![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •И математической статистике
- •Ч а с т ь III
- •2. Описание случайных процессов и полей
- •3. Представления и преобразования случайных функций
- •4. Стационарность и однородность случайных функций;
- •5. Непрерывность, дифференцируемость и интегрируемость
- •6. Спектральное представление случайных процессов и полей
- •§2. Марковские процессы
- •2.1. Последовательности зависимых испытаний. Цепи Маркова.
- •2.2. Марковские процессы.
- •§3. Элементы теории систем массового обслуживания (смо)
- •3.1. Основные понятия, определения и компоненты моделей смо
- •3.2. Потоки событий.
- •3.3. Классификация смо и их основные характеристики
- •Раздел 2. Вариаты практических заданий задачи для самостоятельного решения
- •Раздел 3. Решения вариатов типовых заданий задача 1.
- •Задача 2.
- •Задача 3.
- •Задача 4.
- •I. Свойства дельта- функции и некоторых других обобщённых функций
- •II. Использование таблиц распределения пуассона при решении задач смо
- •III. Статистические таблицы
- •Примечания:1) функция Лапласа и интеграл ошибоксвязаны соотношением;
- •Содержание
- •Часть III
Задача 2.
1. Случайный
процесс Х(t)
имеет
спектральную плотность, в виде разложе-ния
на простейшие дроби: S(ω) =
.
Найти корреляционную функцию этого
процесса.
Р Е Ш Е Н И Е:
Используя соотношение (1.6.6) получаем:
KX(τ)
◊
2.
Случайный процесс
Х(t)
имеет
спектральную плотность S(ω) =
.
Найти
дисперсию и время корреляции процесса
.
Р Е Ш Е Н И Е:
Используя
соотношение (1.6.18) получаем:SY(ω)
=.
Тогдадисперсия процесса DY
=
.Время корреляциинаходим по формулеτk=
,
гдеKy=
αe
– α|τ|[2δ(τ) –α(signτ)2],
гдеδ(τ)
=
–
дельта-функция;signτ=
–
функция знака величиныτ
(обобщённые функции; см. ПриложениеI). Тогдаτk=
Примечание. В задачах индивидуальных заданий аппарат обобщённых функций не используется (за незначительным исключением довольно простых ситуаций с использованием δ-функции, необходимая информация о которой приводится в Приложении I). данная задача является исключением. Для вычисления KY(τ) использован тот факт, что при заданном соотношении случайных функций X(t) и Y(t) справедливо соотношение KY(τ) = – d2(KX(τ))/dτ2 и т. к. KX(τ) = e – α|τ| , то
KY(τ)
= –
=◊
3. Стационарный случайный процесс X(t) имеет корреляционную функцию Kx(τ) = e – α| τ | cosβτ. Найти время корреляции τk, спектральную плотность S(ω) и энергетическую ширину спектра Δωэ процесса X(t). Определить соотношение между энергетической шириной спектра Δωэ и шириной спектральной плотности Δω процесса на уровне 0,5 SX (0).
Р Е Ш Е Н И Е:
Используя соотношение (1.6.7) получаем:спектральную плотность
SX
(ω) =
.
Эта функция достигает своего максимума при ω=ωm = 0; имеем
Sm
=
.
Тогдаэнергетическую
ширину спектра
Δωэ=DX
/Sm, где
DX
= Kx(0)
= 1 – дисперсия процесса. Таким
образомΔωэ=
.
Шириной
спектральной плотностиΔωпроцесса
на уровне 0,5SX
(ω) находится из
формулыSX
(Δω) ==
0,5SX
(0) =
=.
Таким образом, соотношение
.
Время
корреляциинаходим по формулеτk==
=
=.
При этом соотношениеτk·
Δωэ= π/2α.
4.
Случайные процессы
X(t)
и Y(t)
стационарны и стационарно связаны,
причём спектральные плотности Sx
(ω)
и Syx
(ω)
заданы. Найти взаимную спектральную
плотность процессов U(t)
= X(t)
+ Y(t)
и V(t)
=
,
где t0
= const.
