Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Случайные процессы и их осн. Хар-ки




Случайный процесс Х(t)—это особого вида функция, характеризующаяся тем, что в любой момент времени t принимаемые ею значения являются случайными величинами. Случайность процесса X(t) проявляется в том, что вид наблюдаемой функции случайным образом меняется от одного наблюдения к другому. Однако получаемая в результате каждого отдельного опыта функция х(t) не случайна, её называют реализацией случайной функции. Случайный процесс представляет собой бесконечную совокупность таких реализации, образующих статистический ансамбль.

Для непрерывных процессов X(t) распределение вероятностей в заданном сечении t1 характеризуется одномер­ной плотностью вероятностей:

Другой важной характеристикой случайных величин Х является интегральная функция распределения F(x), определяемая как вероятность того, что случайная величина X не превзойдёт некоторого значения х:

Рис.1. Задание случайного процесса через совокупность его реализаций Рис. 2. Типовой график (а) одномерной ПВ и (б) одномерной ИФР

Случайными стационарными процессами принято называть случайные процессы, статистические характеристики которых одинаковы во всех сечениях.

Если же мат.ожидание т и дисперсия σ2 процесса не зависят от времени, а функция корреляции зависит лишь от разности τ=|t2-t1|, т.е. R(t1,t2)=R(τ), то подобный случайный процесс будет стационарен в широком смысле. Как следует из определения, функция корреляции стационарного случайного процесса является четной. R(τ)=R(-τ).

Случайный стационарный процесс называют эргодическим, если при нахождении его моментных функций усреднение по статистическому ансамблю можно заменить усреднением по времени. Операция усреднения выполняется над единственной реализацией х(t), длительность Т которой теоретически может быть сколь угодно велика.

Функция Wx(ω) наз-ся спектральной плотностью мощности или спектром мощности процесса X(t).Спектр мощности связан преобразованием Фурье с функцией корреляции. W(ω)= . Характеризует удельную меру мощности. По своему физ.смыслу спектр мощности веществен и неотрицателен: W(ω)≥0.

Т-ма Винера-Хинчина:

Спектр плотности W(ω)= и функция корреляции R(τ)= связаны между собой.

Случайный процесс, характеризуемый спектральной плотностью мощности G0(f)=N0 равномерной на всех частотах? Называют белым шумом. Если спектр G0(f) ограничен сверху частотой Fв, то процесс наз-ся квазибелым шумом. Его дисперсия Ϭ2=B(0)=N0FB. ФК белого шума: B(τ)=δ(τ)*N0/2. ФК квазибелого шума: B(τ)=N0FB(sinωвτ/ωвτ).

Нормальное распределение — распределение вероятностей, которое задается функцией плотности распределения: где параметр μ — среднее значение (математическое ожидание) случайной величины и указывает координату максимума кривой плотности распределения, а σ² — дисперсия.

случайная величина имеет непрерывное равномерное распределение на отрезке [a,b], если её плотность имеет вид:





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-08-18; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 701 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Два самых важных дня в твоей жизни: день, когда ты появился на свет, и день, когда понял, зачем. © Марк Твен
==> читать все изречения...

2854 - | 2650 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.012 с.