李晓辉

(陕西省宝鸡教育学院科研处，陕西 宝鸡 721004 )

近年来，互联网的快速发展为人们的生活带来了许多便利。然而计算机信号的处理方法却变得越来越复杂。与周期平稳的计算机信号相比，随机信号在时域和频域都具有不确定性。由于随机信号的不确定性，往往需要采用组合数学模型进行建模，以实现对信号的处理[1]。传统的组合数学模型虽然可以完成基本的分析，但是误差比较大，精度不高[2]，因此有必要对计算机随机信号控制组合数学模型展开研究。通过将控制组合算法与数学模型相结合，可将计算机随机信号的时间特征函数转化成线性表达的数学语言[3]。本文通过实验来证明控制组合数学模型对随机信号的计算有效性，同时验证该模型的收敛速度和控制效率。

1 数字信号处理

1.1 数字信号处理技术

数字信号的幅值都是离散的，且都处于有限的数值范围内。数字信号可以由数字电路进行处理[4]，处理后抵抗外界噪声的能力增强。对于计算机输出的数字信号，需要先将其转换成离散信号。信号的数字化处理一般包含3个步骤，即抽样、量化和编码[5]。抽样的目的是将原始信号每间隔一段等量时间进行抽取，由离散的信号幅值序列代替原先时间域上的连续信号。按照奈奎斯特采样定理进行抽样[6]，可以保证还原信号与原始信号一致。信号幅值的量化是用有限个幅度值近似代替连续变化的信号值[7]。量化操作虽然可以减少量化失真，但不可避免会产生量化误差，该量化误差主要源于高阶非线性失真[8]。……