Р Е Ш Е Н И Е:
Взаимная корреляционная функция интересующих нас процессов KUV(τ) =
= ,
где использовано обозначение X(t
+ t0)
= X*(t).
Тогда Kxx*(τ)
= Kx(τ
+ t0),
Kyx*(τ)
= Kxy(τ
+ t0).
При этом Sxx*
(ω)
= eiωt0
Sx
(ω),
Syx*
(ω)
= eiωt0
Sxy
(ω).
Таким образом, SUV
(ω)
= eiωt0
(iω)m
[Sx
(ω)
+
+ Sxy
(ω)]. ◊
5. Стационарный случайный процесс X(t) имеет корреляционную функцию Kx(τ) = Aexp(– α2τ2). Найти взаимную спектральную плотность Sxy(ω), если Y(t) = dX(t)/dt, и взаимную корреляционную функцию Kxy(τ).
Р Е Ш Е Н И Е:
Переходя
к центрированному процессуX
0(t) =X(t)
–mx
можно
записать для взаимной корреляционной
функции Kxy(τ)
=
.
Тогда, взаимная спектральная плотностьSxy(ω)=
. ◊
6. На вход динамической системы, которая описывается дифференциальным уравнением 5y' + y = 4x' + 3x; (x = x (t); y = y (t)), подаётся стационарный случайный процесс X(t) с математическим ожиданием mx = 3 и корреляционной функцией Kx(τ) = 2e – α| τ |. Найти математическое ожидание и дисперсию случайной функции Y(t) на выходе этой системы.
Р Е Ш Е Н И Е:
Применяя
к уравнению операцию математического
ожидания, получим
5M(y')
+ M(y)
= 4M(x')
+ 3M(x),
но по условию M(x)
= mx
= 3, то есть
M(x')
= [M(x)]'
= 0 и M(y')
= 0, поэтому M(y)
= 3M(x)
= 9. Дисперсия выходного процесса DY(t)
= Dy
=,
где Sy(ω)
– спектральная плотность выходного
процесса, связанная со спектральной
плотностью входного процесса Sx(ω)
соотношением Sy(ω)
= |Ф(iω)|2Sx(ω).
переходная функция системы Ф(iω)
имеет В данном случае вид: Ф(iω)
=
.
Спектральная плотность входного процессаSx(ω)
=
.
Тогда Dy
=
. ◊
7.
В радиотехнике
для характеристики реализации на 0 ≤ t
≤
T
стационарного случайного процесса ξ(t)
с нулевым математическим ожиданием
применяют так называемый текущий
спектр
.
Доказать,
что спектральную плотность стационарного
в широком смысле процесса ξ(t)
с корреляционной функцией K(τ)
при достаточно больших T
(T
→ ∞) можно
определить через текущий спектр
.
Р Е Ш Е Н И Е:
Модуль текущего спектра |FT(i ω)|2 = FT(i ω) F*T(i ω) =
=
.
Дифференцируя
это соотношение по верхнему пределу
интегрирования, находим
+
.
Взяв математическое ожидание от обеих
частей этого равенства, получим
.
Переходя здесь к пределу при T
→ ∞ получаем
требуемую формулу. ◊
8. На вход колебательного узла системы автоматического регулирования, передаточная функция которой имеет вид
подаётся стационарный белый шум, спектральная плотность которого равна Sx*(ω) = N. Определить дисперсию выходного сигнала.
Р Е Ш Е Н И Е:
Прежде всего отметим, что все входящие в передаточную функцию коэффициенты являются характеристиками колебательного звена и имеют конкретный физический смысл: T – постоянная времени; k – коэффициент усиления; ξ –коэффициент демпфирования.
Спектральная плотность выходного сигнала Sy*(ω) =Sx*(ω) |Ф(i ω)|2=
=
,
откудаDy
=
–
дисперсия выходного сигнала.
◊