Дисперсия - случайный процесс
Cтраница 2
 |
Схема средства измерений математического ожидания случайного процесса. [16] |
Математическое ожидание и дисперсия случайного процесса - основные числовые вероятностные характеристики, измерение которых играет большую роль в практике научных исследований, управления технологическими процессами и испытаний. [17]
Таким образом, дисперсия случайного процесса выражается через спектральную плотность процесса. Эта формула играет значительную роль в корреляционной теории. [18]
 |
Схема средства измерений значений математического ожидания случайного процесса. [19] |
Математическое ожидание и дисперсия случайного процесса - основные числовые вероятностные характеристики, измерение которых играет огромную роль в практике научных исследований, управления технологическими процессами и испытаний. [20]
Найти математическое ожидание и дисперсию случайного процесса Y ( t) a ( t) X ( t) b ( t), где a ( t) и b ( t) - числовые ( неслучайные) функции, a mx ( t) и Rx ( t, tz) - известны. [21]
 |
Структурная схема средств измерений дисперсии случайного процесса.| Структурная схема для измерения корреляционной функции. [22] |
Возможны различные варианты построения средств измерений дисперсии случайного процесса дисперсиометром. [23]
Функция D ( S) представляет дисперсию случайного процесса. Очевидно, что, когда D ( S) - - min, значения Vi ( S) по всем заездам различаются незначительно. Последнее указывает на постоянство условий движения. [24]
Что понимается под математическим ожиданием и дисперсией случайного процесса. [25]
 |
Схема средства измерений значений дисперсии случайного процесса. [26] |
Возможны различные варианты построения устройств для измерения дисперсии случайного процесса - дисперсиометров. [27]
Заштрихованный квадрат здесь означает устройство, измеряющее дисперсию случайного процесса, подаваемого на его вход. [28]
При т - 0 корреляционная функция должна равняться дисперсии случайного процесса. [29]
Заметим, что ни математическое ожидание, ни дисперсия случайного процесса ни в какой мере не характеризуют степень статистической зависимости между сечениями случайного процесса в различные моменты времени. [30]
Страницы: 1 2 3 4