Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекции по ТЭС.doc
Скачиваний:
18
Добавлен:
24.04.2019
Размер:
1.2 Mб
Скачать

11.4.Фпв для суммы нормального случайного процесса и гармонического колебания со случайной начальной фазой.

Рассмотрим случайный процесс z(t), равный:

Z(t) = x(t) + Asin (wt+ )

где x(t) - нормальный случайный процесс;

Asin (wt+ ) - гармоническое колебание со случайной начальной фазой.

W(z) в этом случае находится сверткой.

Вид ФПВ, т.е. W(z) зависит от параметра:

W(z)

h2=0 h2=

h2= 6

Рис.10.8.

0 z

h2 = 0 - нормальный случайный процесс (чистый шум).

h2   - одно гармоническое колебание.

11.5.Огибающая и фаза узкополосного случайного процесса.

Случайный процесс y(t) = Um(t) cos ( 0t+(t) ) называется узкополосным, если его ширина спектра значительно меньше, чем средняя частота 0.

Um(t) - огибающая случайного процесса (случайная амплитуда) на рис.11.9;

(t) - фаза случайного процесса.

Для нормального случайного процесса фаза (t) распределена равномерно (см. выше).

u(t) Um(t)

Рис.11.9.

t

Огибающая нормального случайного процесса Um(t) распределена по закону Релея:

; Um  0

W(Um)

з-н Релея

з-н Райса Рис.11.10.

0 Um

Если узкополосный случайный процесс есть сумма нормального шума и гармонического колебания с амплитудой А, то его огибающая распределена по обобщенному закону Релея (закон Райса):

закон Райса.

I0(.) - функция Бесселя от мнимого аргумента.

11.6.Фпв и фрв для дискретных случайных процессов.

Дискретные случайные процессы принимают с определенной вероятностью значения, отличающиеся одно от другого на конечную величину. Вероятность таких значений – число не равное 0.

Рассмотрим реализацию дискретного случайного процесса.

x(t)

а

T1

Т 2 t Рис.11.11

b

T1+T2=T

Для эргодического стационарного случайного процесса усреднение по множеству реализаций эквивалентно усреднению по времени одной реализации.

T1/T - вероятность того, что случайный процесс принимает

значение а.

T2/T - вероятность того, что случайный процесс принимает

значение b.

Ф ПВ заданного случайного процесса в соответствии с полученным выражением показана на рис.11.12:

W(x)

Рис.11.12.

b 0 a x

ФРВ для случайного процесса принимающего 2 значения x=a и x=b имеет вид:

F(x)

1

T2/T1

Рис.11.13.

t

b a

Вычислим среднее значение двоичного дискретного случайного процесса, принимающего 2 значения:

x=a c вероятностью T1/T, x=b c вероятностью T2/T