Значение - случайный процесс
Cтраница 1
 |
График плотности. [1] |
Значения случайного процесса в моменты времени и to рассматриваются как система двух случайных величин и соотношения (10.9) и (10.10) определяют двумерное распределение вероятности. При проведении экспериментов на технических объектах часто их результаты представляются не одной, а двумя и более случайными величинами, образующими систему. [2]
 |
Виды сигналов. [3] |
Значение случайного процесса в момент времени t 4 является случайной величиной. [4]
Значения случайного процесса X ( t) при каждом t являются случайными величинами. [5]
Поскольку значение случайного процесса в каждый последующий момент времени неизвестно, случайный процесс, функции распределения которого непрерывны, можно описать статистически через плотность вероятности. [6]
Распределение значений случайного процесса, соответствующих его точкам перегиба, в которых вторая производная равна нулю, представляет интерес при расчетах усталостной долговечности в связи с возможностью в ряде случаев отождествлять его с распределением средних значений циклов нагружения. [7]
Свойство независимости значений случайного процесса l ( t) в момент t от его значений в далеком прошлом называется эргодичностью. Математические определения эргодичности бывают различными. [8]
Связь между двумя значениями случайного процесса x ( t) в моменты времени t и t % определяется двумерной плотностью распределения. Однако и двумерная плотность вероятности не всегда может описать полностью какой-либо процесс. [9]
Было еще раз подтверждено значение случайных процессов в организации систем, выполняющих сложные функции управления. Попутно заметим, что к этому времени были высказаны предположения о том, что случайные процессы имеют существенное значение не только при работе головного мозга, но и при функционировании других систем управления в организме человека. [10]
Среднее значение произведения двух значений случайного процесса в различные моменты времени t и 2 1 т называют корреляционной ( иногда автокорреляционной) функцией. [11]
Увеличение интервала времени между значениями случайного процесса уменьшает корреляционную связь между ними. [12]
 |
Функция распределения и плотность распределения случайного процесса для моментов времени tt и Ь.| Математическое ожидание m, ( t случайной функции X ( t. [13] |
Дисперсия служит для характеристики рассеивания значений случайного процесса в каждом из его сечений относительно математического ожидания. [14]
Предположим, что нам известна последовательность значений случайного процесса г - , полученных через равные промежутки времени до момента р включительно. [15]
Страницы: 1 2 3 4