Quý khách hàng vẫn xem phiên bản rút ít gọn của tư liệu. Xem và mua ngay lập tức bản rất đầy đủ của tài liệu trên đây (2.83 MB, 110 trang )
Bạn đang xem: Awgn là gì
Báo cáoThông tin sốAdditative White Gaussian Noise (AWGN)Nhóm 3Tín hiệu công suất : là bộc lộ có năng lượng vô hạnvà công suất dương hữu hạnMật độ phổ hiệu suất (Power spectrum density - PSD)cùng với x(t) là dấu hiệu tuần trả cùng với chu kỳHàm từ đối sánh tương quan : Công thức của hàm được chonlỗi sauHàm từ bỏ đối sánh của một tín hiệu chỉ ra sự tươngquan liêu ít tốt nhiều giữa biểu thị kia cùng với bạn dạng sao củachính nó khi bị dịch chuyểnCác đặc điểm của hàmTín hiệu ngẫu nhiên: là những biểu đạt ngần ngừ vững chắc chắnvề sự việc biết thiên . Không thể biết trước cực hiếm tin hiệutrước lúc nó xuấ hiện tại. Trong nghệ thuật báo cáo nhiều loại tínhiệu này được màn biểu diễn bằng xác xuất hoặc các giá chỉ trịtrung bìnhTất cả các biểu lộ tin tức cùng nhiễu tác động ảnh hưởng vào hệthống thông báo gần như mở ra ngẫu nhiên
Nhiễu : là dấu hiệu không hề mong muốn xảy trong hệthống đọc tin, có tác dụng sút unique thông tintruyềnNguyên ổn nhân : vì chưng biểu thị trường điện từ bỏ trong tựnhiên hoặc vị bé bạn chế tạo ra raNhiễu nhiệt : nguyên nhân vì hoạt động láo loạncủa những phân tử electron vào thiết bị dẫnNhiễu white : là nhiễu nhiệt có PSD đồng nhất tại tấtcả những tần số ( Khoảng trường đoản cú 0 mang lại 10 Hz)Hàm PDF của phân bổ Gauss vớitươngứng trị trung bình(mean) cùng pmùi hương sai(variance)Phổ hiệu suất của hàm GaussNhiếu Gauss Trắng cộng tính –AWGN : là nhiễu cóphân bổ Gauss, các loại nhiễu này tác động cho mỗi kýtừ bỏ truyền một cách hòa bình nhau, nhiễu hình họa hưởngđến biểu lộ bằng cách cộng vào dấu hiệu theo hàmphân bố Gaussr(t)=s(t)+Gn(t)Một số nhiễu hay gặp Nhiễu là 1 trong những dấu hiệu không hề mong muốn làm gián
đoạn quá trình truyền tốt xử lý của biểu đạt trong hệthống thông tinCác một số loại nhiễu: Nhiễu gai Nhiễu nhiệt Nhiễu Gauss…v…v.Nhiễu gai Là nhiễu tạo ra vì chưng các diode và các transistor lấy ví dụ như như một xung chiếc tạo nên mỗi thời khắc màelectron phân phát ra ngơi nghỉ catot Mô hình tân oán học Trong đólà chuỗi thời gian một xung đượctạo ra,cùng p(t) là một trong dạng xung gồm chu kỳ vô hạnNhiễu gaiđược điện thoại tư vấn lànhiễu gai.Một quy mô thườngđược áp dụng hơnđể tính số lượng cácelectron phát ratrong một khoảng
thời hạn (0,t> là:Nhiễu gai N(t) giống như một quy trình đếm Poisson Định nghĩa : quy trình đếm Poisson với cùng một thông sốlà một trong quá trình N(t),t>=0 cùng với N(0)=0 và thông số tănghòa bình tĩnh thỏa mãn nhu cầu với 0phân bổ Poisson với trị mức độ vừa phải (t2-t1)Nói cáchkhácNhiễu gai Để tính năng hóa những thống kê chi tiết một quá trình nhiễutua X(t) vào thực tiễn là khôn cùng khó Một số đặc điểm được liệt kê nlỗi dưới đâyđược giới hạn hoàn toàn Trị vừa phải là : Hàm phương sai:Tóm tắtNhiễu gaiVí dụ p(t) là một trong xung vuông có biên độ A với chu kỳ luân hồi T
Nhiễu nhiệt Là nhiễu tạo nên trường đoản cú sự xấp xỉ thiên nhiên của cácelectron vào vật dụng dẫn Mô hình toán thù học Điện áp nhiễu nhiệtmở ra xuyên thẳng qua các đầu nốicủa điện trsinh sống được đo ở băng thông Hz là 1 trong những phân bốGauss trị trung bình zero cùng với phương thơm sai Trong đóJ/K là một trong hằng số Boltzman, Rlà điện trsinh hoạt đo bằng ôm,và T là ánh sáng tuyệt đối hoàn hảo đo bằngđơn vị chức năng K(độ Kelvin)Nhiễu nhiệtMô hình một năng lượng điện trngơi nghỉ nhiễuNhiễu trắng( White noise) Một bộc lộ nhiễu là White trường hợp PSD bởi hằng số ởtoàn bộ các tần số. Nó thường được có mang là: Tính ko khả thi: Nhiễu tất cả công suất vô hạn:
Nhiễu trắng Tính không khả thi không giống là : mặc dù rằng nhì mẫu mã gần nhauvề thời gian như thể làm sao thì chúng vẫn không tươngquan lại với nhau. Không khả thi là vậy,nhưng lại tại sao nhiễu Trắng lạithông dụng trong phân tích khối hệ thống thông tin? Điều chắc chắn rằng là luôn luôn trường tồn những nguồn nhiễu cómật độ phổ hiệu suất phẳng bên trên một dãy những tần số,nó lớn hơn những so với các đường dẫn của một dãynhững cỗ thanh lọc xuất xắc các vật dụng tính toán.Nhiễu trắng Các phương pháp đo lường thứ lý cho là những PSDcủa một các loại nhiễu (khăng khăng như thế nào đó) sẽ sở hữu dạng.: Với k là hằng số Boltzmann, T là ánh sáng tuyệt đối hoàn hảo, αvới R là các tmê mệt số của môi trường thiên nhiên đồ lý. khi fví dụ như 1: Tín hiệu nhiễu trắng đượcthanh lọc thông rẻ lý tưởng:Sau Lúc qua bộ thanh lọc PSD của trị vừa đủ nhiễu trởthành:
ví dụ như 1: Tín hiệu nhiễu Trắng đượcthanh lọc thông tốt lý tưởng:Nếu họ đem chủng loại của nhiễu sinh hoạt tốc độ 2B lần mỗigiây thì các mẫu mã biểu lộ kết quả sẽ không tươngquan lại cùng nhau.ví dụ như 2Ví dụ 2Trong hình trên, hệ sốđược cùng vào sóng mangtoàn bộ để chuẩn chỉnh hóa biểu đạt năng lượng:Ví dụ 2Nếu W(t) là nhiễu Trắng Gauss thì PDF của N được xácđịnh độc nhất vô nhị sinh hoạt thời gian đầu tiên và trang bị haiNhiễu vào thực tếNhiễu nhiệtNhiễu sức nóng v(t) của của trlàm việc kháng R ởánh sáng theo phân bổ Gauss có mức giá trịmức độ vừa phải 0 với cùng pmùi hương sai
Xem thêm: Cấu Trúc Deny Là Gì - Nghĩa Của Từ Deny Trong Tiếng Việt
