- •1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
- •1.1. Случайные процессы. Основные определения
- •1.2. Элементарная классификация случайных процессов
- •1.3. Конечномерные распределения случайного процесса
- •1.4. Моментные функции случайного процесса
- •2. НЕКОТОРЫЕ ТИПЫ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
- •2.1. Стационарные случайные процессы
- •2.2. Спектральное разложение стационарного случайного процесса и преобразование Фурье. Спектральная плотность
- •2.3. Нормальные случайные процессы
- •2.4. Абсолютно случайный процесс (белый шум)
- •2.5. Пуассоновские процессы, потоки событий
- •2.6. Потоки Эрланга и Пальма
- •2.7. Марковские процессы (дискретные состояния, дискретное время)
- •2.8. Марковские процессы (дискретные состояния, непрерывное время)
- •3.1. Действительная форма спектрального разложения стационарного случайного процесса
- •3.2. Комплексная форма спектрального разложения стационарного случайного процесса
- •3.5. Преобразование стационарного случайного сигнала линейной стационарной непрерывной системой
- •Лабораторная работа №1. Анализ линейной стационарной непрерывной системы в пакете Matlab
- •Лабораторная работа № 1. Анализ линейной стационарной непрерывной системы в пакете Mathcad
- •Лабораторная работа № 2. Вычисление дисперсии выходного сигнала линейной стационарной непрерывной системы при случайном воздействии в пакете Mathcad
- •Лабораторная работа № 2. Вычисление дисперсии выходного сигнала линейной стационарной непрерывной системы при случайном воздействии в пакете Matlab
- •4. МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
- •4.1. Общая характеристика методов моделирования случайных процессов
- •4.2. Метод условных распределений
- •4.3. Метод отбора (Неймана)
- •4.4. Моделирование случайных процессов с заданными корреляционными свойствами
- •4.5. Параметры некоторых алгоритмов моделирования стационарных процессов с типовыми ковариационными функциями
- •Лабораторная работа № 4. Моделирование стационарных гауссовских случайных процессов методом канонических разложений в пакете Mathcad
- •Лабораторная работа № 4. Моделирование стационарных гауссовских случайных процессов методом канонических разложений в пакете Matlab
- •Лабораторная работа № 5. Моделирование дискретных однородных марковских цепей в пакете Mathcad
- •Лабораторная работа № 6. Моделирование случайных процессов методом отбора в пакете Mathcad
- •Лабораторная работа № 6. Моделирование случайных процессов методом отбора в пакете Matlab
- •Лабораторная работа № 7 (факультатив). Моделирование случайных процессов методом условных распределений в пакете Mathcad
- •Библиографический список
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Окончание табл. 9 |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
№ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Kξ (τ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sξ (ω) |
|
|
|
Параметры |
||||||||||||||||||||||||||||
вари- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
функций |
|||
анта |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Kξ (τ)и |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sξ (ω) |
|||
12 |
|
|
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
,α > 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D |
e− |
|
ω |
|
|
|
|
|
|
|
D = 9, |
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
α |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
1+ α2τ2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
α = 0.275 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2α |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
13 |
D(1+ α |
|
τ |
|
), |
|
τ |
|
|
|
≤ |
1 |
, |
|
|
|
|
|
|
|
2D sin2 ω α |
|
|
|
D = 3.75, |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
α |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
α = 0.375 |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
απ (ω α)2 |
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
0, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
,α > 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
τ |
|
|
> α |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ω |
+ ω |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D =10, |
|
|||||||||||||||||||
|
D cos |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
τ |
× |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
,ω < |
ω |
< ω |
|
, |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ω |
|
− ω |
1 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
ω = 25, |
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
ω2 |
−ω1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
= 75 |
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ω |
2 |
> ω > 0, |
|
|
|
ω |
2 |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
sin |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
τ |
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
× |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
0, востальных случаях |
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
ω |
2 |
|
−ω |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
τ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
ω1 < |
|
ω |
|
< ω2 , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
ω2 > ω1 > 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
15 |
|
|
|
|
|
|
D |
|
|
e |
−α |
|
|
τ |
|
|
|
|
|
|
|
2αD |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
D = 4.75, |
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
1+α |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
(ω2 + α2 )(ω2 +1) |
|
α = 0.385 |
Лабораторная работа № 4. Моделирование стационарных гауссовских случайных процессов методом канонических разложений в пакете Matlab
Так как в этой лабораторной работе функция спектральной плотности мощности Sξ(ω) может быть выбрана по ковариацион-
ной функции Kξ(t) из табл. 9, то вычислять её не требуется.
