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White Process，又称为White Noise（白噪声），其中white来源于白光，寓意着PSD的平坦分布，white noise指的就是在PSD上具有平坦分布（常数）的随机过程。PSD是auto-correlation的傅里叶变换，PSD上为常数意味着auto-correlation是一个位于零点上的脉冲函数。
回顾auto-correlation的定义：
$R_{xx}(\tau) = E\Big\{x(t+\tau)x(t)\Big\}$
Auto-correlation在零点上为脉冲，除此之外都是0，这表明了各个采样点之间是相互独立的，正是由于各采样点之间相互独立，才体现出了white noise的white这一特点。
理想的White noise要求PSD是一个常数，不过由于传输媒介以及有限的监测能力的关系，通常我们所得到的PSD都受限于某个带宽范围之内，因此如果一个process的PSD在监测范围（或者我们所感兴趣的频率范围）表现得平坦的话，就可以称该process为white noise。比如，如果一个音频的PSD在20~20000Hz内表现平坦的话，我们就可以称该音频为white noise。
i.i.d. process就是一个最简单white noise的例子。i.i.d. process中样本的PDF常见的有Uniform、Poisson、Gaussian等分布方式，如果PDF为Gaussian，则该process称为Gaussian white noise。
PSD表现得平坦的就是white noise，否则就是colored process。
输入为white process，输出为colored process的LTI系统被称为Modeling filter或者shaping filter。如果我们需要某个PSD为$S_{xx}(e^{j\Omega})$的process，可以通过设计一个LTI系统，并且对该系统输入mean为0的Bernoulli process（PSD为常数1）来得到，所设计的系统需要使得输出的process的PSD为$S_{xx}(e^{j\Omega})$。根据WSS Process在LTI系统中的性质，有
$\displaystyle{ H(e^{j\Omega}) = \sqrt{S_{xx}(e^{j\Omega})} }$
我们只需要对$H(e^{j\Omega})$进行傅里叶逆变换就可以得到所需LTI系统的脉冲响应$h[n]$。
其中也可能会出现一些特殊情况，比如说所需要的process的PSD，即$S_{xx}(e^{j\Omega})$中包含脉冲，这些情况下，PSD可以表示为脉冲PSD与非脉冲PSD之和，由于傅里叶变换的线性性质，LTI系统的脉冲响应最终也可以表示为脉冲PSD的脉冲响应与非脉冲PSD的脉冲响应之和。非脉冲PSD可以按照上面的步骤求解，而脉冲PSD主要分为两种情况：
※这一段只是计算时需要，不算理解时的重点，如想加深了解，请参考常用序列的DTFT。
输入为colored process，输出为white process的LTI系统被称为Whitening filter。如下系统框图：
输入process为$x[n]$，其PSD为$\displaystyle{S_{xx}(e^{j\Omega}) = \mathcal{F}R_{xx}[m]}$，输出为白噪声，该白噪声的variance为$\sigma_{w}^2$，mean为0。
那么根据WSS Process在LTI系统中的性质，有
$\displaystyle{S_{ww}(e^{j\Omega}) = |H(e^{j\Omega})|^2S_{xx}(e^{j\Omega})}$
进一步可以推导出（详情请查看Reference的第二条链接）
$\displaystyle{|H(e^{j\Omega})|^2 = \frac{\sigma_w^2}{S_{xx}(e^{j\Omega})}}$
Reference:
Alan V. Oppenheim: Signals, Systems and Inference, Chapter 10:Power Spectral Density
Where does the delta function come from if we derive autocorrelation directly?
Modeling Filters and Whitening Filters
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原文地址：https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/9236625.html
