Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Нормальный случайный процесс( гауссов процесс)




Эргодичность.

Стационарность.

1. Нестационарный случайный процесс - ФПВ и ФРВ зависят от начала отсчета времени.

2. Стационарный в узком смысле - ФПВ и ФРВ не зависят от начала отсчета времени.

3. Стационарный в широком смысле - одно- и двумерные ФПВ и ФРВ не зависят от начала отсчета времени.

Для стационарного случайного процесса m1, m2, s2 - не зависят от времени.

Рассмотрим тепловой шум на выходе включенного усилителя:

x(t)

Рис.11.1.

t

нестационарный Стационарный

 

После включения усилитель прогревается и шум на его выходе - нестационарный. После "прогрева" шум будет стационарным процессом.

 

Случайный процесс называется эргодическим, если для него усреднение по времени одной реализации и усреднение по множеству реализаций дает один и тот же результат. Это свойство имеет большое значение на практике, т.к. усреднение по времени одной реализации технически реализовать проще, но оно не всегда дает истинный результат. Поэтому доказательство эргодичности процесса позволяет существенно упростить нахождение его характеристик.

 

Процесс называется нормальным или гауссовым, если его одномерная ФПВ имеет вид:

Графики нормальной ФПВ построены на рис. 11.2.:

W(x)

 

s1 s1 s1

m1<0 m1=0 m1>0 Рис.11.2.

s2>s1

 
 


m1 - среднее значение случайного процесса. x

s2 - дисперсия случайного процесса.

Свойства нормального случайного процесса.

1. W(x) ³ 0

2. Нормальная ФПВ симметрична относительно x = m1

3. W(x) - max при х = m1

4. Площадь под кривой W(x) равна 1.

5. При изменении m1 форма кривой не меняется, но кривая смещается вдоль оси х.

6. Чем больше дисперсия s2, тем кривая ниже и шире.

7. С вероятностью близкой к 1 (Р@0,997) мгновенные значения нормального случайного процесса лежат в пределах:

m1 - 3s < x < m1+3s

W(x)

 
 

 


Рис.11.3.

 

 
 

 


3s 3s x

Если известна дисперсия и m1, то рабочий участок ВАХ должен иметь протяженность m1±3s.

8. ФРВ для нормального случайного процесса

= F () - табулированная функция (интеграл вероятности Лапласа)

F (0) = 0.5 F (-x) = 1- F (x)

F (3.9) = 0.99995 F (-¥) = 0; F(¥) = 1.

ФРВ для нормального процесса имеет вид:

F (x)

1

0.5 Рис.11.4.

 
 


0 m1 x




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-12; Просмотров: 3630; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.