АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Випадкові сигнали

Читайте также:
  1. Виды сигнализации. Порядок применения сигнализации.
  2. Випадкові величини та їх розподіл
  3. Випадкові змінні х та у стохастично залежні, якщо зміна однієї з них викликає зміну розподілу другої (умовний розподіл однієї з них залежить від значень другої).
  4. Випадкові події і величини, їх числові характеристики
  5. Випадкові події. Класифікація подій
  6. Внешние датчика охранной сигнализации
  7. Внутренние датчика охранной сигнализации
  8. Вопрос 3. В какой момент включается специальная световая и звуковая сигнализация при следовании пожарного автомобиля к месту вызова?
  9. Гармонічні сигнали
  10. Дискретні випадкові величини
  11. Дискретні випадкові величини і їх числові характеристики

 

Поява сигналу на приймаючий стороні є випадковою подією. Нам відомі лише сукупність можливих значень сигналу, можливості цих значень, а також деякі середні характеристики сигналу. Можливі значення сигналу називають вибірковими значеннями, а вся множина цих значень - вибірковим простором. При двійковому кодуванні вибірковий простір складається з двох елементів - посилок і пауз. Об’єднуючи в собі властивості функції часу і випадкового величини, сигнал зв’язку повинний розглядатися як випадковий процес.

Використовувані в радіотехніці неперервні випадкові сигнали звичайно являють собою суму великої кількості гармонійних коливань, амплітуди і фази котрих або цілком незалежні один від одного, або слабко пов’язані між собою. Розподіл ймовірностей таких сигналів незалежно від законів розподілу доданків прагне до нормального - (гаусового) закону.

Випадкові процеси діляться на стаціонарні і нестационарні. Стаціонарними називаються ті випадкові процеси, функції розподілу яких не залежать від моменту початку відліку часу. І навпаки: якщо ймовірностні характеристики випадкового процесу не інваріантні стосовно довільного зсуву моменту початку відліку часу, то процес нестаціонарний. З наведеного визначення випливає, що для стаціонарних випадкових : процесів середнє значення випадкової величини і її дисперсії - постійні, величини що не залежать від часу. Автокореляційна функція стаціонарного випадкового процесу залежить не від абсолютних значень часу t1 і t2, а тільки від їхньої різниці t=t2-t1. Стаціонарний випадковий процес із рівномірним частотним спектром називають білим шумом, за аналогією з білим кольором, у якому подані всі ділянки спектра.

Хоча в багатьох ситуаціях допущення стаціонарності досліджуваного випадкового процесу можна вважати достатньо точним, є велике число задач, при рішенні яких варто рахуватися з нестаціонарністю випадкових процесів. Наприклад, сума стаціонарного і детермінованного процесів у загальному є нестаціонарним процесом. Таким чином, у ймовірностному сенсі нестаціонарні і модульовані коливання, навіть у припущенні, що несуча частота модулюється стаціонарним випадковим процесом.

Випадкові процеси діляться також на ергодичні і неергодичні. Процес називається ергодичним, якщо будь-яка його ймовірностна характеристика, отримана усередненням по множині можливих реалізації, із ймовірністю, як завгодно близької до одиниці, дорівнює тимчасовим середнім, отриманим усередненням за достатньо великий проміжок часу однієї єдиної реалізації випадкового процесу. Для ергодичного процесу усереднення по множині й усереднення за часом еквівалентні. Стаціонарність є необхідною (але не достатньою) умовою ергодичності.

Крім того, випадкові процеси розділяються на незалежні від своєї предісторії і залежать від неї. Незалежні - це ті, у яких ймовірність перебування системи в деякому стані залежить лише від того стану, у якому система знаходилася в момент часу, нескінченно близький до розглянутого, і не залежить від тих станів, у яких система знаходилася в більш ранні моменти часу. Процеси, що не залежать від предісторії, називаються марковскими. Для марковских процесів додаткове знання значень, що спостерігалися в попередні моменти часу, не змінює умовної ймовірності настання деякої події.

Випадкові процеси характеризуються функціями часу (миттєвими функціями), автокореляції і частоти.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)