Дисперсия - белый шум
Cтраница 1
Дисперсия белого шума является величиной бесконечно большой. [1]
 |
Взаимосвязь между видом реализаций случайных процессов ( слева, их корреляционными функции ( в центре и спектрами ( справа. [2] |
Дисперсия белого шума бесконечно велика. [3]
Об ( т) Дисперсия белого шума равна бесконечности Множитель G характеризует интенсивность белого шума. Белый шум в чистом виде в природе не существует, так как для его реализации необходима бесконечная мощность. Однако понятие белого шума удобно при построении математической теории, и многие процессы в большей или меньшей степени приближаются к нему. Спектральная плотность белого шума постоянна Белый шум является обобщенной производной от винеровского процесса, поэтому значения X ( f) в каждый момент времени t не имеют непосредственного смысла. [4]
Как уже было сказано, дисперсия белого шума равна бесконечности. Для создания такого случайного процесса, когда, например, случайная сила непрерывно получала бы случайные приращения с бесконечной дисперсией, необходима бесконечная мощность. Поэтому понятие белого шума является математической абстракцией. Однако эта абстракция очень полезна при решении многих прикладных задач, где используются обобщенные функции. [5]
Увеличение дисперсии по сравнению с дисперсией белого шума при уменьшении частоты измеряемой спектральной составляющей, а также асимметрия функции распределения вероятностей у шума 1 / / связываются авторами работы [142] с его нестационарностью. [6]
Однако в любом случае необходимо уметь рассчитать дисперсию исходного белого шума. [7]
В отличие от случая аналогового белого шума, дисперсия дискретного белого шума не является бесконечной, а потому такой шум является физически реализуемым. [8]
 |
Графики спектральных характеристик сигнала ( / и помехи ( 2. [9] |
Таким образом, белый шум обладает следующими свойствами: спектральная плотность белого шума постоянна, значения белого шума при любых т 7 0 некоррелирова-ны, дисперсия белого шума бесконечна. [10]
 |
Функции авторегрессионных моделей. [11] |
Выходные параметры: а - вектор коэффициентов модели ( это полный вектор знаменателя функции передачи формирующего фильтра, его длина равна р 1, а первый элемент равен 1), е - оценка дисперсии белого шума, возбуждающего фильтр. [12]
Как видите, оценка коэффициента обратной связи весьма близка к истинной. Оценка дисперсии белого шума, возбуждающего авторегрессионный формирователь, для данной реализации процесса оказывается несколько заниженной. [13]
 |
Спектральная плотность входного сигнала для ограничения С.| Спектральная плот-кость входного сигнала для ограничения С. [14] |
Если получилась дискретная масса при Э 0, то необходимо заменить процесс и ( К) авторегрессией: ( 1 - dB) и ( k) a ( k), d О, где a ( k) - белый шум. Величины d и дисперсия белого шума могут быть выбраны подходящим образом. [15]
Страницы: 1 2