
- •Случайные величины
- •Г истограмма распределения
- •Плотность распределения вероятностей
- •Средние значения
- •Какие бывают распределения?
- •Случайные процессы Что такое случайный процесс?
- •Стационарность
- •Эргодичность
- •Корреляционная функция
- •Спектральная плотность
- •Гармонический сигнал
- •Белый шум
- •Анализ процессов в Simulink о ценка корреляционной функции
- •Оценка спектральной плотности
- •И сточник шума
Спектральная плотность
В теории управления существуют и взаимно дополняют друг друга два подхода:
временнóй – исследование процессов во времени;
частотный – исследование частотных свойств сигналов и систем (с помощью передаточных функций и частотных характеристик).
Аналогичная ситуация наблюдается и при рассмотрении случайных процессов. Основная временная характеристика стационарного процесса – это корреляционная функция, а частотные свойства описываются спектральной плотностью.
Спектральная плотность – это функция, которая показывает распределение мощности сигнала по частотам. Такая информация о полезных сигналах, помехах и возмущениях очень важна для разработчика систем управления. Система должна быть спроектирована так, чтобы усиливать сигналы с «полезными» частотами и подавлять «вредные» частоты, характерные для помех и возмущений.
Для перехода от временнóго описания детерминированных (не случайных) процессов к частотному, используют преобразования Фурье и Лапласа. Аналогично спектральная плотность случайного процесса может быть найдена как преобразование Фурье от корреляционной функции4:
.
Здесь
– мнимая единица, а
– угловая частота в рад/с (
,
где
– «обычная» частота в герцах). Используя
формулу Эйлера, можно представить
экспоненту в виде сумму вещественной
(косинусной) и мнимой (синусной)
составляющих:
.
Функция
– нечетная по
,
поэтому интеграл от нее в симметричных
пределах равен нулю. Напротив, функция
– четная, так что при интегрировании
можно взять интервал от 0 до
и удвоить результат:
.
(2)
Спектральная плотность чем-то похожа на плотность распределения вероятностей, только она характеризует плотность распределения мощности сигнала по частотам. Если случайный процесс – это напряжение в вольтах, то его корреляционная функция измеряется в В2, а спектральная плотность – в В2/Гц.
Спектральная плотность случайного процесса, имеющего корреляционную функцию , вычисляется как
.
Интервал интегрирования разбит на две
части. При
имеем
,
а при
–
.
Выполняя интегрирование, получаем
.
На рисунке слева показана корреляционная функция, а справа – соответствующая ей спектральная плотность мощности:
Свойства спектральной плотности:
это неотрицательная, четная функция угловой частоты (график расположен выше оси абсцисс и симметричен относительно вертикальной оси);
интеграл от
на некотором интервале частот
дает мощность, которая связана с этими частотами; поскольку функция – четная, результат интегрирования на нужно удвоить, чтобы учесть также и полосу
;
площадь под кривой определяет средний квадрат случайного процесса (для центрированного процесса он равен дисперсии):
.
Множитель
нужен для согласования единиц измерения,
поскольку угловая частота
измеряется
не в герцах, а в рад/с. Учитывая, что
функция
четная, можно интегрировать ее только
при
,
а результат удвоить:
.
В теории управления нередко записывают
спектральную плотность как функцию
комплексной переменной
,
связанной с угловой частотой по формуле
(отсюда следует
).
Хотя это не совсем корректно с точки
зрения математики, мы будем использовать
запись
для обозначения спектральной плотности
,
в которой выполнена замена
:
.