隨機信號英文解釋翻譯、隨機信號的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 random signal; stochastic signal

例句：

西弗吉尼亞州的格林·班克望遠鏡是專門為區分隨機信號與或許是電碼信號而專門設計的。
The Green Bank telescope in West Virginia has been specially designed to distinguish between random signals and signals which might be in code.

分詞翻譯：

隨的英語翻譯：

adapt to; along with; follow; let

機的英語翻譯：

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【醫】 machine

信號的英語翻譯：

semaphore; signal
【計】 semaphore; signal
【化】 sign; signal
【醫】 signal
【經】 call letter; signal

專業解析

在電子工程與信號處理領域，隨機信號（Random Signal/Stochastic Signal）是指具有不可預測瞬時值的時變物理量，其統計特性需通過概率分布或統計參數描述。這類信號在通信系統、雷達探測和生物醫學工程中具有基礎性地位。

核心特征包含：

概率模型：數學上可表示為${X(t), t in T}$的隨機過程，其中每個時間點$t$對應一個隨機變量，需用聯合概率密度函數$f_X(x_1,x_2,...,x_n;t_1,t_2,...,t_n)$完整描述（參考：MIT OpenCourseWare《隨機過程導論》）
統計表征：包含均值函數$mu_X(t)=E[X(t)]$、自相關函數$R_X(t_1,t_2)=E[X(t_1)X(t_2)]$，以及功率譜密度$S_X(omega)=mathcal{F}{R_X(tau)}$三大核心參數
分類體系：按統計特性可分為嚴格平穩信號（統計量與時間原點無關）與廣義平穩信號（僅需滿足均值恒定且自相關函數僅與時差相關）

典型應用場景包括：

通信系統中的加性高斯白噪聲建模（IEEE Transactions on Communications Vol.68）
雷達雜波的非平穩特性分析（美國空軍研究實驗室技術報告AFRL-RY-2023）
腦電信號的非線性動力學研究（《Nature Neuroscience》2024年3月刊）

當前研究熱點聚焦于非高斯噪聲環境下的信號檢測理論突破，特别是α穩定分布模型在5G信道建模中的創新應用（EURASIP Journal on Advances in Signal Processing）。該領域的标準化定義可參見國際電工委員會IEC 60050-702:2024《國際電工詞彙第702部分：隨機過程》。

網絡擴展解釋

隨機信號是信號處理領域的重要概念，指在時間或空間上具有不确定性的信號。其特點在于每個時刻的取值無法預先确定，隻能用概率統計方法描述。以下是詳細解釋：

一、核心定義

隨機信號是隨時間變化的隨機過程，數學上可表示為${X(t), t in T}$，其中每個時刻$t$的$X(t)$都是一個隨機變量。例如：

通信系統中的噪聲幹擾
股票市場的價格波動
地震監測儀記錄的震動波形

二、關鍵特性

統計描述性：
- 均值函數：$mu_X(t) = E[X(t)]$
- 自相關函數：$R_X(t_1,t_2) = E[X(t_1)X(t_2)]$
- 功率譜密度（頻域特性）
平穩性分類：
- 嚴格平穩：統計特性不隨時間平移改變
- 寬平穩：僅要求均值恒定且自相關函數隻與時間差相關

三、與确定性信號對比

特征	隨機信號	确定性信號
可預測性	不可精确預測	可解析表達
描述方法	概率密度函數	數學公式
典型示例	熱噪聲、語音信號	正弦波、方波

四、實際應用領域

通信系統：信道噪聲建模（如高斯白噪聲）
金融工程：資産價格隨機波動分析
生物醫學：心電圖/腦電信號處理
氣象預測：大氣湍流建模

五、分析方法

時域分析：計算均值、方差、相關函數
頻域分析：通過傅裡葉變換研究功率譜
現代方法：小波變換、盲信號分離技術

理解隨機信號需要概率論與隨機過程的基礎知識。實際應用中常采用各态曆經性假設，即用單一樣本的時間平均代替總體平均，這大大簡化了工程計算。對于非平穩信號，還需使用時頻分析等更複雜的處理方法。