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文档介绍：补充知识
概率论
傅里叶变换
随机变量
:设随机试验的样本空间为s={e},X=X(e)是定义在样本空间的单实值函数,成X(e)为随机变量。
随机变量的取值随随机试验的结果而定,在试验之前不能预知它取什么值,且它的取值有一定的概率。

每次实现都是一个确知的量
分布率及分布函数
离散型随机变量
分布率:P(X=xk)=pk, k=1,2,3,…….
分布函数:P(Xx)
连续性随机变量
分布函数:F(x)= P(Xx)
概率密度函数:
常见分布
均匀分布:
指数分布:
正态分布:
随机变量函数的分布
结论:有限个相互独立的正态随机变量的线性组合仍服从正态分布
例:
随机变量的数字特征:数学期望
数学期望:
离散型:
连续型:
随机变量函数:
离散型:
连续型:
随机变量的数字特征:方差
协方差及相关系数
协方差
相关系数
傅里叶变换
定义
主要性质
物理意义
傅里叶分析的特点
傅里叶变换建立了信号与系统的时域与频域之间的一一对应关系,拓展了信号表达的空间,为信号与系统的频域分析奠定了理论基础。
信号与系统的频域分析比时域分析具有更加清晰的物理概念和深刻含义(如:滤波、压缩、检测等),因而在信息技术领域得到了广泛应用。