1
変調ノイズを理解するための数学ツールは何ですか？
ガウスホワイトノイズで構成される信号があるとしnnnます。我々はを乗じて、この信号を変調した場合sin2ωtsin2ωt\sin 2\omega t、得られる信号は、まだ白いパワースペクトルを持っていますが、はっきりとノイズが今の時間に「束ね」です。これは周期定常プロセスの例です。 x(t)=n(t)sin2ωtx(t)=n(t)sin2ωtx(t) = n(t) \sin2\omega t ここで、サインおよびコサイン局部発振器と混合して、周波数でこの信号を復調し、ωω\omegaIおよびQ信号を形成すると仮定します。 I=x(t)×sinωtI=x(t)×sinωtI = x(t) \times \sin\omega t Q=x(t)×cosωtQ=x(t)×cosωtQ = x(t) \times \cos\omega t x(t)x(t)x(t)（よりはるかに長い時間間隔で取得）のパワースペクトルが白色であることを単純に観察すると、IとQの両方に同じ振幅の白色ガウスノイズが含まれている1/f1/f1/fことが予想されます。ただし、実際に起こることは、I求積法が高分散で時系列x （t ）の部分を選択的にサンプリングし、Qが90度位相がずれて低分散の部分をサンプリングすることです。IIIQQQIIIx(t)x(t)x(t)QQQ その結果、Iのノイズスペクトル密度はQの 33–√3\sqrt{3}倍。QQQ 明らかに、変調ノイズを記述するのに役立つパワースペクトルを超えるものが必要です。私の分野の文献には、上記のプロセスを説明する多くのアクセシブルな論文がありますが、信号処理/ EEコミュニティによってより一般的にどのように扱われるかを学びたいです。 周期定常ノイズの理解と操作に役立つ数学ツールは何ですか？ 文献への参照も歓迎します。 参照： Niebauer他、「非定常ショットノイズと干渉計の感度への影響」。物理学 牧師A 43、5022から5029まで。