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)

Корреляционная функция




 

При исследовании случайных сигналов широко используется теория случайных процессов, основанная на использовании моментов не выше второго порядка. Эта теория получила название корреляционной теории.

Определение. Корреляционной функцией Rx(t1,t2) случайного процесса X(t) называется корреляционный момент центрированного случайного процесса в двух сечениях t = t1 и t = t2:

 

 

Корреляционная функция обладает всеми свойствами корреляционного момента. Часто вместо корреляционной функции рассматривается нормированная корреляционная функция rx(t1,t2):

 

 

которая является безразмерной величиной.

В дальнейшем будем рассматривать только центрированные случайные процессы. Если процесс будет не центрированным, то об этом будет специально оговорено.

Корреляционная функция Rx(t1,t2) случайного процесса X(t) называется еще автокорреляционной функцией.

Для стационарных процессов (в широком и узком смысле) автокорреляционная функция имеет вид

 

Rx(t1,t2) = Rx(0, t2 – t1) = Rx(t),

где t = t2 – t1.

 

Можно определить и временную автокорреляционную функцию следующим образом

 

 

где - реализация центрированного случайного процесса X(t). Для эргодических процессов = Rx(t).

Ниже приведен обычный график автокорреляционной функции

 

Rx

 
 

 


t

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-05-08; Просмотров: 379; 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: 0.01 сек.