Случайный процесс

Cтраница 3

Случайный процесс ( СП) является математической абстрак цией, моделью реального физического явления. Случайный ( вероятностный, сто хастнческий) процесс х ( t) представляется ансамблем реализаций xh ( t), на кото ром задана вероятностная мера. [31]

Случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем называется марковским, если для любого времени / условные вероятности всех состояний системы в будущем зависят только от того, в каком состоянии система находится в настоящем, но не зависит от того, когда и каким образом она пришла в это состояние. На практике достаточно часто встречаются процессы, которые с той или иной точностью можно отнести к марковским, что существенно упрощает их математическое описание. [32]

Случайный процесс с плотностью вероятности равномерной в пределах от - а до а ( а 2В) и нормированной корреляционной функцией гвх ( т) ехр ( - ос т), а104 с-1, подается на интегрирующую цепь с постоянной времени т0 1 мс. [33]

Случайный процесс называется марковским, если все его вероятностные характеристики в будущем зависят лишь от того, в каком состоянии этот процесс находится в настоящий момент времени, и не зависит от того, в каком состоянии этот процесс находился в прошлом. [34]

Случайный процесс превращается в системный при усилении всех его составляющих, которые ведут именно к заранее заданному результату. Одним из таких компонентов является акцент на слушающем. Резко завышенная роль говорящего, характерная для иерархической коммуникации, идеалом которой является аналог армейской системы, сменяется столь же резко завышенной ролью слушающего. С одним примечанием, роль слушающего завышена не вообще, а в поле использования его словаря, опоры на его базовые ценности, в поиске аргументов из его контекста и под. [35]

Случайный процесс, протекающий в системе, называется марковским ( по фамилии русского математика), если для любого момента времени вероятностные характеристики процесса в будущем зависят только от его состояния в данный момент и не зависят от того, когда и как система пришла в это состояние. Реально марковские случайные процессы в чистом виде в системах не протекают. [36]

Случайный процесс и ( t), устойчивость которого подлежит исследованию, играет в уравнении (5.105) роль параметрического воздействия. [37]

Случайные процессы, протекающие в системах управления, принято разделять на стационарные и нестационарные. [38]

Случайные процессы, стационарные в узком смысле, обязательно стационарны и в широком смысле; однако обратное утверждение неверно. Для нормальных случайных процессов понятия стационарности в широком и узком смысле совпадают, поскольку для них математическое ожидание и корреляционная функция полностью определяют п-мерную плотность вероятности. В дальнейшем будут рассматриваться только случайные функции, стационарные в широком смысле. [39]

Случайные процессы и их корреляционные функции. [40]

Случайный процесс, в котором отсутствует взаимосвязь между предыдущими и последующими значениями, называется белым шумом или абсолютно случайным процессом. Это свойство выделяет его среди других случайных процессов, определяет его особую роль как простейшей модели случайного процесса. [41]

Пример низкочастотного фильтра Спектральная плотность мощности процесса на выходе. [42]

Случайный процесс с одинаковой спектральной плотностью на всех частотах называется белым шумом. Определим спектральную плотность мощности выходного процесса. [43]

Случайный процесс реализуют, проводя следующий порядок вычислений. [44]

Случайные процессы рассматриваются в специальных курсах. [45]

Страницы: 1 2 3 4