
- •Моделирование в системе MathCad типовых периодических сигналов (виртуальные генераторы);
- •Правило трёх сигм – (запомните!!!)
- •Вычисление спектра амплитуд и фаз периодического сигнала (ряда Фурье);
- •Приближенное вычисление спектра амплитуд периодического сигнала (формулы Бесселя);
- •Функции Бесселя первого рода
- •Вычисление спектра амплитуд и фаз периодических сигналов с помощью процедуры бпф;
- •Вычисление спектральной плотности импульсных сигналов с помощью бпф
- •Гармонический сигнал
- •Виды колебаний
- •Применение бпф для моделирования искажений сигналов в линейных цепях
- •Применение бпф для фильтрации сигналов
- •Аналогии цепей различной физической природы;
- •Математические модели накопителей потенциальной и кинетической энергии;
- •Кинетические механические накопители
- •Колебательные (резонансные) накопители энергии
- •Механические накопители с использованием сил упругости
- •Пружинные механические накопители
- •Тепловые накопители энергии
- •Электрические накопители энергии
- •Конденсаторы
- •Дифференциальные уравнения простейших цепей;
- •Передаточные функции простейших цепей;
- •Изображение по Лапласу простейших сигналов;
- •Структурные модели сложных цепей;
- •Моделирование переходных процессов
- •Моделирование частотных характеристик простейших цепей;
- •Встроенные функции MathCad законов распределения вероятностей;
- •Простейшие алгоритмы генераторов случайных чисел rnd(1);
- •Источники случайных чисел
- •Детерминированные гпсч
- •Гпсч с источником энтропии или гсч
- •Гпсч в криптографии
- •Примеры криптостойких гпсч Циклическое шифрование
- •Аппаратный генератор случайных чисел
- •Встроенные функции MathCad для оценки числовых характеристик случайной выборки.
- •Моделирование корреляционной матрицы системы случайных выборок
- •Встроенные функции MathCad для построения гистограмм случайных выборок
- •Имитационное моделирование разброса сопротивлений в партии резисторов;
- •Моделирование игры в кости;
- •Моделирование доски Гальтона;
- •Моделирование броуновского движения частицы;
- •Сущность явления
- •Теория броуновского движения Построение классической теории
- •Экспериментальное подтверждение
- •Броуновское движение как немарковский случайный процесс
- •Многомерный винеровский процесс
- •Корреляционная функция и ее свойства;
- •Спектральная плотность мощности и ее свойства;
- •Формальное определение
- •Связь корреляционной функции и спектральной плотности мощности;
- •Корреляционная функция белого шума на выходе фильтра низких частот;
- •Корреляционная функция узкополосного сигнала (белого шума на выходе полосового фильтра второго порядка);
Связь корреляционной функции и спектральной плотности мощности;
Спектральная плотность мощности (СПМ) в физике и обработке сигналов — функция, задающая распределение мощности сигнала по частотам. Её значение имеет размерность мощности, делённой на частоту, то есть энергии.
Формальное определение
Пусть — сигнал, рассматриваемый на промежутке времени . Тогда энергия сигнала на данном интервале равна Тогда
= = = ,
где — спектральная функция сигнала. При , средняя мощность
.
— спектральная плотность мощности (функция плотности спектра мощности).
Спектр плотности мощности сигнала сохраняет информацию только об амплитудах спектральных составляющих. Информация о фазе теряется. Поэтому все сигналы с одинаковым спектром амплитуд и различными спектрами фаз имеют одинаковые спектры плотности мощности.
Корреляционная функция — функция времени или пространственных координат, которая задает корреляцию в системах со случайными процессами.
Зависящая от времени корреляция двух случайных функций X(t) и Y(t) определяется, как
,
где угловые скобки обозначают процедуру усреднения.
Если корреляционная функция вычисляется для одного и того же процесса, она называется автокорреляционной:
.
Аналогично, можно вычислить корреляционную функцию для процессов, происходящих в разных точках пространства в различные моменты времени:
.
Корреляционные функции широко используются в статистической физике и других дисциплинах, изучающих случайные (стохастические) процессы.
29. Корреляционная функция белого шума на выходе фильтра низких частот
Корреляционная функция белого шума на выходе фильтра низких частот;
«Белый шум» и его функция корреляции.
Полезной математической идеализацией широкополосного процесса является процесс, спектральная плотность которого
равномерна во всей области частот. Такой процесс называется белым шумом. Корреляционная функция белого шума равна
т.е. представляет собой дельта-функцию в начале координат. Коэффициент корреляции для белого шума равен
(3.3.13)
Следовательно, для белого шума значения процесса в любые сколь угодно близкие моменты времени не коррелированы. Поэтому белый шум иногда называют абсолютно случайным процессом.
На практике часто приходится рассматривать прохождение широкополосного процесса через различные радиотехнические устройства, полоса пропускания которых ограничена и много уже ширины энергетического спектра входного процесса. В этом случае замена реального процесса идеальным белым шумом не вносит существенных погрешностей, значительно упрощая при этом математические выкладки.
Отметим еще, что понятие "белый шум'' относится только к спектральной картине случайного процесса и не затрагивает вопроса о законах распределения. Как уже отмечалось выше, случайные процессы могут иметь одинаковые корреляционные функции и, следовательно, энергетические спектры, но различные законы распределения. Так и белые шумы с одинаковыми энергетическими спектрами могут иметь различные законы распределения.