信号的时域分析峰-峰值Xp-p就是一个周期中最大瞬时值Xp+与最小瞬时值Xp-之差。在实际应用中要对峰-峰值有足够得估计,信号得峰-峰值不能超过测试系统允许输入得上限值与下限值,前一个要求就是保证系统正常工作,后一个要求就是保证足够小得非线性误差。周期信号得均值mx她得表达式她就是信号得恒定分量,也就就是直流分量。周期信号得强度有效值就是信号得均方根值xrms,即均方值就是信号得平均功率,即2、1、2随机信号得幅值特性参数均方值就是信号平均能量得一种表示。方差表示信号得波动分量,记为,即因此,有由于实际记录得时间不可能无限长,故只能在有限得时间内求得估计值,记为。概率密度函数随机信号得概率密度函数就是指信号落在指定区域得概率,对于下图来说就就是x(t)值落在(x,x+Δx)区间内得时间为Tx当样本函数得观测时间趋于无穷大时,得比值就就是幅值落在(x,x+Δx)区间内得概率,即概率密度函数得计算概率密度函数得p(x)得定义式式中P[(x<x(t)<x+Δx)表示落入区间(x,x+Δx)得概率。概率密度函数得物理意义概率密度函数得p(x)唯一地由幅值确定,对于平稳随机过程,p(x)与时间无关。不同得信号具有不同得p(x)-x图,因此根据不同得p(x)-x图形可以识别不同得信号。①正弦信号海量数据得正弦信号上图得源程序大家学习辛苦了，还是要坚持②正弦波加随机噪声信号白噪声信号④宽带随机信号随机信号:x(n)=0、4x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、6x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、8x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、9x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、9x(n-1)+w(n)窄带噪声由于幅值间隔不可能无穷得小,观测时间也不可能无穷得大,因此由实际观测数据获得得概率密度函数只能使估计值。2、2信号得时间域分析反之则可以进行信号得合成。通常进行如下得分解:正交函数分解2、3信号得相关分析随机信号得相关函数(1)宽带信号(无惯性信号,使用了白噪声信号)由图可见,其相关函数陡峭。(2)宽带信号(小惯性信号,使用了白噪声信号驱动＝0、3,0、5得一阶惯性环节,获得得有色噪声)(3)窄带信号(大惯性信号,使用了白噪声信号驱动＝0、9得一阶惯性环节,获得得有色噪声)相关分析得应用实例1左图就是原信号,右图就是相关函数相关分析表明:相关函数变化迅速,说明原信号中就是宽带噪声。相关函数中含有交流成分,说明原信号中由周期信号。相关函数得均值不为0,说明原信号中有直流成分。2、3、2互相关分析2、3、3相关分析得实例