КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Центральные. Нетрудно видеть, что моменты полностью определяются одномерным распределением и в общем случае произвольного СП являются детерминированными функциями времени. Для стационарных в узком смысле СП моменты от времени не зависят. 1. Корреляционная (автокорреляционная) функция – центральный смешанный момент второго порядка . Случайные процессы называют стационарными в широком смысле, если выполняются следующие условия: , , , где τ = t2 – t1 Очевидно, что стационарность СП в узком смысле влечет его стационарность в широком смысле, но не наоборот. Некоторые свойства корреляционной функции СП: 1. 2. Доказательство: , откуда следует вышеуказанное неравенство 3. Корреляционная функция характеризует статистическую связь сечений СП (внутри процесса). Если связи между сечениями и нет (сечения статистически независимы), то . Доказательство: . Отсутствие связи влечет отсутствие корреляции, но не наоборот. Обратное утверждение справедливо лишь в случае нормального (гауссовского) процесса. Нормальным называют СП, у которого одномерная плотность вероятности имеет вид , где , , а любая n-мерная плотность вероятности описывается выражением , где An, cij, ai, aj – константы, определяемые выбором сечений t1,t2,,,tn. 4. Корреляционная функция стационарного случайного процесса является четной . Доказательство: . Подставляя , получим . 5. Чтобы абстрагироваться от дисперсии и учитывать только связи внутри СП удобно пользоваться нормированной функцией корреляции (коэффициентом корреляции) . Очевидно, что . 6. Интервал корреляции – грубую числовую оценку связи внутри СП – чаще всего определяют методом равновеликого прямоугольника . 7. Взаимная корреляционная функция двух процессов X(t) и Y(t) . 8. Корреляционная функция суммы независимых случайных процессов есть сумма корреляционных функций каждого из слагаемых СП в отдельности Доказательство: . Вместо усреднения по множеству реализаций случайного процесса можно ввести его усреднение по времени, определяя:
- постоянную составляющуюСП,
- переменную составляющуюСП,
- мощность переменной состав- ляющейСП.
Нетрудно видеть, что эти характеристики являются случайными величинами, не зависящими от времени. Случайные стационарные процессы называют эргодическими, если их усреднение по множеству и по времени приводит к одинаковым результатам:
из которого вытекает схема коррелометра, приведенная на рис. 4.2.
|