Тема: Описание случайных процессов

74. Для описания каких случайных процессов достаточно знание одномерного закона распределения?

а) марковского случайного процесса;

б) белого шума;

в) марковского случайного процесса и белого шума;

75. Для описания каких случайных процессов достаточно знание двумерного закона распределения?

а) марковского случайного процесса;

б) белого шума;

в) марковского случайного процесса и белого шума;

76. Какой случайный процесс называется стационарным в узком смысле?

а) если его одномерные функция распределения и плотность вероятности не зависят от положения начала отсчета времени;

б) если его двумерные функция распределения и плотность вероятности не зависят от положения начала отсчета времени;

в) если его n-мерные функция распределения и плотность вероятности при любыхnне зависят от положения начала отсчета времени;

77. Какой случайный процесс называется стационарным в широком смысле?

а) если его математическое ожидание переменно, а корреляционная функция зависит от двух аргументов (моментов времени t1 иt2);

б) если его математическое ожидание и корреляционная функция постоянны;

в) если его математическое ожидание переменно, а корреляционная функция зависит от одного аргумента-разности моментов времени t1 иt2);

г) если его математическое ожидание постоянно, а корреляционная функция зависит от разности моментов времени t1 иt2);

78. Определите статистические характеристики случайного процесса, стационарного в широком смысле?

а) среднее значение и дисперсия случайного процесса являются функциями времени;

б) среднее значение зависит от времени; дисперсия не зависит;

в) среднее значение не зависит от времени; дисперсия зависит;

г) среднее значение и дисперсия случайного процесса являются постоянными величинами;

79. Чему равно математическое ожидание случайного процесса, график спектральной плотности которого дан на рис.12 gif?

а) ; б) ; в) ; г);

80. График спектральной плотности какого сигнала представлен на рис. 9.9?

а) гармонического;

б) постоянного;

в) временной функции, разлагаемой в ряд Фурье;

г) случайного нестационарного;

81. По графику спектральной плотности (рис. 9.10) определить какие состовляющие имеет данный случайный процесс?

а) случайный процесс содержит постоянную состовляющую;

б) случайный процесс содержит две периодические состовляющие;

в) на случайный процесс наложен один периодический сигнал;

г) случайный процесс содержит постоянную и две периодических состовляющие;

82. Какие случайные процессы показаны на рис. 9.3?

а) стационарные;

б) первый-стационарный, второй-нестационарный;

в) нестационарные;

г) первый-нестационарный, второй-стационарный;

83. Какие статистические характеристики случайного процесса, показанные на рис. 9.3, являются одинаковыми?

а) средние значения;

б) дисперсии;

в) средние значения и дисперсии;

г) среднеквадратические отклонения;

84. Какими статистическими характеристиками отличаются случайные процессы, показанные на рис. 9.3?

а) корреляционными функциями;

б) спектральными плотностями;

в) корреляционными функциями и спектральными плотностями;

г) математическими ожиданиями и дисперсиями;

85. Графиком какой статистической характеристики случайного процесса является линия пересечения плоскости Hс поверхностью корреляционной функции?

а) среднего значения;

б) среднего значения квадрата;

в) дисперсии;

г) среднеквадратического отклонения;

86. Может ли линия пересечения плоскости Н с поверхностью корреляционной функции Rслучайного процесса лежать ниже плоскости (t1,0,t2)?

а) может;

б) не может;

в) может при условии, что поверхность корреляционной функции оказывается ниже плоскости (t1,0,t2);

87. Может ли поверхность корреляционной функции случайного процесса располагается ниже плоскости (t1,0,t2)?

а) может;

б) не может;

в) может для нестационарных случайных процессов;

88. Что такое каноническое разложение случайного процесса?

а) представление процесса в виде функции неслучайных величин и детерминированных функций времени;

б) представление процесса в виде функции случайных величин и детерминированных функций времени;

в) представление процесса в виде функции случайных величин и случайных функций времени;

89. Пусть случайный процесс задан каноническим разложением , гдеи-некоррелированные случайные величины с математическим ожиданием, равным нулю, и дисперсиями. Определить является ли пределстационарным?

а) является нестационарным,так как ;

б) является стационарным,так как ;

в) является нестационарным,так как ;

г) является нестационарным,так как .

90. Пусть центрированный случайный процесс имеет корреляционную функцию вида . Определить является ли этот процесс стационарным?

а) не является, так как функция зависит от двух параметров;

б) не является, так как математическое ожидание процесса непостоянно;

в) является, так как функция зависит только от разности аргументов, а математическое ожидание равно нулю;

г) является, так как функция зависит только от разности аргументов, а математическое ожидание – линейная функция времени;

91. Для случайного процесса известны центрированная корреляционная функция и математическое ожидание . Определить дисперсию процесса при Д=100,=5.

а) 1; б) 10; в) 100; г) 1000;

92. Для случайного процесса известны центрированная корреляционная функция и математическое ожидание . Определить дисперсию процесса при Д=100,=5.

а) 10^-1; б)10; в)10²; г)10³.

93. Для случайного процесса известны центрированная корреляционная функция и математическое ожидание . Определить среднее значение квадрата процесса при Д=100,=5.

а) 5; б) 25; в)125; г) 225;

94. Для случайного процесса известны центрированная корреляционная функция и математическое ожидание . Определить среднее значение квадрата процесса при Д=100,=5.

а) 1,25; б) 5; в)25; г) 125;

95. Для стационарного случайного процесса, имеющего постоянную спектральную плотность в полюсе частот отдоивне этой полосы, определить выражение для корреляционной функции.

а); б); в); г).

96. Для стационарного случайного процесса, имеющего постоянную спектральную плотность в полюсе частот отдоивне этой полосы, определить выражение для корреляционной функции.

а) ; б); в); г).

97. Для стационарного случайного процесса, имеющего постоянную спектральную плотность в полюсе частот отдоивне этой полосы, определить выражение для среднего значения квадрата.

а); б); в); г). Здесь.