
- •Закон распределения случайных процессов (зр сп)
- •1. Исходные понятия и определения.
- •Функция распределения случайного процесса
- •Плотность вероятностей случайного процесса.
- •Характеристическая функция случайного процесса
- •Моментные функции случайных процессов
- •Одномерные моментные функции сп.
- •Корреляционная функция сп
- •Взаимная корреляционная функция сп
- •Моментные функции конструктивных сп.
- •Основные классы сп
- •Стационарные случайные процессы
- •Периодические случайные процессы.
- •Случайные процессы второго порядка (Марковские процессы)
- •Аналитические свойства случайных процессов (сп)
- •1 Простейшие преобразования сп
- •Корреляционный анализ линейных систем (лс)
- •Нелинейные преобразования сп
- •Сп с дискретным спектром
- •Сп с непрерывными спектрами
- •Сп с независимыми приращениями (нп)
- •Белый шум (бш)
- •Модели флуктуационных процессов
- •Точечное оценивание вероятностных характеристик случайных величин.
- •Экспериментальное получение характеристик случайного процесса.
Нелинейные преобразования сп
1. Постановка задачи и особенности ее решения.
2. Функция распределения (ФР) отклика нелинейной системы (НС).
3. Двумерная моментная функция отклика НС.
4. Прямой метод нахождения двумерного момента отклика НС.
1
Если система инерционна (система с памятью), то решить задачу нельзя.
Ограничимся безинерционным классом систем.
,
– динамическая
характеристика системы.
Безинерционность системы
означает, что
.
Если речь идет о СП
1) Одномерные характеристики – задача решается.
2) Двумерные характеристики – более или менее, моментные функции – какие то решения есть.
Какие характеристики воздействия надо знать, чтобы получить необходимые характеристики отклика?
2
Если есть СП
с ФР
,
есть функциональное преобразование
.
,
необходимо найти ФР отклика, то есть
Общий ход решения задачи.
Фиксируем точку
.
Нас интересует
,
– преобразование функции
Задача решается в явном
виде если
является обратной функцией (
– монотонная функция).
3
3.1. Одномерная моментная функция
надо найти
,
а если не нашли.
Все центральные моментные функции вычисляются через начальные моментные функции.
3.2. Пусть
имеет непрерывные мгновенные значения,
то есть существует
Центральные
моментные функции выражаются через
начальные моментные функции.
4
Прямой метод основан на разложении двумерной плотности вероятности (ПВ) воздействия в ряды. Наиболее целесообразно использовать ортогональные ряды.
и эта система обладает
следующими свойствами
Система ортонормированна
Если есть произвольная
функция
,
,
тогда
может
быть представлен в виде:
,
где
– скалярное произведение.
Условия ортогональности можно обобщить вводя так называемые весовые функции.
Для отклика нелинейной системы
Необходимо двойной интеграл привести к повторному.
Рассмотрим систему
функций
и эта система удовлетворяет
Ортонормированная
система с весом
Если
– интегрируемость квадрата на
бесконечности, тогда
,
Если речь идет о двумерной плотности вероятности
Подставим
в выражение для
Таким образом
Частный случай, когда
получим
Если удастся разложить
двумерную ПВ в ряд, то в задаче нахождения
двумерного момента отклика НС сводится
к вычислению
.
В частности для
необходимо вычислить
.
Результат –выражение в виде ряда.
Трудности:
1) технически трудно вычислить
,
,
,
;вычислить
;
3) выбор системы ортогональных функций
и весовых функций для разложения
двумерной ПВ в ряд.
Сп с дискретным спектром
1. Спектры детерминированных процессов.
2. Гармоника со случайными параметрами.
3. СП с дискретным спектром.
1
В книгах встречается следующее определение спектра СП
и соответственно
Возникает ряд вопросов:
а почему
находится с помощью
;
почему используется преобразование
Фурье и т. д.
Если есть
,
обладающее свойством
,
тогда:
1)
,
,
Инженеры используют вторую формулу представляя
2)
,
,
3)
,
Можем ли мы использовать
все выше приведенные формулы для анализа
спектра ССП
?
Напрямую ряд Фурье не применим так как ССП не обладает свойствами периодичности.
1.2)
тогда
,
.
Вопрос: Является ли ССП
сигналом с конечной энергией? – Нет
,
то есть не обладает конечной энергией.
2
Пуст – ССП в широком смысле.
2.1.
,
– СВ.
Каким условиям должны
удовлетворять
и
чтобы
был
ССП.
1)
2)
Условия: 1)
2)
3)
При этих условиях:
,
2.2.
,
,
– независимые СВ,
Запишем исходный процесс в следующем виде
,
,
.
Д.з. показать, что
– некоррелированны и найти дисперсию
.
Таким образом накладывать условия на величины и нет необходимости – ССП
.
Пусть: 1)
2)
Таким образом для данной модели с учетом последних замечаний
2.3.
Такой процесс, в общем
случае, является комплексным СП. Тогда,
пусть
и
– комплексные СВ.
Запишем МО процесса :
Для того, чтобы был ССП необходимо:
1)
2)
Тогда корреляционная функция СП будет иметь вид
Введем следующие обозначения
1)
,
– комплексно сопряженные пары.
2)
Подставим в модель 2.3.
Тогда
3
3.1
Ограничения: все
– независимы и имеют
:
,
,
– некоррелированна.
Все , – независимые. Тогда характеристики СП будут равны:
Таким образом СП является стационарным в широком смысле.
Вопрос: можно ли
Вспомним, что
тогда, если
необходимо
СП
можно представить в виде бесконечной
сумы гармоник со случайными амплитудами
и начальными фазами, тогда
,
где амплитудный множитель перед
косинусом представляет собой дисперсию
амплитуды.
При этом дисперсия процесса равна суме дисперсий амплитуд гармоник.
Дискретным спектром
процесса является набор
амплитуд гармонических составляющих
на которые раскладывается ССП
.
Проведем аналогию с
радом Фурье.
3.2.
–данная модель является общей, так как
в частном случае мы можем задать
и
и
модели 3.2 совпадают с
и
модели
3.1.
3.3. Если 1)
– комплексное число, тогда
2)
Введем комплексно сопряженные пары:
1) ,
2)
Тогда СП можно записать в следующем виде:
Вводим СВ
:
;
;
Данный процесс является действительным.
Отметим частные случаи:
Пусть
то есть функция периодическая, то есть