- •3 В.К. Игнатьев. Статистическая радиофизика
- •Литература:
- •Основы теории вероятностей
- •1.1.Предмет статистической радиофизики
- •1.2.Случайные события. Вероятность
- •1.3.Случайные величины. Распределение вероятностей
- •1.4. Закон больших чисел. Аксиома измерений
- •1.5.Совместные распределения. Условные функции распределения
- •1.6. Характеристическая функция. Семиинварианты
- •1.7.Центральная предельная теорема
- •Случайный импульсный процесс
- •2.1.Функции случайной величины
- •2.2.Пуассоновский импульсный процесс
- •Случайные функции
- •3.1.Понятие случайной функции. Задание случайной функции
- •3.2.Сходимость, дифференцируемость, непрерывность и стационарность случайных функций
- •3.3.Моменты случайных функций
- •3.4.Эргодические случайные процессы
- •Корреляционная теория случайных процессов
- •4.1.Функция автокорреляции
- •4.2.Спектральная плотность интенсивности случайных процессов
- •4.3. Случайные последовательности
- •Воздействие случайного процесса на линейную систему
- •5.1. Спектральные характеристики процесса на выходе линейной системы
- •5.2.Распределение вероятностей на выходе линейной системы
- •5.3.Узкополосный гауссов процесс
- •5.4.Спектр колебаний с флуктуирующей частотой
- •5.5. Спектральное оценивание
- •Нелинейные преобразования случайных процессов
- •6.1.Нелинейное безинерциальное преобразование
- •6.2.Корреляционные функции на выходе умножителя частоты
- •Марковские процессы
- •7.1. Процесс без последействия
- •7.2. Уравнение Смолуховского
- •7.3.Марковский процесс с дискретными состояниями
- •7.4.Двумерные случайные блуждания
- •7.5.Уравнение Фоккера – Планка – Колмогорова
- •Стохастические дифференциальные уравнения
- •8.1. Постановка задачи
- •8.2. Случайные функции с независимыми приращениями
- •8.3. Усреднение точного решения стохастического дифференциального уравнения
- •8.4. Уравнение для средних
- •8.5.Уравнение Лиувилля
- •Случайные поля
- •9.1.Функция автокорреляции и спектр случайного поля
- •9.2.Электромагнитная волна в статистически неоднородной среде
- •9.3.Метод медленно меняющихся амплитуд
- •9.4.Плоская случайная волна в диспергирующей среде
- •Флуктуации в электрических цепях
- •10.1. Тепловой шум в линейных диссипативных системах
- •10.2.Дробовой шум
- •10.3.Фликкер-шум
- •10.4. Шумы электронно-дырочного перехода
- •10.5. Шум биполярного транзистора
- •10.6.Шумы полевых транзисторов
- •10.7.Шумы усилителей
- •Флуктуации в лазерных системах
- •11.1.Корреляционная функция одномодового лазерного излучения
- •11.2. Корреляционная функция многомодового лазера
- •11.3.Флуктуации в одномодовом лазере
- •Содержание
5.4.Спектр колебаний с флуктуирующей частотой
Рассмотрим узкополосный случайный процесс вида (5.7)
(t) = A0cos[0t + (t) + 0], (5.0)
где (t) =d(t)/dt–девиация мгновенной частоты, стационарный случайный процесс;0–начальная фаза,случайная величина, равномерно распределённая на интервале [0, 2];А0 –постоянная амплитуда, её флуктуации отсутствуют. Выбором соответствующего значения центральной частоты0можно добиться, чтобы <(t)> = 0.Тогда
,
где G+() – спектральная плотность интенсивности случайного процесса(t) по положительным частотам.
Случайный набег фазы за время от tдоt +равен
.
Для его среднего квадрата получаем
(5.0)
Таким образом, средний квадрат набега фазы полностью определён спектральной плотностью интенсивности флуктуаций частоты.
Пусть теперь (t),а значит, и(t) =–– нормальный процесс. Поскольку <(t)> = 0, а дисперсия определена соотношением(5.21),распределение случайной величины(t) имеет вид (1.8),то есть
.
Усредняя произведение
(t)(t + ) = A02{cos[0 – ( – )] + cos[0(2t + ) + ( + ) + 20]}/2
при помощи нормального распределения для и равномерного для0,получим
B() = A02cos(0)<cos()>/2 = A02e–D()/2cos(0)/2.
Тогда спектральная плотность интенсивности процесса (t) по положительным частотам в силу соотношения (4.6)равна
. (5.0)
Здесь мы отбросили интеграл, содержащий быстро осциллирующий множитель cos((+0)). Если же нужно получить по известному спектру процесса(t), который легко измерить, спектр флуктуаций частоты(t), нужно решать нелинейное интегральное уравнение, подставляя в формулу (5.22)соотношение (5.21).
Рассмотрим только несколько предельных случаев. Соотношения (5.21)и (4.5)позволяют ввести средний квадрат флуктуации частоты
.
Можно также ввести интервал корреляции процесса(t) так, что. Пусть теперь <2>2>> 1, то есть частота колебания вида (5.20)испытывает большие и медленные уходы, или <2>>>1/. Тогда для<<~ 1 разложим в соотношении (5.21) под интегралом
1 – cos()22/2 и получим
.
Подставляя это выражение в формулу (5.22),получаем
.
Здесь существенны только значения ,что и оправдывает разложение. Выполняя интегрирование, получим:
.
Toесть в этом случае получается гауссова (колокольная) форма спектральной линии, характерная, например, для доплеровского уширения спектральных линий.
Рассмотрим второй предельный случай. Пусть <2>2<< 1, то есть частота колебаний вида(5.20)испытывает малые и быстрые флуктуации, или
<2><< 1/. В этом случае в интеграле (5.21) существенны только значенияG+(), лежащие в пределах главного максимума множителя (1 – cos())/2, то есть от= 0 до= 1/.Поэтому, еслиG+(0)0 и>>, то
(5.0)
Соотношение (5.22)теперь даёт:
.
Здесь существенны только значения < 1/B,это совместимо с предложением>> ,еслиB=G+(0)/2 << 1. Для достаточно монотонного убывания функцииG+() можно взять <2>G+(0)/. Тогда предположение
<< 1/Bудовлетворено в силу исходного предположения <2>2<< 1. Выполняя интегрирование, получаем:
,
то есть лоренцеву (резонансную) форму, которую имеют спектральные линии вследствие уширения из-за соударений.