随机过程课件5.2

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《数学随机过程》课件

《数学随机过程》课件
《数学随机过程》PPT课 件
欢迎大家来到今天的课程,本PPT课件将介绍数学随机过程的定义、分类、 特性、应用领域及实例,带您领略数学随机过程的魅力。
数学随机过程的定义
数学随机过程是描述随机变量随时间或空间的变化规律的数学模型。
数学随机过程的分类
离散时间随机过程
在离散时间点上定义的随机变量序列。
马尔可夫过程
用于模拟金融资产的价格变化。
用于预测天气变化及气象灾害 风险。
交通流量
用于优化交通规划及道路设计。
数学随机过程的实例
泊松过程
用于描述随机事件的到达 过程,如电话呼叫的到达。
随机游走
用于模拟股票价格随机波 动。
排队论
用于研究服务系统中顾客 达到、等待和离开的规律。
总结和要点
数学随机过程是一种重要的数学工具,可以描述和分析不确定性的变化。
具有马尔可夫性质的随机过程。
连续时间随机过程
在连续时间上定义的随机变量函数。
布朗运动
具有连续、平稳、独立增量的随机过程。
数学随机过程的特性
1
随机性
随机过程的未来状态是不确定的。
2
独立增量
过程在不同时间间隔上的增量是相互独立的。
3
平稳性
统计特性在时间上保持不变。数学随机过程的应用领域
金融市场
天气预报

随机过程简介PPT课件

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4
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X1(t) 在固定时刻读得各样本的瞬时波面高度
t X2(t)
t
Xk(t)
tj
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t
5ห้องสมุดไป่ตู้
给出随机过程的定义:设T是一无限实数集(例如海洋中 无数的波浪), 把依赖于参数tT的一族(无限多个)随机变量 称为随机过程, 记为{X(t), tT}, 这里对每一个tT, X(t)是

自然界的事物都是变化着的,在经典物理学的研究中,我们多把事物的运动变化形式看作是可确知的,
例如自由落体运动的速度V(t)=gt;静水压力随水深的变化规律
• P(h)=γh.这些变化都是可以用确定的函数描述的,从而被称之为确定过程。
1
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然而还有另外一种过程,在空间与时间上是高度不规则和不重复的物理现象,其变
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随机过程的不同描述方式在本质上是一致的. 在理论分 析时往往以随机变量族的描述方式作为出发点, 而在实际测量 和数据处理中往往采用样本函数族的描述方式。 这两种描述 方式在理论和实际两方面互补。
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感谢您的观看!
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程. 且它们的状态空间是(-, +).(连续型随机过程)
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例3设某城市的120急救电话台迟早会接到用户的呼叫, 以X(t) 表示时间间隔(0,t]内接到的呼叫次数, 它是一个随机变量, 且 对于不同的t0, X(t)是不同的随机变量. 于是, {X(t),t0}是
一随机过程. 且它的状态空间是{0,1,2,...}. (离散型随机过程)
程的一个样本函数:

随机过程第一章课件

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5.2 随机过程分类和举例
【二】举例:
【例二】参数连续离散型随机过程:脉冲数字通信系统。 该系统传送的信 号是脉宽为 T0 的脉冲信号,每隔 T0 送出一个脉冲。脉冲幅度X t 是一个随机变量,它可能取四个值 2,1,1,2 ,且取这四个值的 概率是相等的,即
PX t 2 PX t 1 PX t 1 PX t 2 1 / 4
【分析】设 V 0,1,
1 2 , 得到几个样本函数,可以画出它们的波形(略) 4 3
5.2 随机过程分类和举例
【二】举例:
【例三分析续】正弦波随机过程:
X (2)当 t 0 时, 0 V ,故 X 0 的概率密度就是 V 的概率密度,即
otherwise 时, 1 当 t1 X t1 X 1 V cos V ,故 4 4 2 1 2 0 x f X1 x 2 0 otherwise 3 3 1 V ,故 当 t2 时,X t2 X 2 V cos 4 4 2 1 2 x 0 f X 2 x 2 0 otherwise
P X i 1 p, P X i 1 1 p 设质点在 t n 时偏离原点的距离为 Yn ,Yn 也是一随机变量,
于是
Yn X i ,
i 1
n
Y0 0
又设质点每次游动与该质点所处的位置无关,当 i k 时 X i 与 X k 是相互统计独立的随机变量。
则称
X t, , t T ,
为随机过程,简记为
X t , t T 。
一个随机过程 X t , t T 实际上是两个变量的二元函 数,其中 一个变量为样本空间 中 的 ,另一个为参 T 数集 t 中的 。

随机过程课件PPT资料(正式版)

