Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Многомерный винеровский процесс. Многомерный ( -мерный) винеровский процесс — это -значный случайный процесс

Читайте также:
  1. Host BusПредназначена для скоростной передачи данных (64 разряда) и сигналов управления между процессором и остальными компонентами системы.
  2. I. ГЛОБАЛЬНЫЙ ИСТОРИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС КАК ЧАСТНЫЙ ПРОЦЕСС В ГЛОБАЛЬНОМ ЭВОЛЮЦИОННОМ ПРОЦЕССЕ БИОСФЕРЫ
  3. I. Модель мыслительного процесса.
  4. I.7.4.Влияние оксидативного стресса на процессы сигнальной трансдукции
  5. I.I. Влияние на работоспособность периодичности ритмических процессов в организме.
  6. II РАЗДЕЛ. РОЛЬ ПСИХОЛОГА В ИЗУЧЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНО–ВОСПИТАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В СРЕДНЕЙ ШКОЛЕ
  7. II. ГЛОБАЛЬНЫЙ ИСТОРИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС

Многомерный ( -мерный) винеровский процесс — это -значный случайный процесс, составленный из независимых одномерных винеровских процессов, то есть

,

где процессы совместно независимы.

 

 

26. Корреляционная функция и ее свойства;

Корреляционная функция — функция времени или пространственных координат, которая задает корреляцию в системах со случайными процессами.

Зависящая от времени корреляция двух случайных функций X(t) и Y(t) определяется, как

,

где угловые скобки обозначают процедуру усреднения.

Если корреляционная функция вычисляется для одного и того же процесса, она называется автокорреляционной:

.

Аналогично, можно вычислить корреляционную функцию для процессов, происходящих в разных точках пространства в различные моменты времени:

.

Корреляционные функции широко используются в статистической физике и других дисциплинах, изучающих случайные (стохастические) процессы.

Свойства:

1) R(τ)=R(-τ). Функция R(τ) – является чётной.

2) Если х(t) – синусоидальная функция времени, то её автокорреляционная функция – косинусоидальная той же частоты. Информация о начальной фазе теряется. Если x(t)=A*sin(ωt+φ), то R(τ)=A2/2 * cos(ωτ).

3) Функция автокорреляции и спектра мощности связаны преобразованием Фурье.

4) Если х(t) – любая периодическая функция, то R(τ) для неё может быть представлена в виде суммы автокорреляционных функций от постоянной составляющей и от синусоидально изменяющейся составляющей.

5) Функция R(τ) не несёт никакой информации о начальных фазах гармонических составляющих сигнала.

6) Для случайной функции времени R(τ) быстро уменьшается с увеличением τ. Интервал времени, после которого R(τ) становится равным 0 называется интервалом автокорреляции.

7) Заданной x(t) соответствует вполне определённое R(τ), но для одной и той же R(τ) могут соответствовать различные функции x(t)

27. Спектральная плотность мощности и ее свойства;

Спектральная плотность мощности (СПМ) в обработке сигналов — функция, задающая распределение мощности сигнала по частотам. Её значение имеет размерность мощности, делённой на частоту, то есть энергии.


Дата добавления: 2015-07-18; просмотров: 58 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Формальное определение| Не каждому человеку дано ощутить радость труда, но величие человека в труде!

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.01 сек.)