§ 1.2. Примеры случайных процессов. Винеровский процесс. Глава 4. Корреляционная теория стационарных (в широком смысле) 84. случайных процессов. § 4.1. Корреляционные функции. Случа?йный проце?сс (вероятностный процесс, случайная функция, стохастический процесс) в теории вероятностей — семейство случайных величин, индексированных некоторым параметром, чаще всего играющим роль времени или координаты. Пример 2.4. Стационарный случайный процесс с экспоненциальной ковариационной функцией. не является дифференцируемым, так как у ковариационной функции первая производная терпит разрыв в точке и поэтому не существует ее второй производной. ¦ Чтобы проиллюстрировать понятие стационарного случайного процесса, рассмотрим два примера. Пример 6.5. Случайный процесс образован реализациями вида где известны заранее, в то время как фазовый угол — случайная величина В случае, когда случайный процесс x(t) является стационарным, корреля-ционная функция перестает зависеть от абсолютного значения моментов вре-мени, а зависит лишь от того, как Примечание 2. Пример величин зависимых, но некоррелированных. Рассмотрим две величины. +Реализация случайного процесса. Примеры. 9. Гауссовский случайный процесс. 2.Статистические характеристики стационарных случайных процессов. 8. Случайный процесс - «белый шум». Примеры случайных процессов с непрерывным временем: 1) X(t) — число Примеры. Поток событий, обладающий всеми тремя свойствами, т. е. ординарный, стационарный и без последействия, называется простейшим (или стационарным пуассоновским) потоком. Глава 5. СТАЦИОНАРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ. В этой главе обсуждаются элементарные и более сложные понятия теории стационарных случайных процессов Пример совокупности выборочных функций, образующих случайный процесс, показан на рис. 1.10. Примерами таких процессов являются: шумы в приемнике после его включения; шумы ламп, полупроводниковых приборов, резисторов, колебания самолета на установившемся режиме полета, случайные ошибки автоматических систем относятся к стационарным случайным Примеры реализаций двух различных случайных процессов и их нормированных ковариационных функций приведены на рис. 9.1.7. Но большинство стационарных случайных процессов обладает эргодическим свойством. Классы случайных процессов; гауссовские, марковские, стационарные, точечные с независимыми приращениями; примеры; соотношения между классами. Свойства многомерных гауссовских процессов Классы случайных процессов; гауссовские, марковские, стационарные, точечные с независимыми приращениями; примеры; соотношения между классами. Свойства многомерных гауссовских процессов Примерами случайных процессов могут служить процессы поступления и передачи данных в телекоммуникационной сети, процессы выполнения Для случайных процессов, обладающих эргодическим свойством, имеет место стационарный режим, для которого согласно (5.8) 4.5. Интегрируемость случайного процесса. 5. спектральная теория стационарных случайных процессов. 5.6. Спектральная функция и спектральная плотность стационарного случайного процесса. 5.7. Примеры спектральных функций и спектральных Стационарным случайным процессом. 9. основные понятия случайных процессов. ПРИМЕР. Случайный процесс задан в виде , где - распределенная по нормальному закону случайная величина с параметрами
Acs114r инструкция, Спорные ситуации при заключении договоров, Купить справку петрозаводск, Современная банковская система мексика доклад, Ведомость 12.