Презентация Спектральные характеристики стационарных случайных функций. Cлучайные процессы. Лекция 3 онлайн

Содержание слайда: CЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ Лекция 3. Спектральные характеристики стационарных случайных функций Представление стационарных случайных функций в виде гармонических колебаний со случайной амплитудой и случайной фазой Спектральное разложение стационарной случайной функции

Содержание слайда: 1. Рассмотрим случайную функцию 1. Рассмотрим случайную функцию (1) где  постоянное действительное число, U и V - некоррелированные случайные величины, mu = mv = 0, Du = Dv = D. Преобразуем правую часть соотношения (1): Положим, получим: где Следовательно, случайную функцию (1) можно истолковать как гармоническое колебание со случайной амплитудой , случайной фазой и частотой .

Содержание слайда: U и V - центрированные случайные величины: U и V - центрированные случайные величины: Так как , то -Z(t) центрированная случайная функция: - стационарная случайная функция. Действительно, , то есть постоянно при всех значениях аргумента. Найдем корреляционную функцию, приняв, что : Учитывая, что по условию , а так как , то . Следовательно, случайные величины U и V не коррелированы, поэтому их корреляционный момент Получим:

Содержание слайда: 2. Рассмотрим случайную функцию X(t), которая является суммой конечного числа слагаемых вида (1): 2. Рассмотрим случайную функцию X(t), которая является суммой конечного числа слагаемых вида (1): (2) где Ui и Vi не коррелированны, их математические ожидания равны нулю, дисперсии величин с одинаковыми индексами равными между собой: X(t) - центрированная функция, то есть . Действительно, математическое ожидание каждого слагаемого (2) равно нулю, следовательно, математическое ожидание mx(t) этой суммы также равно 0, значит Докажем, что X(t) - стационарная функция. Действительно mx(t) = 0, при всех значениях аргумента, то есть постоянно. Кроме того, слагаемые суммы (2) попарно не коррелированы, поэтому корреляционная функция этой суммы равна сумме корреляционных функций слагаемых. Т.к. корреляционная функция каждого слагаемого (2) зависит только от разности аргументов t2-t1, cледовательно, корреляционная функция суммы (2) также зависит только от разности аргументов: или (3) где =t2-t1.

Содержание слайда: Таким образом, случайная функция X(t) вида (2) есть стационарная функция. Принимая во внимание, приведенное выше, что , где , заключаем, что сумму (2) можно Представить в виде Таким образом, если случайная функция X(t) может быть представлена в виде суммы гармонических различных частот со случайными амплитудами и случайными фазами, то X(t) - стационарная функция.

Содержание слайда: 2. Спектральное разложение стационарной случайной функции 2. Спектральное разложение стационарной случайной функции Определение 1. Спектральным разложением стационарной случайной функции называют представление этой функции в виде суммы гармонических колебаний различных частот со случайными амплитудами и случайными фазами. Покажем, что слагаемые суммы (2) попарно не коррелированы, то есть . Для простоты ограничимся двумя слагаемыми: Убедимся, что их взаимная корреляционная функция равна нулю и, следовательно, они не коррелированы:

Содержание слайда: Выполнив умножение и вынеся неслучайные множители за знак математического ожидания, найдем Выполнив умножение и вынеся неслучайные множители за знак математического ожидания, найдем 2.1. Дискретный спектр стационарной случайной функции. А) Частоты - произвольные числа, количество их конечно. Пусть стационарная случайная функция X(t) может быть представлена в виде спектрального разложения (4) причем, сохраняются допущения . Найдем дисперсию одной гармоники Xi(t), учитывая, что следующие величины Ui и Vi не коррелированы и дисперсии величин с одинаковыми индексами равны между собой:

Содержание слайда: Итак, (5) Таким образом, дисперсия i-й гармоники спектрального разложения (4) равна дисперсии случайной величины Ui, или, что то же, дисперсии случайной величины Vi. Найдем теперь дисперсию стационарной случайной функции X(t), принимая во внимание, что слагаемые Хi(t) не коррелированы и поэтому дисперсия их суммы равна сумме дисперсий слагаемых: Используя (5), получим . Итак, дисперсия стационарной случайной функции, которая может быть представлена в виде суммы конечного числа гармоник с произвольными частотами, равна сумме дисперсий составляющих ее гармоник. Определение 2. Дискретным спектром стационарной случайной функции X(t) вида (4) называется совокупность дисперсий всех составляющих ее гармоник.