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应怎样分才合理呢➢?」
☞随机事件:样本空间的子集,常记为 A ,B ,…它是满足某些条件的样本点所组成的集合.
排队和服务系统 ◙A∩勤B 奋⇔、A刻B :苦A、与合➢B作的、积探事索件;; 更新过程 为从事科学研究打下坚实的基础;
☞抽取的是精装中➢文版数学书 ⇒
➢ 时间序列分析
➢ 鞅过程
绪论
《随机过程》基础
概率(或然率或几率) ——随机事件出现的可能 性的量度;
概率论其起源与博弈、 、天气预报等问题有 关
⊕16世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博 中的一些问题;
⊕17世纪中叶,「现有两个赌徒相约赌若干 局,谁先赢S局就算赢了,当赌徒A赢K局(K<S), 而赌徒B赢L局(L<S)时,赌博中止,赌资应怎 样分才合理呢?」
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《随机过程》
➢ 教材: ◙ 张卓奎,陈慧婵,随机过程.西安电子科技大 学.2003.
➢ 主要参考文献: ◙ 胡奇英编著,随机过程.西安电子科技大学.1998. ◙ 周荫清 ,随机过程习题集. 清华大学出版社, 2004. ◙ 林元纟金烈 ,应用随机过程. 清华大学出版社, 2002.
……
➢ 随机过程理论在社会科学中例如在社会统计, 学、经 济、金融工程、管理中也得到极其广泛的应用。
➢ 为从事科学研究打下坚实的基础;
绪论
教学目标
➢ 充分理解、熟练掌握教材的内容 ◙ 熟练掌握基本的数学概念和定理;
◙ 熟练掌握随机过程研究对象的数学描述;
Hale Waihona Puke ➢ 通过学习和练习,具备一定的分析、解决本专业具体 问题的能力;
☞拉普拉斯曾说:“生活中最重要的问题,其中 绝大多数在实质上只是概率的问题”。
☞概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。 在实际中,人们往往还需要研究在时间推进中某 一特定随机现象的演变情况,描述这种演变的就 是概率论中的随机过程。

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xk (t), k 1, 2,....., m ; 即 x (t) { xk (t); k 1, 2,....., m } 对 随 机 变 量 x (t )的 各 样 本 函 数 进 行 采 样 , 对 应 于 时 刻 t t1 , t2 , ...., tn 可 设 几 个 离 散 型随机变量:
§2.1 随机过程的概念及其统计特性
1、 随机过程的概念 例子:热噪声电压。(有电子元器件内部微观粒子 (如电子)的随机热运动所引起的端电压。用一 台高灵敏无线电接收机,观测“热噪声电压” (无信号输入),n次观测结果分别 为,X 1 ( t ) ,X 2 ( t ) ,….,X n ( t ) 。 如图所示。可以看出,每次观测到热噪声电压都是 不同的,且在观测之前是不可预测的,即每次的 观测结果是随机的。
只取V0(或t ) 12两个值。
• 3 0 连续型随机序列
• 时间是离散的,状态是连续的。在任一离散 时刻的状态是连续型随机变量。对连续型随
机过程进行等时间间隔采样,即设到连续随 机序列。
• { , ……, }。 X(nt) X (t) X (2t)
X (nt)
• 4 0 离散随机序列
• 状态和时间均是离散的。
• 将连续型随机信号经过数模转换等间隔采 样后,即为离散随机序列。简称为随机序 列或随机数字信号。
• 若采样间隔为 t :X (t) ,X (2t) ……,X (nt)。或记 为: , X (1 ) X ( 2 ) ……,X ( n ) 。
• 以为时间按间隔增长,故常称离散随机序 列为时间序列。这类随机信号是本课程讨 论的主要对象。
• 按随机过程的分布函数(或概率密度)的 不同特性分:
• (1)平稳随机过程; • (2)马儿可夫(Markov)过程; • (3)独立增量过程; • (4)独立随机过程; • 等等

研究生课程 随机过程 课件第五章2

研究生课程 随机过程 课件第五章2

µ −λ
p 'ij (t ) = λi pi +1, j (t ) − (λi + µi ) pij (t ) + µi pi −1, j (t ) 向后方程: p '0 j (t ) = λ0 p0 j (t ) + λ0 p0 j (t )
类似向前方程,绝对概率也有如下方程: p′ (t ) = −(µ j + λ j ) p j (t ) + λ j −1 p j −1 (t ) + µ j +1 p j +1 (t ) j ′ p0 (t ) = − p0 (t )λ0 + µ1 p1 (t )
λ λ −λ −µ 2µ − λ − 2µ
λ

状态转移图如下:
λ
0
λ
1 2
λ
⋯⋯

λ
S
λ
S+1
λ

µ



平稳分布: − λπ 0 + µπ 1 = 0 λπ k −1 − (λ + kµ )π k + (k + 1)µπ k +1 = 0 1 ≤ k ≤ s − 1 λπ − (λ + sµ )π + sµπ = 0 k ≥ s k −1 k k +1
qi ,i +1 = λ iµ , i < s qi ,i −1 = sµ , i ≥ s − λ − iµ , i < s qii = − λ − sµ , i ≥ s qij = 0,
− λ µ Q=
i− j ≥2
− λ − sµ λ ⋯

