Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Свойства функции корреляции
Рассмотрим основные свойства функции корреляции R x(t1, t2) случайного процесса x(t). 1. Функция корреляции является симметрической функцией своих аргументов , что следует непосредственно из определения. Для стационарных процессов функция корреляции – чётная функция . 2. Для корреляционной функции выполняется неравенство . Для стационарных случайных процессов это неравенство означает, что в нуле функция корреляции достигает наибольшего значения. 3. Если для стационарного случайного процесса при t®¥ случайные величины x(t) и x(t+t) стохастически независимы, то . Тогда среднее значение процесса можно выразить через его функцию корреляции . Далее, используя определение дисперсии процесса, запишем . Таким образом, среднее значение и дисперсию стационарного случайного процесса можно найти, если известна его функция корреляции. 4. Функция корреляции случайного процесса является положительно определённой, то есть для " n произвольных действительных чисел l1, l2, …, ln, выполняется неравенство . 5. Корреляционная функция суммы случайных процессов равна сумме корреляционных функций слагаемых плюс сумма всех взаимных корреляционных функций этих слагаемых. Это означает, что для . Для некоррелированных слагаемых с нулевыми средними значениями имеем . Для решения задач на практике можно использовать ряд свойств функции корреляции, доказательство которых следует из определения. Пусть заданы неслучайные функция j(t) и y(t), случайные процессы x(t) и h(t) и их корреляционные функции Rx (t 1, t 2) Rh (t 1, t 2), ковариационные функции Kx (t 1, t 2), Kh (t 1, t 2), взаимная функция корреляции Rxh (t 1, t 2). 1. Если случайный процесс задан соотношением то . 2. Если случайный процесс задан соотношением тогда . 3. Если случайный процесс задан соотношением тогда . 4. Если случайный процесс задан соотношением тогда . Пример 1.7. Пусть случайный процесс tÎ T, где Yi –некоррелированные случайные величины математическими ожиданиями mi и дисперсиями Di, а ji(t) – заданные на T детерминированные функции. Найти mx(t), Dx(t) и Rx(t, s). Решение. Согласно определениям имеем , , , .
Наряду с корреляционной функцией для стационарных случайных процессов широко используется, так называемая, спектральная плотность S x(w), которая определяется следующим образом и иногда интерпретируется как средняя мощность гармонической составляющей частоты w электрического сигнала x(t). Пример 1.8. Корреляционная функция случайного процесса задана в виде , где . Определить спектральную плотность соответствующего случайного процесса. Решение. Спектральная плотность определяется по формуле: . Исходя из условий задачи, представим этот интеграл в виде суммы двух интегралов: . Вычислим .
|