(xié)方差：

5.?????? 各態(tài)歷經(jīng)性

?

許多平穩(wěn)隨機(jī)過程具有一個很重要的性質(zhì)：它的各個統(tǒng)計(jì)平均值等于它的任何一個樣本的相應(yīng)時間平均值。也就是有以下性質(zhì)：

具有上述性質(zhì)的平穩(wěn)隨機(jī)過程稱為：具有各態(tài)歷經(jīng)性的隨機(jī)過程。對它的任何一個樣本函數(shù)取時間平均值就相當(dāng)于同時對所有的樣本函數(shù)取統(tǒng)計(jì)平均。這樣給分析和測量帶來很大方便。

6.?????? 高斯隨機(jī)過程

高斯過程又稱為正態(tài)隨機(jī)過程。

1）. 高斯過程通過線性系統(tǒng)或高斯過程的線性組合仍為高斯型。

2）. 如果高斯過程是廣義平穩(wěn)的，則等價于平穩(wěn)。

3）. 如果高斯過程的時間進(jìn)程中兩個不同時刻的隨機(jī)變量不相關(guān)，則等價于統(tǒng)計(jì)獨(dú)立。

7.??????主動聲源和被動聲源定位

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目標(biāo)定位分為主動定位和被動定位。雷達(dá)和主動聲納是主動定位的典型例子。雷達(dá)和主動聲納發(fā)出電磁波或者聲波搜尋目標(biāo)，當(dāng)這些信號遇到目標(biāo)之后，其中的一部分返回到雷達(dá)或者聲納的接收系統(tǒng)。

???????? 被動聲源是根據(jù)聲納系統(tǒng)接收到的目標(biāo)信號，確定目標(biāo)信源的準(zhǔn)確位置。

總結(jié)

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