- •Статистическое усреднение и моментные функции случайного процесса. Начальные и центральные моментные функции. Многомерные моментные функции.
- •Классификация случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина для непрерывных случайных процессов. Спектральная плотность мощности случайного процесса. Физический смысл.
- •Белый и квазибелый шум. Ковариационная функция белого шума. Тепловой шум. Ковариационная функция случайного процесса с постоянной в ограниченной полосе спектральной плотностью мощности.
- •8.Нормальный случайный процесс. Многомерная плотность распределения в общем виде. Матрица ковариации. Случай некоррелированных сечений. Некоррелированность и независимость. Одномерный случай.
- •Двумерная плотность вероятности нормального случайного процесса, подробный вывод. Коэффициент корреляции, физический смысл. Случай некоррелированных сечений.
- •1) Условная плотность распределения нормального случайного процесса. Условное математическое ожидание, условная дисперсия.
- •2) Изменение формы графика плотности распределения в зависимости от степени корреляции случайного процесса в двух сечениях. Некоррелированный случай. Случай абсолютной корреляции.
- •А) Линейные преобразования, линейная система
- •Б) Мх и ковариация
А) Линейные преобразования, линейная система
– Для ненулевых начальных условий и в общем случае описывают преобразования линейной системой с помощью дифференциального уравнения:
– При нулевых начальных условиях же – используют импульсную характеристику:
– с комплексной частотной характеристикой обычно оперируют в случае когда интересуются лишь стационарным состоянием линейной системы.
– Кроме случая, когда входной С.П. является гауссовским, нет метода нахождения плотности вр. выходного процесса непосредственно. В общем случае для этого нужно находить и вычислять корреляционную функцию выходного процесса.
– на этом в целом и построено исследование линейных преобразований – нахождение выходной корреляционной функции (или моментных функций) при известной входной.
Б) Мх и ковариация
Мат ожидание и корреляция на входе в общем виде
12) Линейные преобразования случайных процессов. Спектральная плотность мощности случайного процесса на входе и на выходе линейной системы. Метод измерения амплитудно-частотной характеристики линейной системы.
13) Линейные преобразования случайных процессов. Корреляция случайных процессов на входе и выходе линейной системы. Метод измерения импульсной характеристики линейной системы.
14) Линейные преобразования случайных процессов. Нормализация случайных процессов на выходе линейной системы, – что под этим понимается; условия, при которых она выполняется; как происходит.
14.1. Линейные преобразования случайных процессов.