1樓：格調
週期訊號顧名思義,是週期性出現的, 而白雜訊是包含了所有的頻率,沒有週期性.
而求自相關實際上是看訊號的不同部分的相似程度,當然得到的結果就只剩下週期性部分.
白雜訊得到抑制
如何從自相關函式判斷隨機序列的週期?
2樓：匿名使用者
在自抄相關函式曲線中能分辨襲出幾個不同的頻率成份，那麼原始隨機序列中就含有幾個具有不同週期的隨機成份，這是在時域內的判別方法。如果通過對相關函式作傅利葉變換得到功率譜曲線中若存在峰值，那麼峰值對應的頻率就對應原始訊號中的週期成份，這是最常用的頻域分析方法。兩種方法各具優勢但誰也沒比誰提供更多的資訊！
怎麼得到訊號中各點前面所包含的週期
3樓：
自相關函式收斂快bai慢在一定程度上反du映了隨機訊號中所含各zhi頻率成分的多少
dao，以及隨專機訊號波形的平緩和陡峭屬程度; 正弦 訊號的自相關函式不收斂，它只含單一頻率成分; 白雜訊 的自相關函式收斂最快，所含頻率成分無限多。
訊號的自相關函式的計算方法與特點是什麼?
4樓：春素小皙化妝品
自相關函式，訊號在時域中特性的平均度量，它用來描述隨機訊號x(t)在任意兩個不同時刻s，t的
取值之間的相關程度，其定義式為
自相關函式的主要特點：
1、自相關函式為偶函式，其圖形對稱於縱軸。
2、當s=t 時，自相關函式具有最大值，且等於訊號的均方值，即3、週期訊號的自相關函式仍為同頻率的週期訊號。
擴充套件資料自相關函式應用
訊號處理中，自相關可以提供關於重複事件的資訊，例如**節拍（例如，確定節奏）或脈衝星的頻率（雖然它不能告訴我們節拍的位置）。另外，它也可以用來估計樂音的音高。
非正式地來說，它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函式。它是找出重複模式（如被雜訊掩蓋的週期訊號），或識別隱含在訊號諧波頻率中消失的基頻的數學工具。它常用於訊號處理中，用來分析函式或一系列值，如時域訊號。
5樓：匿名使用者
計算公式：r(τ) = e[ x(t) x(t+τ) ] ， e為集合平均符號
特點：1.在0點的值最大；之後變小，
2.若訊號中有週期成分，則自相關函式也有週期性，且不衰減！
如：正弦訊號的自相關函式為余弦函式；
3.若訊號中無週期成分，自相關函式一般衰減到均方值（未去直流）或0(在訊號中去掉直流成分)；
試述如何利用自相關函式判斷隨機雜訊中是否包含有正弦波週期訊號
6樓：木蘭無長兄
鹼金屬是指bai在元素週期表中第ia族的
du六個金屬元素：鋰、zhi鈉、鉀、銣dao、銫、鍅。根據iupac最新的回規定，鹼金屬答屬於元素週期表中的第ia族元素。
鹼金屬均有乙個屬於s軌道的最外層電子，因此這一族屬於元素週期表的s區。鹼金屬的化學性質顯示出十分明顯的同系行為，是元素週期性 的最好例子。
語音頻號處理中，對語言訊號的矩陣轉置有什麼作用
週期訊號為 f(t)=acosw1t,試求它的自相關函式和功率譜密度.急
7樓：品一口回味無窮
sin 和cos 無本質區別。你參照以下解x(t)=asin(wt+φ)的思路好了。
r(t1,t2)=e[x(t1)x(t2)]=e[asin(wt1+φ)asin(wt2+φ)]=(a2/2)e
=(a2/2)=(a2/2)[ cosw(t2-t1)+0]
= (a2/2) cosw(t2-t1) 令t2-t1=τ ,則r(t1,t2)= (a2/2) coswτ=r（τ）
傅利葉變換coswτπ[δ(w-w)+ δ(w+w)]所以,自相關函式為r（τ）=(a2/2) coswτ,
功率譜密度為px(w)= (πa2/2) [δ(w-w)+ δ(w+w)]
matlab訊號處理與應用董長虹版屬於什麼文獻
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