- •«Тюменский государственный нефтегазовый университет»
- •Ю.А. Ведерникова спектральные модели случайных процессов
- •«Тюменский государственный нефтегазовый университет» Институт геологии и нефтегазодобычи
- •Спектральные модели случайных процессов
- •Аннотация
- •Содержание
- •Введение
- •1Спектральный анализ
- •1.1Общие сведения об анализе спектра сигналов
- •1.2Анализаторы спектра
- •1.3Связь спектральной плотности и корреляционной функции
- •1.4Свойства спектральной плотности
- •1.5Расчет спектральной плотности
- •2Задания к лабораторной работе
- •3Содержание отчета
- •4Контрольные вопросы
- •5Список рекомендуемой литературы
- •Приложение а
- •Спектральные модели случайных процессов
- •625000, Тюмень, ул. Володарского, 38.
- •625039, Тюмень, ул. Киевская, 52.
1.3Связь спектральной плотности и корреляционной функции
Весьма важным обстоятельством является то, что спектральная плотность и корреляционная функция случайных процессов представляют собой взаимные преобразования Фурье:
(3)
(4)
Так как спектральная плотность и корреляционная функция представляют собой четные вещественные функции, то иногда формулы (3) и (4) представляют в более простом виде
(5)
(6)
Это вытекает из того, что имеют место равенства:
и мнимые части могут быть отброшены после подстановки в (3) и (4), так как слева стоят вещественные функции.
Рисунок 3, на котором показаны графики спектральных плотностей и корреляционных функций некоторых процессов, иллюстрирует тот факт, что чем уже график спектральной плотности, т. е. чем меньше частот представлено в спектральной плотности, тем медленнее изменяется величина х во времени. И наоборот, чем шире график спектральной плотности, т. е. чем большие частот представлено в спектральной плотности, тем сложнее структура функции х(t) и тем быстрее происходят изменения х во времени.
Связь между видом спектральной плотности и видом функции времени получается обратной по сравнению со связью между корреляционной функцией и самим процессом. Отсюда вытекает, что более широкому графику спектральной плотности должен соответствовать более узкий график корреляционной функции и наоборот.
Таким образом, корреляционные функции и спектральные плотности в принципе содержат одинаковую информацию, но исторически эти два понятия появились и развивались независимо.
Корреляционные функции использовались в основном математиками и статистиками, тогда как спектральные плотности применялись главным образом в инженерных исследованиях. В некоторых случаях удобнее пользоваться корреляционными функциями, но в инженерных приложениях более широкое применение находят и спектральные плотности.
1.4Свойства спектральной плотности
На рисунке 4 показаны типичные графики спектральной плотности, иллюстрирующие следующие её свойства:
Рисунок 4 – Графики двусторонней S(f) и односторонней G(t) спектральной плотности
Рисунок 3 - Примеры корреляционных и спектральных плотностей часто встречающихся процессов:
для синусоиды;
для процесса, который является суммой синусоиды и случайных колебаний более высокой частоты;
для процесса, который является суммой нескольких близких по частоте гармоник;
для процесса, который содержит множество гармоник разной частоты.
Из (1) следует, что спектральная плотность S(f) определена для всех частот, как для положительных, так и для отрицательных, и является двухсторонней.
Из свойств симметрии корреляционных функций следует, что
,
т.е. спектральная плотность – функция
чётная.Практически удобнее иметь дело со спектрами, определёнными только для неотрицательных частот. Такие спектры обозначаются Gxx, называются односторонними и задаются следующим образом
(7)
Т.к.
всегда чётные, то спектры задаются
только действительной частью
преобразования Фурье.
(8)
Площадь под графиком спектра, заключённая между двумя произвольными значениями частоты
и
,
равна среднему квадрату (мощности)
процесса в этой полосе частот.
