РГЗ
.pdf
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Кафедра АСУ
РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ
по случайным процессам
Факультет: АВТ |
Преподаватель: |
Группа:
Выполнил:
Новосибирск, 2009 г.
Задание
Случайная функция X(t) задана совокупностью 14 реализаций. Найти ее характеристики: mx(t) – математическое ожидание, Dx(t) – дисперсию, σx(t) – среднее квадратеское отклонение,
Kx(t,t’) – корреляционную функцию, rx(t,t’) – нормированную корреляционную функцию, Sx(w) –
спектральную плотность в декартовой форме и Sx*(w) – спектральную плотность в комплексной форме.
Решение Случайным образом зададим семейство кривых (Таблица 1):
x(t)\ t |
0 |
2 |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
x1(t) |
-4,978 |
-2,571 |
-1,002 |
0,888 |
2,107 |
3,491 |
4,902 |
3,528 |
2,504 |
x2(t) |
1,167 |
0,500 |
-0,870 |
-1,705 |
-0,388 |
0,159 |
1,089 |
2,050 |
0,099 |
x3(t) |
-5,000 |
-2,388 |
0,225 |
3,170 |
4,922 |
2,719 |
-0,176 |
-3,077 |
-4,990 |
x4(t) |
-0,765 |
-0,150 |
0,595 |
1,748 |
0,150 |
-0,459 |
-1,095 |
-0,760 |
0,157 |
x5(t) |
5,000 |
4,100 |
2,500 |
1,890 |
0,850 |
-0,500 |
1,450 |
0,620 |
-0,950 |
x6(t) |
4,760 |
1,876 |
-0,576 |
-2,569 |
-0,876 |
2,005 |
-0,748 |
1,239 |
-0,178 |
x7(t) |
4,970 |
2,578 |
0,000 |
-2,689 |
-4,999 |
-2,540 |
0,169 |
3,005 |
1,786 |
x8(t) |
-3,769 |
-2,876 |
-1,739 |
-0,357 |
0,642 |
1,239 |
-0,006 |
-1,106 |
0,185 |
x9(t) |
-0,540 |
0,570 |
-0,470 |
0,730 |
-0,840 |
0,490 |
-0,480 |
0,340 |
-0,280 |
x10(t) |
4,954 |
2,860 |
0,422 |
-1,754 |
-3,567 |
-0,638 |
2,099 |
0,176 |
-0,647 |
x11(t) |
4,899 |
-4,765 |
4,987 |
-4,639 |
4,233 |
-4,239 |
4,765 |
-4,989 |
4,123 |
x12(t) |
-5,000 |
4,590 |
-4,017 |
3,590 |
-3,170 |
2,430 |
-1,930 |
0,870 |
0,000 |
x13(t) |
4,900 |
1,750 |
-1,860 |
2,750 |
-0,853 |
1,650 |
-0,984 |
1,023 |
-0,750 |
x14(t) |
0,565 |
1,648 |
-0,641 |
-1,864 |
0,643 |
-0,764 |
1,005 |
-0,642 |
0,753 |
График 1:
Рассчитаем математическое ожидание (Таблица 2):
|
|
1 |
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
mx |
(t) |
xi (t), где n=14 |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|||||||||
|
|
n i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|||
Рассчитаем дисперсию (Таблица 2): |
||||||||||||
|
|
1 |
n |
2 |
2 |
|
|
n |
||||
Dx |
(t) |
|
|
xi |
mx |
(t) |
|
|
, где n=14 |
|||
|
|
|||||||||||
|
|
n i 1 |
|
|
|
|
n 1 |
|||||
Рассчитаем среднее квадратическое отклонение (Таблица 2):
x (t) 
Dx (t)
Таблица 2:
t |
0 |
2 |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
mx(t) |
0,797 |
0,552 |
-0,175 |
-0,058 |
-0,082 |
0,360 |
0,719 |
0,163 |
0,129 |
Dx(t) |
17,504 |
7,818 |
4,355 |
6,411 |
7,552 |
4,468 |
4,227 |
5,058 |
4,135 |
σx(t) |
4,184 |
2,796 |
2,087 |
2,532 |
2,748 |
2,114 |
2,056 |
2,249 |
2,033 |
Рассчитаем матрицу корреляционных моментов (корреляционную функцию) (Таблица 3):
|
1 |
n |
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|||
Kx (t,t') |
|
x(t) x(t') mx (t) mx (t') |
|
, где n=14 |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
||||||||||
|
n i 1 |
|
|
|
n 1 |
|
|
|
|
|||||
Таблица 3: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
t' \ t |
|
|
0 |
2 |
4 |
6 |
|
|
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
|
0 |
17,504 |
3,803 |
4,465 |
-5,776 |
|
|
-3,568 |
-5,646 |
1,117 |
0,279 |
2,116 |
|||
2 |
|
|
|
7,818 |
-2,195 |
1,710 |
|
|
-5,806 |
0,380 |
-2,918 |
3,319 |
-1,337 |
|
4 |
|
|
|
|
4,355 |
-2,579 |
|
|
2,665 |
-3,150 |
2,545 |
-2,558 |
1,187 |
|
6 |
|
|
|
|
|
6,411 |
|
|
0,499 |
3,620 |
-2,525 |
0,708 |
-3,173 |
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
7,552 |
0,512 |
2,418 |
-3,908 |
-0,576 |
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4,468 |
-1,372 |
1,729 |
-2,211 |
12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4,227 |
-0,550 |
2,366 |
14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5,058 |
0,485 |
16 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4,135 |
Рассчитаем коэффициенты нормированной корреляционной функции (Таблица 4):
r (t,t') |
Kx (t,t') |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
x |
|
x |
(t) x (t') |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Таблица 4: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t'\ t |
|
|
0 |
|
2 |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
|
|
0 |
|
|
1,000 |
|
0,325 |
0,511 |
-0,545 |
-0,310 |
-0,638 |
0,130 |
0,030 |
0,249 |
|
|
2 |
|
|
|
|
1,000 |
