Procesy 14 -
Advanced Signal Processing Quiz
This quiz is designed for those looking to test their knowledge and understanding of advanced concepts in signal processing. With 16 challenging questions, it covers a wide range of topics including probability distributions, signal characteristics, and autocorrelation fun
Prepare yourself with the following:
- In-depth questions about various signal types
- Insights into the statistical properties of signals
- Practical implications of signal processing theories
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Dany jest sygnal x(t) wąskopasmowy stacjonarny normalny. Gestosc prawdopoobienstwa wartości chwilowych tego sygnalu opisuje zależność:
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Dany jest sygnal w postaci sumy sygnalu harmonicznego I sygnalu wąskopasmowego stacjonarnego normalnego. Sygnal ten charakteryzuja następujące własności statystyczne:
Rozklad obwiedni sygnalu opisuje rozklad normalny
Skladowa syn fazowa I kwadraturowa obwiedni sa statystycznie niezależne
Moc składowej kwadraturowej obwiedni rowna się mocy sredniej sygnalu
Moc składowej syn fazowej obwiedni rowna się Polowie mocy sredniej sygnalu
Rozklad wartości chilowych sygnalu opisuje rozklad Rice’a
Dany jest sygnal w postaci sumy sygnalu harmonicznego I sygnalu wąskopasmowego stacjonarnego normalnego. Gestosc prawdopodobieństwa obwiedni tego sygnalu dla przypadku a << 1 aproksymuje następujący rozklad:
Rozklad Rayleigha
Rozklad wykładniczy
Rozklad normalny
Rozklad Rice’a
Rozklad równomierny
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Rozklad wag kodu to
Maksymalna liczba jedynek wystepujacych w ciagu kodowym
Minimalna liczba jedynek w ciagu kodowym
Liczba jedynek I zer w ciagu kodowym
Zależność liczby ciągów kodowych od wartości ich wag
Zależność liczby ciągów kodowych o tej samej odległości Hemminga od wartości tej odleglosci
Dany jest sygnał losowy stacjonarny x(t).Składową stałą tego sygnału wyraża zależność.
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Dany jest sygnał losowy stacjonarny x(t). Związek miedzy widmem gęstości mocy a funkcją autokorelacji jest następujący.
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Dany jest sygnał losowy normalny. Jednowymiarową gęstość prawdopodobieństwa tego sygnału opisują parametry m – wartość średnia, s - odchylenie standardowe. Moc średnią tego sygnału opisuje zależność:
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Sygnał losowy stacjonarny w ścisłym sensie x(t). Spełnia następujące własności:
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
8V
36V^2
4V
16V^2
2V
Relacje między funkcją autokorelacji sygnału losowego stacjonarnego x(t) a mocą średnią wyraża
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Tylko dla sygnału losowego ergodycznego x(t) funkcje autokorelacji można wyznaczyć na podstawie zależności:
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Dla sygnału stacjonarnego prawdziwa jest następująca zależność.
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Dwa sygnału losowe x(t) I y(t) łącznie stacjonarne są nieskorelowane gdy:
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
Sygnał normalny to sygnał który spełnia następujące właściwości:
Rozkład obwiedni sygnału opisuje rozkład normalny.
Rozkład wartości chwilowych sygnału opisuje rozkład Rayleigha.
Rozkład wartości chwilowych sygnału opisuje rozkład Rice’a.
Rozkład obwiedni sygnału opisuje rozkład Rice’a.
Rozkład wartości chwilowych sygnału opisuje rozkład normalny.
{"name":"Procesy 14 -", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"This quiz is designed for those looking to test their knowledge and understanding of advanced concepts in signal processing. With 16 challenging questions, it covers a wide range of topics including probability distributions, signal characteristics, and autocorrelation functions.Prepare yourself with the following:In-depth questions about various signal typesInsights into the statistical properties of signalsPractical implications of signal processing theories","img":"https:/images/course2.png"}