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Dubbi Fondamenti di Telecomunicazioni

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[1] Dubbi Fondamenti di Telecomunicazioni

Messaggioda Foto Utentedarkweader » 30 mag 2014, 20:07

Salve a tutti,

stavo studiando la modulazione AM, ad un certo punto viene calcolata l'AUTOCORRELAZIONE di un segnale AM trasmesso,

è corretto dire che:
1)per un segnale AM, essendo un processo aleatorio, si ricorre alla descrizione statistica in potenza per definirne la stazionarietà in senso lato, ovvero autocorrelazione dipendente dalla differenza di due istanti di tempo fissati, e media del segnale AM costante, ovvero la descrizione statistica in potenza non dipende dal tempo "t", e se già dall'autocorrelazione vedo che questa non dipende solamente dalla differenza di due istanti di tempo fissati, ma anche dal tempo "t" in generale, allora affermare che non è stazionario?

2)nel caso di un processo non stazionario, ne calcolo la PSD e la Pm, attraverso rispettivamente la T.F. dell'autocorrelazione media, e sempre quest'ultima calcolata in "0" (anziché attraverso l'autocorrelazione)
?
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[2] Re: Dubbi Fondamenti di Telecomunicazioni

Messaggioda Foto Utentegill90 » 31 mag 2014, 16:07

Ciao,
premetto che non è il mio ambito ma da quello che mi ricordo dal corso si telecomunicazioni direi che la prima parte è giusta. Un processo aleatorio è stazionario in senso stretto se la funzione di autocorrelazione non dipende da due tempi ma solo dalla loro differenza e se il valor medio è costante. O, altrimenti detto, se la funzione densità di probabilità non dipende dal tempo. Se invece un processo non è stazionario, avrai una autocorrelazione di insieme che dipende dai due tempi, non dalla loro differenza, e la densità spettrale di potenza, che nel caso stazionario la esprimi come trasformata di Fourier considerando come variabile da integrare la differenza dei due tempi \tau=t_2-t_1 (\int_{-\infty}^{\infty} R(\tau)e^{-j2\pi f\tau}\, d\tau), dipenderà stavolta anche dal tempo scelto: basta che esprimi la autocorrelazione di insieme come R(t, t+\tau) invece che R(\tau), e in questo caso ti troverai una famiglia di trasformate, a seconda del tempo t che stai considerando (cosa che non avveniva per la PSD di un processo stazionario in cui avevi solo \tau come variabile).
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