-0,376 |
0,242 |
-0,756 |
0,064 |
-0,508 |
0,528 |
-0,235 |
|
|
4 |
|
|
|
|
|
1,000 |
-0,488 |
0,465 |
-0,714 |
0,593 |
-0,545 |
0,280 |
|
|
6 |
|
|
|
|
|
|
1,000 |
0,072 |
0,676 |
-0,485 |
0,124 |
-0,616 |
|
|
8 |
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
0,088 |
0,428 |
-0,632 |
-0,103 |
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
-0,316 |
0,364 |
-0,514 |
|
|
12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
-0,119 |
0,566 |
|
|
14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
0,106 |
|
|
16 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
Рассчитаем средние нормированные значения корреляционной функции (Таблица 5):
диагональных_ элементов
x ( )
количество_диагональных_элементов
Таблица 5:
τ |
0 |
2 |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
ρx(τ) |
1,000 |
-0,088 |
0,464 |
-0,608 |
0,074 |
-0,577 |
0,312 |
-0,103 |
0,249 |
График 2:
x ( ) a0ea1
1 a0e10 a0 1
(параметры а1 и а0 находим из условия)
Аппроксимируем график (Таблица 6): Выберу точку τ=8;
0,074=e(a1*8); ln(0,074)=a1*8; -2,60369=a1*8; a1=-0,32546;
ρx(τ)=e-0,32546τ
Таблица 6:
τ |
0 |
2 |
4 |
6 |
|
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
|
ρx*( τ) |
1,000000 |
0,521566 |
0,272031 |
0,141882 |
|
0,074001 |
0,038596 |
0,020130 |
0,010499 |
0,005476 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
График 3:
График 4:
Рассчитаем спектральную плотность (Sx(w)) и спектральную плотность в комплексной форме (Sx(w)):
|
|
2 |
|
|
||
Sx |
(w) |
x ( ) cos( )d |
||||
|
||||||
|
|
0 |
|
|
||
Sx *(w) |
1 |
|
x ( ) e i d |
|||
|
||||||
|
|
|
2 |
|
||
И по формулам (Sx(w) (Таблица 7) и Sx*(w) (Таблица 8) расчетные):
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
e |
0.32546 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Sx( ) |
e-0.32546 |
cos d |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
( 0.32546cos sin ) |
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
2 |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
(( 0.32546) |
|
|
|
|
) |
|
|
|
|
0 |
||||||||
|
|
|
0.32546 2 |
|
|
0.65092 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
(0.325462 2) |
(0.325462 |
2) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Sx*( ) |
|
|
e 0.32546 i d |
|
|
( e-0.32546 e-i d ) |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
2 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
по_формуле_Эйлера:e i |
|
cos i sin |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
2 |
|
-0.32546 |
cos isin |
d |
|
0.65092 |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
e |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
2 |
|
|
|
|
2 (0.32546 |
2 |
|
2 |
) |
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
Рассчитаем интегралы с помощью программы Mathcad: Sx(w) (Таблица 7).
(Таблица 7):
w |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
1 |
1,2 |
1,4 |
1,6 |
1,8 |
2 |
Sx(w) |
1,956 |
1,42 |
0,779 |
0,445 |
0,278 |
0,187 |
0,134 |
0,1 |
0,078 |
0,062 |
0,05 |
расчетные |
1,956063 |
1,419877 |
0,779148 |
0,444696 |
0,277769 |
0,18735 |
0,134026 |
0,100291 |
0,07772 |
0,061924 |
0,050462 |
(Таблица 8):
w |
-2 |
-1,8 |
-1,6 |
|
-1,4 |
|
-1,2 |
|
-1 |
|
-0,8 |
|
-0,6 |
-0,4 |
-0,2 |
0 |
Sx*(w) |
0,025 |
0,031 |
0,039 |
|
0,05 |
|
0,067 |
|
0,094 |
|
0,139 |
|
0,222 |
0,39 |
0,71 |
0,978 |
расчетные |
0,025231 |
0,030962 |
0,03886 |
|
0,050146 |
|
0,067013 |
|
0,093675 |
|
0,138884 |
|
0,222348 |
0,389574 |
0,709939 |
0,978032 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
w |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
|
0,8 |
|
1 |
|
1,2 |
|
1,4 |
|
1,6 |
1,8 |
2 |
|
Sx*(w) |
0,71 |
0,39 |
0,222 |
|
0,139 |
|
0,094 |
|
0,067 |
|
0,05 |
|
0,039 |
0,031 |
0,025 |
|
расчетные |
0,709939 |
0,389574 |
0,222348 |
|
0,138884 |
|
0,093675 |
|
0,067013 |
|
0,050146 |
|
0,03886 |
0,030962 |
0,025231 |
|
И по данным Таблицы 7 и Таблицы 8 построим графики функции Sx(w) (График 5) и
Sx*(w) (График 6):
График 5:
График 6:
Построим графики Sx(w) и Sx*(w) в одной системе координат (График 7):
Где Sx1(w1) – это спектральная плотность Sx(w) в декартовой форме, и Sx2(w2) – спектральная плотность Sx*(w) в комплексной форме.
Список используемой литературы:
Бронштейн И. Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов.-М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 544 с.
Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. – Учеб пособие дл втузов.- М.: Высш. шк., 2000. – 383с.