Опишем последовательность действий для моделирования реализаций случайного процесса ξ(t) только по формуле (4.28),
171
оставив программирование по формулам (4.29) и (4.30) на усмотрение читателя. По смыслу лабораторной работы необходимо
иметь определение функций Kξ(t) и Sξ(ω) как функций одного
переменного. В головной программе пакета Matlab это можно сделать лишь для дискретных значений аргумента, определив аргумент и саму функцию как вектор. Поэтому, как и в предыдущей лабораторной работе, создадим и сохраним два М-файла, определяющих функции Kξ(t) и Sξ(ω). Ниже приводится текст этих
функций.
function f1=Kksi(t,D,alfa,beta) f1=D*exp(-alfa*abs(t))*cos(beta*t); function f2=Sksi(om,D,alfa,beta) a2=alfa^2;
b2=beta^2;
o2=om^2; f2=D/pi*alfa*(a2+b2+o2)/((a2+(betaom)^2)*(a2+(beta+om)^2));
Операторы головной программы в пакете Matlab имеют следующий вид:
»Dx=5.5;
»alfa=1.1;
»beta=1.5;
»n=21;
»omega=pi/5;
»for i=1:n t(i)=i-11; end
»for i=1:101 arg(i)=i-51;
172
K1(i)=Kksi(arg(i),Dx,alfa,beta);
S1(i)=Sksi(arg(i),Dx,alfa,beta); end
»plot(arg,K1,'r'),hold on
»plot(arg,S1,'g')
6 |
|
|
5 |
|
|
4 |
|
|
3 |
|
|
2 |
|
|
1 |
|
|
0 |
|
|
-1 |
0 |
50 |
-50 |
»d0=pi*Sksi(0,Dx,alfa,beta)/20; d0 =
0.0874
»M=17;
»for i=1:8
dk(i)=pi/10*Sksi(omega*(i-9),Dx,alfa,beta); end
» for i=10:17 dk(i)=pi/10*Sksi(omega*(i-9),Dx,alfa,beta);
173
end
»dk(9)=d0;
»for i=1:17 a=sqrt(dk(i)); for j=1:17
u(i,j)=a*normrnd(0,1);
v(i,j)=a*normrnd(0,1); end
end
»for j=1:10 for i=1:21 for k=1:M
KSI(i,j)=u(k,j)*cos(k*omega*t(i))+v(k,j)*sin(k*omega*t(i)); end
end end
»for i=1:21
KSI1(i)=KSI(i,1);
KSI2(i)=KSI(i,2);
KSI3(i)=KSI(i,3);
KSI4(i)=KSI(i,4);
KSI5(i)=KSI(i,5);
KSI6(i)=KSI(i,6);
KSI7(i)=KSI(i,7);
KSI8(i)=KSI(i,8);
KSI9(i)=KSI(i,9);
174
KSI10(i)=KSI(i,10); end
»syms s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10
»s1='y';
»s2='m';
»s3='c';
»s4='r';
»s5='g';
»s6='b';
»s7='k';
»s8='-.k';
»s9=':r';
»s10=':g';
»plot(t,KSI1,s1),hold on
»plot(t,KSI2,s2),hold on
»plot(t,KSI3,s3),hold on
»plot(t,KSI4,s4),hold on
»plot(t,KSI5,s5),hold on
»plot(t,KSI6,s6),hold on
»plot(t,KSI7,s7),hold on
»plot(t,KSI8,s8),hold on
»plot(t,KSI9,s9),hold on
»plot(t,KSI10,s10)
Задание. Инструкцию по выбору и выполнению задания см.
на с. 169–171.
175