Корреляционная функция - случайный процесс
Cтраница 1
Корреляционная функция случайного процесса не зависит от его аддитивной неслучайной составляющей. [1]
Корреляционная функция случайного процесса x ( t), является 6-функцией. [2]
Корреляционная функция случайного процесса типа белого шума является 8-функцией. [3]
 |
К понятию о дисперсии. [4] |
Корреляционную функцию случайного процесса можно определить, если имеется график ( реализация) этого процесса. [5]
Расчет корреляционной функции случайного процесса Vt9 удовлетворяющего стохастическому дифференциальному уравнению, показал, что эта функция затухает тем медленнее, чем меньше модуль стока и больше изменчивость осадков. При обобщении материалов наблюдений за стоком - 400 рек земного шара установлено, что для неозерных рек отчетливо прослеживается зависимость коэффициента автокорреляции от модуля стока. [6]
Следовательно, корреляционная функция случайного процесса на выходе линейного инвариантного во времени фильтра определяется по корреляционной функции случайного процесса на входе. Если случайный процесс 2 ( t) стационарный, то J. Из (8.1.32) легко заметить, что если 2 ( t) стационарен в широком смысле, то у ( t) также стационарен в широком смысле. [7]
Итак, корреляционная функция случайного процесса не зависит от его аддитивной неслучайной составляющей. [8]
 |
Периодический случайный сигнал ( а и его корреляционная функция ( б.| Случайный стационарный процесс. [9] |
Следовательно, корреляционная функция периодического случайного процесса ( синусоиды) есть косинусоида независимо от начальной фазы исследуемого сигнала. [10]
Непосредственные вычисления корреляционных функций случайных процессов по полученным в результате опытов их реализациям весьма трудоемки. Значительное время затрачивается и при вычислениях, проводимых с помощью обычных аналоговых или цифровых машин. Использование сложных быстродействующих цифровых машин не оправдано экономически, да и зачастую исследуемый объект не находится вблизи от машины. [11]
Таким образом, корреляционная функция случайного процесса и его спектральная плотность мощности связаны друг с другом преобразованием Фурье. Это соотношение носит название теоремы Винера - Хинчина. [12]
Задачи по оценке корреляционных функций случайных процессов, достаточно близких к стационарным ( § 18), с числом точек реализации 107, искомых значений функций - 104; с дисперсией оценок, не превосходящей 0 005 от значений функций в нуле. [13]
На практике значения корреляционной функции случайного процесса неизвестны. [14]
Что понимается под корреляционной функцией случайного процесса. [15]
Страницы: 1 2 3 4