ВЫВОДЫ
1. Каналы связи и реализующие их электрические цепи можно разделить по характеру сигналов, действующих на входе и выходе, на: непрерывные, дискретные (цифровые) и дискретно-непрерывные (цифро-непрерывные) или непрерывно-дискретные (непрерывно-цифровые).
2. Классификация каналов (систем, цепей) основана на свойствах системных операторов, связывающих вход и выход. Различают линейные и нелинейные, стационарные и нестационарные, сосредоточенные системы и системы с распределёнными параметрами.
3. В качестве интегральных системных характеристик линейных цепей чаще всего используют импульсную характеристику и передаточную функцию системы, связанные парой преобразований Фурье.
4. Спектральная плотность по Фурье или Лапласу сигнала на выходе линейной стационарной системы определяется произведением спектральной плотности входа и передаточной функции системы. Выходной сигнал можно найти по его спектральной плотности обратным преобразованием Фурье или Лапласа (спектральный метод анализа). Его же можно найти свёрткой входного сигнала и импульсной характеристики системы (временной метод анализа).
5. Расчёт прохождения узкополосных сигналов через узкополосные системы (каналы) существенно упрощается, если воспользоваться понятиями комплексной огибающей входного сигнала и низкочастотного эквивалента передаточной функции системы.
6. Как при детерминированном, так и при стационарном случайном воздействии спектральная плотность средней мощности на выходе линейной стационарной системы равна произведению спектральной плотности средней мощности входного процесса на квадрат модуля передаточной функции системы. Соответственно функция корреляции выходного процесса определяется свёрткой функции корреляции входного процесса и временной автокорреляционной функции системы.
7. Нахождение корреляционной функции (спектральной плотности мощности) на выходе произвольной линейной системы, как детерминированной, так и случайной, при стационарных случайных входных воздействиях существенно упрощается, если ввести системную характеристику 
где 
случайная передаточная функция линейной стохастической системы.
8. При прохождении случайных процессов через узкополосные линейные системы выходной процесс имеет тенденцию к нормализации, независимо от распределения входного процесса.
9. Расчёт прохождения узкополосных случайных процессов через нелинейные (даже безынерционные) системы существенно упрощается, если воспользоваться квазигармоническим представлением входного процесса.
10. В теории и инженерной практике чаще всего пользуются следующими моделями линейного непрерывного канала: неискажающий канал с аддитивным шумом, канал с неопределённой (случайной) фазой и аддитивным шумом, однолучевой канал со случайной фазой и амплитудой (с замираниями) и аддитивным шумом, многолучевой канал с аддитивным шумом, канал с межсимвольной интерференцией (памятью) и аддитивным шумом.
11. Для любой модели дискретного канала можно ввести понятие случайного вектора ошибки как поразрядную разность между последовательностями входа и выхода. В двоичном канале элементы вектора ошибки принимают значения 0 и 1. Различные модели каналов отличаются распределением вектора ошибки.
12. Простейшая модель дискретного канала — симметричный канал без памяти (биномиальный канал) Модель несколько усложняется введением символа стирания.
13. Простейшая модель дискретного канала с памятью — марковская модель, когда ошибки образуют простую цепь Маркова, т.е. зависят от того, правильно или ошибочно принят предыдущий символ, но не зависят от того, какой символ передаётся.
14. Дискретно-непрерывный канал характеризуется априорной вероятностью входных символов и функциями правдоподобия (условными плотностями выходного сигнала) или апостериорными вероятностями входных символов.
15. Множество величин, однозначно определяющих поведение канала (системы, цепи) в некоторый момент 
содержащее минимальное число элементов 
называют состоянием, а сами элементы этого множества (вектор состояния) — переменными состояния. Для любой заданной цепи можно составить два уравнения, позволяющих по состоянию в момент 
и сигналу, поступающему на вход, найти состояние в момент 
и выходной сигнал. Первое из них называется уравнением состояния, а второе — уравнением наблюдения. Уравнение состояния обычно задают в виде системы дифференциальных уравнений первого порядка (векторного уравнения первого порядка).
16. Важной особенностью метода переменных состояния является возможность непосредственного моделирования систем, описываемых уравнениями состояния с помощью аналогового или цифрового вычислительного устройства (т.е. можно получить решение формализируемой задачи). Но более важно, что метод позволяет по наблюдаемому процессу оценить сообщение, передаваемое сигналом.
17. Одно из приложений метода переменных состояния - возможность смоделировать любой случайный процесс (на выходе источника сообщений, отдельных звеньев канала и т.д.) как отклик некоторой динамической системы (описываемой системой дифференциальных уравнений), на вход которой воздействует стационарный центрированный гауссовский 
-коррелированный процесс. Смоделированный процесс оказывается марковским.
ВОПРОСЫ, ЗАДАЧИ И УПРАЖНЕНИЯ
(см. скан)
