- •Закон распределения случайных процессов (зр сп)
- •1. Исходные понятия и определения.
- •Функция распределения случайного процесса
- •Плотность вероятностей случайного процесса.
- •Характеристическая функция случайного процесса
- •Моментные функции случайных процессов
- •Одномерные моментные функции сп.
- •Корреляционная функция сп
- •Взаимная корреляционная функция сп
- •Моментные функции конструктивных сп.
- •Основные классы сп
- •Стационарные случайные процессы
- •Периодические случайные процессы.
- •Случайные процессы второго порядка (Марковские процессы)
- •Аналитические свойства случайных процессов (сп)
- •1 Простейшие преобразования сп
- •Корреляционный анализ линейных систем (лс)
- •Нелинейные преобразования сп
- •Сп с дискретным спектром
- •Сп с непрерывными спектрами
- •Сп с независимыми приращениями (нп)
- •Белый шум (бш)
- •Модели флуктуационных процессов
- •Точечное оценивание вероятностных характеристик случайных величин.
- •Экспериментальное получение характеристик случайного процесса.
Нелинейные преобразования сп
1. Постановка задачи и особенности ее решения.
2. Функция распределения (ФР) отклика нелинейной системы (НС).
3. Двумерная моментная функция отклика НС.
4. Прямой метод нахождения двумерного момента отклика НС.
1
Если система инерционна (система с памятью), то решить задачу нельзя.
Ограничимся безинерционным классом систем.
,
– динамическая характеристика системы.
Безинерционность системы означает, что .
Если речь идет о СП
1) Одномерные характеристики – задача решается.
2) Двумерные характеристики – более или менее, моментные функции – какие то решения есть.
Какие характеристики воздействия надо знать, чтобы получить необходимые характеристики отклика?
2
Если есть СП с ФР , есть функциональное преобразование .
, необходимо найти ФР отклика, то есть
Общий ход решения задачи.
Фиксируем точку . Нас интересует , – преобразование функции
Задача решается в явном виде если является обратной функцией ( – монотонная функция).
3
3.1. Одномерная моментная функция
надо найти , а если не нашли.
Все центральные моментные функции вычисляются через начальные моментные функции.
3.2. Пусть имеет непрерывные мгновенные значения, то есть существует
Центральные моментные функции выражаются через начальные моментные функции.
4
Прямой метод основан на разложении двумерной плотности вероятности (ПВ) воздействия в ряды. Наиболее целесообразно использовать ортогональные ряды.
и эта система обладает следующими свойствами
Система ортонормированна
Если есть произвольная функция , , тогда может быть представлен в виде:
, где – скалярное произведение.
Условия ортогональности можно обобщить вводя так называемые весовые функции.
Для отклика нелинейной системы
Необходимо двойной интеграл привести к повторному.
Рассмотрим систему функций и эта система удовлетворяет
Ортонормированная система с весом
Если – интегрируемость квадрата на бесконечности, тогда
,
Если речь идет о двумерной плотности вероятности
Подставим в выражение для
Таким образом
Частный случай, когда получим
Если удастся разложить двумерную ПВ в ряд, то в задаче нахождения двумерного момента отклика НС сводится к вычислению . В частности для необходимо вычислить . Результат –выражение в виде ряда.
Трудности: 1) технически трудно вычислить , , , ;вычислить ; 3) выбор системы ортогональных функций и весовых функций для разложения двумерной ПВ в ряд.
Сп с дискретным спектром
1. Спектры детерминированных процессов.
2. Гармоника со случайными параметрами.
3. СП с дискретным спектром.
1
В книгах встречается следующее определение спектра СП
и соответственно
Возникает ряд вопросов: а почему находится с помощью ; почему используется преобразование Фурье и т. д.
Если есть , обладающее свойством , тогда:
1) ,
,
Инженеры используют вторую формулу представляя
2) , ,
3) ,
Можем ли мы использовать все выше приведенные формулы для анализа спектра ССП ?
Напрямую ряд Фурье не применим так как ССП не обладает свойствами периодичности.
1.2) тогда , .
Вопрос: Является ли ССП сигналом с конечной энергией? – Нет , то есть не обладает конечной энергией.
2
Пуст – ССП в широком смысле.
2.1. , – СВ.
Каким условиям должны удовлетворять и чтобы был ССП.
1)
2)
Условия: 1)
2)
3)
При этих условиях: ,
2.2. , , – независимые СВ,
Запишем исходный процесс в следующем виде
, , .
Д.з. показать, что – некоррелированны и найти дисперсию .
Таким образом накладывать условия на величины и нет необходимости – ССП
.
Пусть: 1)
2)
Таким образом для данной модели с учетом последних замечаний
2.3.
Такой процесс, в общем случае, является комплексным СП. Тогда, пусть и – комплексные СВ.
Запишем МО процесса :
Для того, чтобы был ССП необходимо:
1)
2)
Тогда корреляционная функция СП будет иметь вид
Введем следующие обозначения
1) , – комплексно сопряженные пары.
2)
Подставим в модель 2.3.
Тогда
3
3.1
Ограничения: все – независимы и имеют
: , , – некоррелированна.
Все , – независимые. Тогда характеристики СП будут равны:
Таким образом СП является стационарным в широком смысле.
Вопрос: можно ли
Вспомним, что тогда, если необходимо
СП можно представить в виде бесконечной сумы гармоник со случайными амплитудами и начальными фазами, тогда , где амплитудный множитель перед косинусом представляет собой дисперсию амплитуды.
При этом дисперсия процесса равна суме дисперсий амплитуд гармоник.
Дискретным спектром процесса является набор амплитуд гармонических составляющих на которые раскладывается ССП .
Проведем аналогию с радом Фурье.
3.2. –данная модель является общей, так как в частном случае мы можем задать и
и модели 3.2 совпадают с и модели 3.1.
3.3. Если 1) – комплексное число, тогда
2)
Введем комплексно сопряженные пары:
1) ,
2)
Тогда СП можно записать в следующем виде:
Вводим СВ : ; ;
Данный процесс является действительным.
Отметим частные случаи:
Пусть то есть функция периодическая, то есть