Содержание слайда: Б) Равностоящие частоты, множество их бесконечное (счетное). Б) Равностоящие частоты, множество их бесконечное (счетное). Рассмотрим спектральное разложение вида в котором число частот бесконечно (счетно), они равноотстоящие, причем разность любых двух «соседних» частот где Т - действительное положительное число. Таким образом, ; ; …, , … Корреляционная функция рассматриваемой стационарной случайной функции X(t), при , n = , имеет вид: (6) При  = 0, учитывая, что kх(0) = Dx, получим (7)

Содержание слайда: Из (6) видно, что kх() - периодическая функция с периодом 2Т, поэтому коэффициенты Фурье Из (6) видно, что kх() - периодическая функция с периодом 2Т, поэтому коэффициенты Фурье или, учитывая, что и подынтегральная функция - четная, Если каждой частоте ставить в соответствие дисперсию , то получим, как и в случае конечного числа произвольных частот, дискретный линейчатый спектр, причем число спектральных линий (ординат ) бесконечно (счетно) и они равноотстоящие.

Содержание слайда: Теорема 1. Если ковариационная функция К() скалярного стационарного случайного процесса , с нулевым математическим ожиданием является непрерывной на отрезке [-l, l], удовлетворяет на нем условиям Дирихле и представима в виде Теорема 1. Если ковариационная функция К() скалярного стационарного случайного процесса , с нулевым математическим ожиданием является непрерывной на отрезке [-l, l], удовлетворяет на нем условиям Дирихле и представима в виде то случайный процесс , определяемый является стационарным (где - дисперсия случайных амплитуд k() и k(), соответствующих частоте ).

Содержание слайда: 2.2. Непрерывный спектр стационарной случайной функции 2.2. Непрерывный спектр стационарной случайной функции Определение 3. Спектральной плотностью стационарной случайной функции X(t) называют функцию sx(), которая связана с корреляционной функцией kх() взаимно обратными преобразованиями Фурье: (8) (9) Эти формулы называются формулами Винера - Хинчина. В действительной форме они представляют собой взаимно обратные косинус преобразования Фурье: (10) (11) Важное значение спектральной плотности состоит в том, что, зная ее, можно найти корреляционную функцию, и обратно. Из (10) следует, что спектральная плотность - четная функция:

Содержание слайда: Вероятностный смысл функции . Положив  = 0 в соотношении (11) и учитывая, что , - четная функция, получим: Вероятностный смысл функции . Положив  = 0 в соотношении (11) и учитывая, что , - четная функция, получим: Дисперсия стационарной случайной функции X(t) представляет собой «сумму» элементарных дисперсий , каждая элементарная дисперсия соответствует частичному интервалу частот . В частности, частичному интервалу соответствует дисперсия По теореме о среднем, где Отсюда

Содержание слайда: Из чего заключаем: Из чего заключаем: а) величину можно истолковывать как среднюю плотность дисперсии на частном интервале , содержащим частоту ; б) при естественно считать, что - плотность дисперсии в точке . Поскольку никаких ограничений на не наложено, полученный результат справедлив для любой частоты. Итак, спектральная плотность описывает распределение дисперсий стационарной случайной функции по непрерывно изменяющейся частоте. Спектральная плотность – неотрицательная функция .

Содержание слайда: Определение 4. Нормированной спектральной плотностью стационарной случайной функции X (t) называют отношение спектральной плотности к дисперсии случайной функции: Определение 4. Нормированной спектральной плотностью стационарной случайной функции X (t) называют отношение спектральной плотности к дисперсии случайной функции: Пусть X(t) и У(t) - стационарные и стационарно связанные случайные функции со взаимной корреляционной функцией rxy(). Определение 5. Взаимной спектральной плотностью двух стационарных и стационарно связанных случайных функций X(t) и Y(t) называют функцию sxy(), определяемую преобразованием Фурье: Взаимная корреляционная функция выражается через взаимную спектральную плотность с помощью обратного преобразования Фурье:

Содержание слайда: 2.3. Дельта – функция 2.3. Дельта – функция Дельта-функцию определяют тем условием, что она ставит в соответствие всякой непрерывной функции f(t) ее значение при t=0: Правую часть равенства можно представить в виде: (0), где Дельта - функцию можно рассматривать как предел последовательности функции при . Учитывая, что, при , при при и , условно пишут Физически дельта-функцию можно истолковать как плотность единичной массы, сосредоточенной в нуле. Можно доказать, что дельта - функция представима преобразованием Фурье: Отсюда (12)

Содержание слайда: 2.4. Стационарный белый шум 2.4. Стационарный белый шум Определение 6. Стационарным белым шумом называют стационарную случайную функцию X(t), спектральная плотность которой постоянна: Найдем корреляционную функцию белого шума. Используя (9), получим Приняв во внимание (12), окончательно имеем (13). Таким образом, корреляционная функция стационарного белого шума пропорциональна дельта-функции; коэффициент пропорциональности называют интенсивностью стационарного белого шума. Дельта - функция равна нулю при всех и поэтому корреляционная функция также равна нулю при этих же значениях . Это означает некоррелированность любых двух его сечений стационарного белого шума - случайных величин и .