Capitolul 1: Semnale

More documents

Recommendations

Info

Variabile aleatoare • O variabilă aleatoare reală ξ este caracterizată de funcţia de densitate de probabilitate p : R → R + , cu proprietatea ∫ ∞ −∞ p(ξ)dξ = 1. • Probabilitatea ca valoarea variabilei aleatoare să se afle într-un interval precizat [ξ 1 ,ξ 2 ] este Prob(ξ 1 ≤ ξ ≤ ξ 2 ) = ∫ ξ2 ξ 1 p(ξ)dξ. PS cap. 1: <strong>Semnale</strong> – p. 34/43
Medie, varianţă • Media variabilei aleatoare ξ este µ = E{ξ} = ∫ ∞ −∞ ξp(ξ)dξ. Operatorul E{·} se numeşte speranţă matematică (sau expectaţie). • Varianţa variabilei aleatoare ξ este σ 2 = E{(ξ − µ) 2 } = ∫ ∞ −∞ (ξ − µ) 2 p(ξ)dξ. • Relaţie între varianţă şi medie σ 2 = E{(ξ − µ) 2 } = E{ξ 2 } − 2µE{ξ} + µ 2 = E{ξ 2 } − µ 2 PS cap. 1: <strong>Semnale</strong> – p. 35/43
Page 1 and 2: Prelucrarea semnalelor Capitolul 1:
Page 3 and 4: Proprietăţi curente • Semnalul
Page 5 and 6: Semnale uzuale { 1, dacă n = 0,
Page 7 and 8: Semnale sinusoidale • Sinusoida r
Page 9 and 10: Sinusoide discrete neperiodice •
Page 11 and 12: Sinusoide periodice identice • Si
Page 13 and 14: Operaţii cu semnale • Suma: x[n]
Page 15 and 16: Condiţii de convergenţă • Dac
Page 17 and 18: Transformata Fourier inversă • S
Page 19 and 20: TF a unei sinusoide complexe (1)
Page 21 and 22: Spectru ideal de joasă frecvenţă
Page 23 and 24: Spectru ideal de joasă frecvenţă
Page 25 and 26: Demonstraţie TF inversă (2) 1 2π
Page 27 and 28: Proprietăţi TF (2) • Convoluţi
Page 29 and 30: Demonstraţie Parseval 1 2π ∫ π
Page 31 and 32: Convergenţă • Pentru marea majo
Page 33: (Transformata Z inversă) • Trans
Page 37 and 38: Distribuţie normală • O variabi
Page 39 and 40: Autocorelaţii • Autocorelaţiile
Page 41 and 42: Estimarea autocorelaţiilor • Est
Page 43: Zgomot alb • Un zgomot alb de med

Capitolul 1: Semnale

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?