Случайным сигналом называется такой, который при каждом фиксированном значении аргумента является случайной величиной. В реальных условиях большая часть сигналов и воздействий представляют собой такие случайные функции. Несмотря на многообразие методов генерирования случайных процессов, их можно разделить на две группы:

1) методы, использующие какой-либо нестабильный параметр некоторого физического процесса (газоразрядные трубки, тиратроны, шумы диодов, на основе радиоактивного распада и т.п.)

2) методы, основанные на применении специальных вычислительных алгоритмов.

Первая группа методов связана с аппаратной реализацией генераторов. Характеристики таких генераторов нестабильны и со временем изменяются, что осложняет задачу получения сигналов с заданными статистическими свойствами. Поэтому для целей моделирования интерес представляет алгоритмический подход. Он легко реализуется программно и свободен от указанных недостатков.

В общем случае случайный процесс считается заданным, если задан его многомерный закон распределения.

Поскольку многие случайные процессы имеют стационарный характер, то они могут быть хорошо описаны в рамках корреляционной теории, т.е. их можно задать одномерным законом распределения (плотностью распределения) вероятностей и автокорреляционной функцией.

Для получения случайных сигналов распространение получили так называемые псевдослучайные последовательности максимальной длины.

В общем случае такая последовательность представляет дискретный сигнал, который может принимать различные p-ичные значения.

Псевдослучайными (иногда говорят шумоподобными) они называются по той причине, что, несмотря на регулярную структуру, обладают признаками реализации случайных шумов. Свойства таких сигналов широко используются в системах связи, телевидении, в системах управления и др. системах.

В следующих постах мы рассмотрим псевдослучайные двоичные последовательности, принимающие значения 0 и 1 (или -1 и +1).

Комментарии запрещены.