Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата

Отсюда получаем x`= соnst b s =const вдоль всего случайного процесса. Следовательно, в стационарном случайном процессе средняя линия, в отличие от общего случая будет прямая х` = соnst, подобно постоянному смещению средней линий обычных периодических колебаний. Рассеяние значений переменной х в стационарном случайном процессе определяемое s =const также будет все время одинаковым, подоено постоянному значению среднеквадратичного отклонения обычных установившихся колебаний от средней линии.

Аналогичным образом и двумерная плотность вероятности также будет одна и та же для одного и того же промежутка

и также для n-мерной плотности вероятности.

Задание всех этих функций распределения плотности определяет случайный процесс. Однако более удобно иметь дело с некоторыми осредненными и характеристиками процесса.

Прежде чем перейти к ним, отметим два важных для практики свойства. 1. Ограничиваясь только стационарными случайными процессами, можно будет определить только установившиеся (стационарные) динамические ошибки автоматических систем при случайных воздействиях. Такой прием применялся и ранее при рассмотрении регулярных воздействий, когда определялись динамические свойства систем регулирования по величине динамических ошибок в установившемся периодическом режиме.

2. Стационарные случайные процессы обладают замечательным свойством, которое известно под названием эргодической гипотезы.

Для стационарного случайного процесса с вероятностью, равной единице (т. е. практически достоверно.

В самом деле, поскольку вероятностные характеристики стационарного случайного процесса течением времени не меняются,то длительное наблюдение случайного процесса на одном объекте (среднее по времени) дает в среднем такую же картину, как и большое число наблюдений, сделанное в один и тот же момент времени на большом числе одинаковых объектов (среднее по множеству).

Для многих случаев существует математическое доказательство этого свойства. Тогда оно сводится к эргодической теореме.

Итак, среднее значение (математическое ожидание) для стационарного процесса будет

Аналогичным образом могут быть записаны моменты более высоких порядков — дисперсия, среднеквадратичное отклонение и т. п.

Эргодическая гипотеза позволяет сильно упрощать все расчеты и эксперименты. Она позволяет для определения х. D, s :, вместо параллельного испытания многих однотипных систем в один и тот же момент времени, пользоваться одной кривой х{t), полученной при испытании одной системы в течение длительного времени.

Таким образом, важное свойство стационарного случайного процесса состоит в том, что отдельная его реализация на бесконечном промежутке времени полностью определяет собой весь случайный процесс со всеми бесчисленными возможными его реализациями. Этим свойством не обладает никакой другой тип случайного процесса.

Корреляционная функция

Начальный корреляционный, момент двух значений случайной функции х (t) и х (t1), взятых в моменты времент t и t1, носит название корреляционной (автокорреляционной) функции. Она может быть найдена из выражения.

где w2 (x,t,x1, t1) — двумерная плотность вероятности.

Иногда под корреляционной функцией понимают центральный корреляционный момент x (t) и x (t1), т.е.

В этом случае корреляционная функция может быть представлена в виде суммы

Корреляционная функция является весьма универсальной характеристикой для случайного процесса. Она определяет зависимость случайной величины в последующий момент времени x(t1) от предшествующего значения х (t) в момент времени t. Это есть мера связи между ними.

Рассмотрим основные свойства корреляционных функций.

1. Из определения корреляционной функции следует свойство симметрии:

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: скачать дипломную работу, мировая торговля.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата