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平穩(wěn)過程重修班第1頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.1平穩(wěn)過程的概念
11.1.1嚴(yán)平穩(wěn)隨機(jī)過程及其數(shù)字特征
11.1.2寬平穩(wěn)隨機(jī)過程第2頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.1平穩(wěn)過程的概念
在實(shí)際中,有相當(dāng)多的隨機(jī)過程,不僅它現(xiàn)在的狀態(tài),而且它過去的狀態(tài),都對(duì)未來狀態(tài)的發(fā)生有著很強(qiáng)的影響.如果過程的統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間的推移而變化,則稱之為平穩(wěn)隨機(jī)過程.用數(shù)學(xué)語言描述即為:11.1.1嚴(yán)平穩(wěn)過程及其數(shù)字特征第3頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.1.1嚴(yán)平穩(wěn)過程的概念及數(shù)字特征第4頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月嚴(yán)平穩(wěn)的含義:過程的統(tǒng)計(jì)特性與所選取的時(shí)間起點(diǎn)無關(guān)。換句話說,整個(gè)過程的統(tǒng)計(jì)特征不隨時(shí)間的推移而變化。平穩(wěn)過程的參數(shù)集T,一般為:第5頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月下面來考慮嚴(yán)平穩(wěn)過程的數(shù)字特征即均值函數(shù),均方值函數(shù)和方差函數(shù)為常數(shù)。
第6頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月于是下面考慮平穩(wěn)過程的自相關(guān)函數(shù)和自協(xié)方差函數(shù)第7頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月
嚴(yán)平穩(wěn)過程的自相關(guān)函數(shù)及協(xié)方差函數(shù)只依賴于參數(shù)間距
而與起點(diǎn)無關(guān)。協(xié)方差函數(shù)可以表示為第8頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月
平穩(wěn)過程數(shù)字特征的特點(diǎn):(即不隨時(shí)間的推移而變化)。(3)協(xié)方差函數(shù)可以表示為第9頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月僅依賴
,而與t無關(guān);11.1.2寬平穩(wěn)隨機(jī)過程第10頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月例11.1設(shè){Xn,n=0,±1,±2,…}是實(shí)的互不相關(guān)的隨機(jī)變量序列,且E(Xn)=0,D(Xn)=
2.討論隨機(jī)序列的平穩(wěn)性。解由于E(Xn)=0,D(Xn)=
2,而相關(guān)函數(shù)其中為整數(shù),隨機(jī)序列的均值為常數(shù),相關(guān)函數(shù)僅與有關(guān),因此它是平穩(wěn)過程。第11頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月證明
由于其密度函數(shù)為:(常數(shù))第12頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月第13頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月例11.3解X(t)的均值函數(shù)為第14頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月而自相關(guān)函數(shù)第15頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月因?yàn)镽X(
)僅與
有關(guān),所以隨機(jī)相位周期過程是平穩(wěn)的。特別,隨機(jī)相位正弦波是平穩(wěn)的。第16頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月假設(shè)X(t)和Y(t)是平穩(wěn)相關(guān)過程,RX(
),RY(
)和RXY(
)分別是它們的自相關(guān)函數(shù)和互相關(guān)函數(shù)。
即平穩(wěn)過程的均方值可以由自相關(guān)函數(shù),令
0得到,后面我們將指出RX(0)代表了平穩(wěn)過程的“平均功率”。自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)11.2平穩(wěn)過程相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)第17頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月這是因?yàn)橄嚓P(guān)函數(shù)具有對(duì)稱性。
依據(jù)這個(gè)性質(zhì),在實(shí)際問題中只需計(jì)算或測(cè)量RX(
),RY(
),RXY(
)和RYX(
)在
0的值。。注意互相關(guān)函數(shù)既不是奇函數(shù),也不是偶函數(shù),但滿足第18頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月性質(zhì)3關(guān)于自相關(guān)函數(shù)和自協(xié)方差函數(shù)有不等式
對(duì)于平穩(wěn)過程X(t),有代入上述不等式得:第19頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月類似的,可推得以下有關(guān)互相關(guān)函數(shù)和互協(xié)方差函數(shù)的不等式或?qū)f(xié)方差函數(shù),不難得到相同的結(jié)論:第20頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月性質(zhì)4
設(shè)平穩(wěn)過程X(t),若當(dāng)|
|時(shí),過程的狀態(tài)X(t)與X(t
)相互獨(dú)立,則有:
這是因?yàn)椋簭奈锢硪饬x上說,當(dāng)
增大時(shí)X(t)與X(t+
)之間相關(guān)性會(huì)減弱,在|
|的極限情況下,兩者相互獨(dú)立。第21頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月
這一性質(zhì)很有趣,對(duì)于平穩(wěn)過程的相關(guān)函數(shù)RX(
)
,只要知道在
0處連續(xù),就可以得出對(duì)任意
處都連續(xù),這對(duì)于一般連續(xù)函數(shù)是不具備這樣的性質(zhì)的。第22頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月解
由性質(zhì)6得:例11.4
已知平穩(wěn)過程X(t),當(dāng)
的絕對(duì)值充分大時(shí),過程的狀態(tài)X(t)與X(t+
)相互獨(dú)立,其相關(guān)函數(shù)為:求X(t)的均值。第23頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月證明利用契比雪夫不等式有例11.5對(duì)于平穩(wěn)過程X(t),有第24頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.3各態(tài)歷經(jīng)性
11.3.1時(shí)間平均的概念11.3.2平穩(wěn)過程各態(tài)歷經(jīng)的定義11.3.3平穩(wěn)過程各態(tài)歷經(jīng)性的條件第25頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.3.1時(shí)間平均的概念1、積分
說明對(duì)于隨機(jī)過程的所有樣本函數(shù)來說,[a,b]上的積分未必全都存在。第26頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月在某些情形下,對(duì)于隨機(jī)過程的所有樣本函數(shù)來說,在[a,b]上的積分未必全都存在,此時(shí)可引入所謂均方意義下的積分,即考慮[a,b]內(nèi)的一組分點(diǎn):我們就稱
Y為[a,b]上的均方積分。2、均方積分第27頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月自相關(guān)函數(shù)的二重積分第28頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月3、時(shí)間均值和時(shí)間相關(guān)函數(shù)第29頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月例11.6
解第30頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月第31頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月結(jié)論對(duì)于隨機(jī)相位正弦波,用時(shí)間平均和集平均(均值函數(shù))分別算得的均值和自相關(guān)函數(shù)是相等的。這一特性并不是隨機(jī)相位正弦波所獨(dú)有的。第32頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.3.2各態(tài)歷經(jīng)性的概念
第33頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月例11.7設(shè)平穩(wěn)過程X(t)=Y,其中Y是隨機(jī)變量,D(Y)0研究它的各態(tài)歷經(jīng)性。解
E(X(t))=E(Y)=常數(shù)于是不是常數(shù)所以均值不具有各態(tài)歷經(jīng)性。第34頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月證明(常數(shù))第35頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月第36頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月第37頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.3.3各態(tài)歷經(jīng)性的條件定理11.3(均值各態(tài)歷經(jīng)定理)第38頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月推論第39頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月定理11.2(自相關(guān)函數(shù)各態(tài)歷經(jīng)定理)說明第40頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月定理11.3以概率1成立的充要條件是定理11.4以概率1成立的充要條件是第41頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月各態(tài)歷經(jīng)定理的重要價(jià)值從理論上給出了如下保證:一個(gè)平穩(wěn)過程X(t),只要它滿足定理11.3和定理11.4,便可以根據(jù)“以概率1成立”的含義,從一次試驗(yàn)所得到的樣本函數(shù)x(t)來確定出該過程的均值和自相關(guān)函數(shù),即和說明1第42頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月說明2如果試驗(yàn)記錄x(t)只在時(shí)間區(qū)間[0,T]給出,則有下以無偏估計(jì)式在實(shí)際中一般不可能給出x(t)表達(dá)式,因而通常通過模擬方法或數(shù)字方法來測(cè)量或計(jì)算估計(jì)式的值。第43頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.4平穩(wěn)隨機(jī)過程的功率譜密度11.4.1平穩(wěn)過程的功率譜密度概念
11.4.2功率譜密度的性質(zhì)11.4.3白噪聲過程第44頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.4功率譜密度的概念11.4.1確定性信號(hào)函數(shù)的功率譜密度同時(shí)有傅立葉逆變換第45頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月一般是復(fù)數(shù)量,其共軛函數(shù)x(t)的傅立葉變換等式:稱為x(t)的能量譜密度帕塞伐等式又可理解為總能量的譜表示式。第46頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.4.2隨機(jī)信號(hào)過程的功率譜密度第47頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月
11.4.3平穩(wěn)隨機(jī)過程X(t)的平均功率與功率譜密度第48頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月它是從頻率這個(gè)角度描述X(t)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律的最主要的數(shù)字特征。第49頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月交換積分與均值的運(yùn)算次序,注意到平穩(wěn)過程的均方值函數(shù)是常數(shù),于是稱為平穩(wěn)過程X(t)的平均功率的譜表示式。第50頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月4、平穩(wěn)隨機(jī)過程X(t)功率譜密度的性質(zhì)(2)SX(
)和自相關(guān)函數(shù)RX(
)是一傅立葉變換對(duì)。維納—辛欽公式第51頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月1234567自相關(guān)函數(shù)與譜密度對(duì)應(yīng)表第52頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月解
00第53頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月解
由前面例可知,此隨機(jī)過程是平穩(wěn)過程,且相關(guān)函數(shù)為:于是得X(t)的平均功率為:第54頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月例11.11解
由公式知自相關(guān)函數(shù)利用留數(shù)定理,可算得第55頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月均方值為第56頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月11.4.3白噪聲定義11.4均
X(t)值為零,而譜密度SX()為正常數(shù),即的平穩(wěn)過程X(t)稱為白噪聲過程,簡(jiǎn)稱白噪聲。其名出于白光具有均勻光譜的緣故。下面討論
白噪聲的自相關(guān)函數(shù),為此需要定義-函數(shù)第57頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月具有下列性質(zhì)的函數(shù)稱為
函數(shù)
函數(shù)有一個(gè)非常重要的運(yùn)算性質(zhì),即對(duì)任何連續(xù)函數(shù)f(x),有:——篩選性所以
函數(shù)的傅立葉變換為:第58頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月
由傅立葉反變換,可得
函數(shù)的傅立葉積分表達(dá)式為:或這說明
(
)函數(shù)與1構(gòu)成一傅立葉變換對(duì)。0110第59頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月說明1與2
(
)構(gòu)成一傅立葉變換對(duì)。即100同理可得:或相應(yīng)地有:第60頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月解
由于1與2
(
)構(gòu)成一傅立葉變換對(duì)。第61頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月00第62頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月解
第63頁,課件共71頁,創(chuàng)作于2023年2月
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