
- •А.Б. Токарев
- •Оглавление
- •Введение
- •Вероятностные методы исследования случайных событий
- •Основные характеристики случайных событий
- •Алгебраический метод расчета вероятности событий
- •Основы комбинаторики
- •Геометрический метод расчета вероятности событий
- •Классификация событий
- •Расчет вероятности сложных событий
- •Понятие сложного события
- •Расчет вероятности пересечения (логического произведения) событий
- •Расчет вероятности объединения (логической суммы) событий
- •Примеры расчетов вероятностей сложных событий
- •Расчет вероятностей для последовательности независимых испытаний
- •Независимые испытания с несколькими исходами
- •Расчеты для продолжительных серий испытаний
- •Потоки событий и закон распределения Пуассона
- •Формула полной вероятности. Теорема о гипотезах
- •Вероятностное описание случайных величин
- •Случайные величины и их классификация
- •Понятие закона распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Типовые законы распределения дискретных случайных величин
- •Равномерное распределение дсв
- •Геометрическое распределение дсв
- •Биномиальное, пуассоновское и гипергеометрическое распределения
- •Функция распределения вероятностей св
- •Плотность вероятности случайной величины
- •Типовые законы распределения непрерывных случайных величин
- •Равномерное распределение нсв
- •Нормальное (гауссовское) распределение
- •Распределение Релея
- •Распределение Коши
- •Показательное распределение
- •Распределение арксинуса
- •Распределение константы
- •Пример и особенности распределения смешанных случайных величин
- •Примеры исследования вероятностных характеристик случайных величин
- •Интегральная формула полной вероятности
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Начальные моменты распределения и математическое ожидание случайной величины
- •Центральные моменты распределения и дисперсия св
- •Прочие числовые характеристики св
- •Расчет числовых моментов нормального распределения
- •Примеры расчета числовых характеристик типовых распределений непрерывных случайных величин
- •Свойства равномерного распределения
- •Числовые характеристики распределения Релея
- •Числовые характеристики распределения Коши
- •Характеристики показательного распределения
- •Гамма распределение
- •Производящие функции и их применение для расчета числовых характеристик дискретных случайных величин
- •Понятие и свойства производящих функций
- •Характеристики биномиального распределения
- •Характеристики геометрического распределения
- •Свойства распределения Пуассона
- •Примеры исследования числовых характеристик случайных величин
- •Функциональное преобразование случайных величин
- •Преобразование дискретных случайных величин
- •Преобразование непрерывных случайных величин
- •Базовый случай
- •Анализ функционального преобразования при бесконечнозначной обратной функции
- •Расчет числовых характеристик случайных величин на выходе нелинейного преобразователя
- •Примеры анализа функциональных преобразований случайных величин
- •Для математического ожидания имеем
- •Формирование случайных величин с заданным законом распределения
- •Системы случайных величин
- •Понятие системы случайных величин (многомерной случайной величины)
- •Вероятностное описание систем дискретных св
- •Функция распределения системы случайных величин
- •Плотность распределения вероятностей системы св
- •Зависимость случайных величин и условные законы распределения составляющих системы св
- •Числовые характеристики системы двух св
- •Определения и общие свойства моментов распределения системы св
- •Корреляционные характеристики случайных величин
- •Условные числовые характеристики случайных величин
- •Двумерный нормальный закон распределения
- •Приложение 1. Дельта-функция Дирака
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Библиографический список
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Функциональное преобразование случайных величин
Большинство технических устройств и систем представляют собой совокупность взаимодействующих модулей, преобразующих поступающие на вход сигналы в отклики на выходе устройства по некоторым жестко установленным правилам. При воздействии на вход такого устройства (модуля) случайных сигналов, очевидно, и реакция, наблюдаемая на выходе модуля, будет носить случайный характер. Однако из-за наличия четкой зависимости между входными и выходными сигналами, их законы распределения также жестко связаны друг с другом. Необходимо лишь выявить правила, позволяющие по свойствам нелинейного модуля и вероятностным характеристикам воздействия, прогнозировать закон распределения отклика, формируемого конкретным нелинейным модулем.
В текущей главе мы рассмотрим преобразование единственной СВ ξ в наблюдаемую на выходе нелинейного преобразователя СВη. При этом взаимосвязь между входом и выходом будет задаваться некоторой известной функцией прямого преобразования y = f( x ), позволяющей рассчитать реакциюyанализируемого преобразователя в ответ на входное воздействиеx(Рис. 24). Случаи преобразования нескольких случайных входных воздействий в одну или несколько случайных реакций будут рассматриваться в гл. 6.
Рис. 24. Общий вид исследуемого нелинейного преобразователя
Преобразование дискретных случайных величин
Случай воздействия на нелинейный преобразователь ДСВ является максимально простым для анализа. Для выявления принципов расчета здесь достаточно произвести анализ какого-либо простого конкретного случая, например…
Пример 1: Работа генератора гармонических сигналов синхронизирована с работой некоего внешнего задающего устройства. В зависимости от нюансов процесса синхронизации начальная фаза ψ колебания
|
(5.0) |
формируемого генератором, может принять одно из нескольких возможных значений. Ряд распределения СВ ψ показан ниже (в верхней части табл. ???)
Определить закон распределения мгновенного значения на выходе генератора в момент времени t0 = 10 мкс.
Решение:
Дополним
стандартную таблицу ряда распределения
случайной начальной фазы ψ новой
(третьей) строкой, в которую
внесём соответствующие ψ мгновенные
значения сигнала η,
возникающего на выходе генератора. При
этом учтем, что
,
т.е. значения, наблюдаемые в момент
времени t0 являются
противофазными по отношению к начальной
фазе ψ:
xi |
0 |
π/3 |
2π/3 |
π |
4π/3 |
5π/3 |
pi |
0,05 |
0,10 |
0,15 |
0,20 |
0,25 |
0,25 |
yi |
–A |
–A/2 |
+A/2 |
+A |
+A/2 |
–A/2 |
Из сформированной строки таблицы видно, что величина η может принимать лишь 4 различных значения ±A и ±A/2; разместим их в порядке возрастания в новой таблице, тем самым получив заготовку для ряда распределения СВ η. Наименьшее значение (–A) СВ η приобретает тогда и только тогда, когда начальная фаза ψ оказывается нулевой, поэтому P{ η= –A } = = P{ ψ = 0 } = 0,05. Значение же (–A/2) СВ η принимает как при ψ1 = π/3, так и при ψ2 = 5π/3,поэтому P{ η= –A/2 } = = P{ ψ = π/3 } + P{ ψ = 5π/3 } = 0,35. [Вероятности здесь можно и нужно просто суммировать, т.к. объединяемые события – несовместны] Просуммировав вероятности для двух случаев, приводящих к появлению η= +A/2, и зафиксировав P{ η= +A } = P{ ψ = π } = = 0,20,получаем для СВ η следующий ряд распределения, который и будет ответом к рассматриваемому случаю функционального преобразования ДСВ:
yj |
–A |
–A/2 |
+A/2 |
+A |
pj |
0,05 |
0,35 |
0,40 |
0,20 |
Итак, при функциональном преобразовании ДСВ и на входе, и на выходе преобразователя могут наблюдаться лишь счетные множества значений. Число разных значений СВ η, наблюдаемой на выходе преобразователя не может превышать число различных значений СВ ξ, подаваемой на его вход. И анализ функционального преобразования ДСВ сводится, по сути, к пересчету наблюдаемых значений со входа на выход, их упорядочению по возрастанию и к записи получаемого в итоге нового ряда распределения.