Cтраница 1
Действительный случайный процесс x ( t) состоит из последовательности чередующихся сегментов, имеющих постоянные положительные и отрицательные значения. Процесс x ( t) изменяется от одного значения к другому случайно, со средней скоростью R. Положительные и отрицательные значения ж и Х - случайного процесса x ( t) имеют разные распределения вероятности с дисперсиями сг и сг, кроме того, ( х) - ( х -) и значения не зависят друг от друга. [1]
Действительный случайный процесс U ( t) называют нормальным ( гауссовским), если его m - мерные плотности вероятности при любом т являются гауссовскими. [2]
Для действительных случайных процессов со стационарными приращениями структурная функция может быть выражена через дисперсии. [3]
Функция g ( со) называется спектральной плотностью действительного случайного процесса. [4]
Поскольку и ( k) ч v ( k) являются действительными случайными процессами, то su ( 2я - 0) sa ( 0), su ( 2л - 0) sv ( 6), где 0 - частота спектра входного сигнала. [5]
Таким образом, действительная часть комплексной автокорреляционной функции просто равна удвоенному значению автокорреляционной функции исходного действительного случайного процесса. Кроме того, учитывая выражение (3.8.29), мы видим, что мнимая часть величины Ги ( т) - это просто удвоенное преобразование Гильберта автокорреляционной функции действительного случайного процесса. [6]
Формулы ( 18.9 - 6) и ( 18.9 - 7) относятся только к действительным случайным процессам. [7]
Формулы ( 18 - 9 - 6) и ( 18.9 - 7) относятся только к действительным случайным процессам. [8]
Таким образом, действительная часть комплексной автокорреляционной функции просто равна удвоенному значению автокорреляционной функции исходного действительного случайного процесса. Кроме того, учитывая выражение (3.8.29), мы видим, что мнимая часть величины Ги ( т) - это просто удвоенное преобразование Гильберта автокорреляционной функции действительного случайного процесса. [9]