Одномерная плотность - вероятность
Cтраница 1
Одномерная плотность вероятности и связанные с ней числовые характеристики позволяют получить важную информацию о свойствах случайного процесса. Для описания его временных характеристик необходимо использовать корреляционную функцию или привлечь для этого спектральные характеристики случайного процесса. Упомянутые способы описания случайных процессов будут рассмотрены далее. [1]
Одномерную плотность вероятности для любого сечения обозначают f ( x; t); здесь индекс 1 при f показывает, что плотность вероятности одномерная, а аргумент t принимает все возможные значения. Функция fi ( x; t) полностью характеризует только каждое отдельно взятое сечение, но не характеризует саму случайную функцию, кроме случая, когда набор сечений образует систему независимых случайных величин. [2]
Заметим, что одномерная плотность вероятностей гармонического колебания со случайной фазой совершенно не зависит от частоты со. [3]
Заметим, что одномерная плотность вероятности гармонического колебания со случайной фазой совершенно не зависит от частоты со. [4]
 |
Структурная схема аналогового измерителя функции распределения и плотности вероятности. [5] |
Погрешность измерения оценок одномерной плотности вероятности и функции распределения аналоговым методом зависит от многих причин. Главными из них являются: конечный интервал времени измерения; ограниченное число уровней; значительная ширина интервала АХ, практически устанавливаемая в пределах 2 - 5 % входного сигнала. Кроме этих методических причин, имеются много инструментальных: неточность установки порогов селекции и их дрейф; искажение фронта и среза импульсов; недостаточное быстродействие амплитудных селекторов. Все эти причины не позволяют исследовать сигналы, частота которых превышает несколько десятков килогерц. [6]
Общее решение для одномерной плотности вероятности случайной частоты 0 приходится искать, основываясь на четырехмерном совместном распределении значений функции A. После этого IV i ( 0) находится трехкратным интегрированием результата по лишним переменным. Решение существенно облегчается тем, что исходные случайные переменные Л -, А, Ас, Л, в силу нормальности шума независимы в совпадающие моменты времени и потому четырехмерная плотность задается произведением одномерных Гауссовых распределений. [7]
Действительно, рассмотрим одномерную плотность вероятности g ( x) отличную от нуля только при 0 и имеющую конечный второй момент. [8]
Необходимо определить правило расчета одномерной плотности вероятности выходного напряжения при произвольном законе распределения случайного напряжения на входе ограничителя. [9]
Наибольшее распространение получили генераторы, одномерная плотность вероятностей которых имеет вид гауссовой кривой - см. формулу ( 13) - Это объясняется тем, что, во-первых, шум с плотностью вероятностей такого рода наиболее типичен и наиболее распространен, во-вторых, его легче всего воссоздавать в измерительных генераторах. Так как гауссова кривая задается двумя параметрами и - и и эфф, то должны быть известны их значения. Значение второго параметра и эфф контролируют с помощью встроенного вольтметра эффективного значения. [10]
Маркова и для определения их одномерных плотностей вероятности можно составить уравнение Фоккера - Планка - Колмогорова. [11]
Диагностика основана на анализе коэффициента эксцесса Е одномерной плотности вероятности р ( г) мгновенных значений вибросигнала в окрестности собственных частот механизма или акселерометра. Возможен анализ и амплитудной огибающей узкополосного процесса. [12]
Свойства введенной функции распределения во многом подобны свойствам одномерной плотности вероятности. [13]
Как отмечалось в разделе Вероятностные характеристики случайных процессов, одномерной плотности вероятности недостаточно для описания поведения случайного процесса во времени. [14]
Составление уравнения Фоккера - Планка - Колмогорова для определения одномерной плотности вероятности амплитуды. [15]
Страницы: 1 2 3 4