随机过程第五章 平稳随机过程

随机过程第五章 平稳随机过程


1,
0,
T st;
其他.
E{Y (s)Y (t)} E{E[Y (s)Y (t) ]}
st
1 P{ T s t } 1 ,
T 对于 t 的其它情形可做类似推理.
电子科技大学
随机二元传输过程是一个平稳过程,记τ=s-t,
其自相关函数为
0,


),
a;
0,
a
RX(t, t+τ)与 t 无关, 故X(t) 是宽平稳过程.
P128例12 泊松过程不是平稳过程,
是平稳增量过程.
电子科技大学
三、两种平稳性的关系
1)严平稳过程不一定是宽平稳的; 因宽平稳过程一定是二阶矩过程,而严平稳 过程未必是二阶矩过程. 2)宽平稳不一定 严平稳;
CX (s,t) RX (s,t) mX 2 RX () mX 2
电子科技大学
注 自协方差函数与自相关函数都仅依赖于t-s.
平稳过程在实际中是常见过程,如
照明电网中电压的波动过程; 电子系统中的随机噪声; 稳定气象条件下海域中一定点处的海浪高度 随时间的变化或随地点的变化(平稳随机场); 卫星图片中相同条件下的灰度水平.
t 0,
随机变量与 随机过程》
其中X0 与N(t)相互独立,且
美 A.帕普
力斯,p303
C C
X0 ~ 1 1 C > 0,
2 2
电子科技大学
讨论{X(t), t≥0}的平稳性.
C
-C
解 因 X (t) X0(1)N(t) , t 0, mX (t) E[X(t)] E(X0 )E[(1)N(t)] 0, t 0

《随机过程教程》PPT课件幻灯片PPT

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主要教学成果
编写出版了教材?通信与信息工程中的随 机过程? 开设的?随机过程?课程2002年12月被评为 江苏省优秀研究生课程 至今培养了7名硕士研究生获得硕士学位, 目前正在指导13名硕士研究生 协助指导5名博士研究生获得博士学位 指导本科毕业设计20名
教学理念
教者方面 认真、尽职 教的过程也是学的过程 学者方面 “贤良、喜悦、勤奋〞可使学习者臻于完善的 境地 共同方面 互换角度、互相尊重 互相配合、互相理解、互相学习
科研方向
主要科研方向
无线通信中的各种信号处理问题 无线通信系统中的无线资源管理问题
具体涉及的研究领越
DS/CDMA通信系统中的多用户检测 智能天线技术 MIMO系统中的空时编码技术 HSDPA技术 无线网络规划
完成的科研工程
1997年1月到12月,作为工程负责人完成了国 家863高技术开展工程“多址干扰抑制技术〞 1998年4月到2001年3月,作为工程技术负责人, 完成了本室与芬兰NOKIA移动 公司的国际合作 工程“移动通信中的新方法〞 2001年7月到2002年5月,作为工程负责人,完 成了深圳华为公司的委托工程 “WCDMA/HSDPA系统仿真分析〞
科研方向主要科研方向?无线通信中的各种信号处理问题?无线通信系统中的无线资源管理问题具体涉及的研究领越?dscdma通信系统中的多用户检测?智能天线技术?mimo系统中的空时编码技术?hsdpa技术?无线网络规划完成的科研项目1997年1月到12月作为项目负责人完成了国家863高技术发展项目多址干扰抑制技术1998年4月到2001年3月作为项目技术负责人完成了本室与芬兰nokia移动电话公司的国际合作项目移动通信中的新方法2001年7月到2002年5月作为项目负责人完成了深圳华为公司的委托项目wcdmahsdpa系统仿真分析2001年4月至今作为项目技术负责人负责本室与芬兰nokia移动电话公司的国际合作项目3g以后系统的基带算法研究2003年1月至今作为项目负责人正在进行深圳华为公司委托的开发项目hsdparrm调度算法建模和网络规划的建模2003年2月至今作为项目负责人正在进行和中国移动集团总公司的委托研究项目ngsobsss卫星系统和地面wcdma系统的干扰分析2002年9月至今作为项目副组长负责国家863高技术发展项目新型天线和分集技术研究的基带研究部分在研的科研项目主要教学成果编写出版了教材通信与信息工程中的随机过程开设的随机过程课程2002年12月被评为江苏省优秀研究生课程至今培养了7名硕士研究生获得硕士学位目前正在指导13名硕士研究生协助指导5名博士研究生获得博士学位指导本科毕业设计20名教学理念教者方面?认真尽职?教的过程也是学的过程学者方面?贤良喜悦勤奋可使学习者臻于完善的境地共同方面?互换角度互相尊重?互相配合互相理解互相学习一张去年的照片内容提要教者简介所教内容简介教学方式约定考核方式劝勉勤奋学习随机过程的内容随机对象

《随机过程》课件

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马尔可夫过程的定义与性质
马尔可夫过程是一种重要的随机过程,具有马尔可夫性质,即未来状态只与当前状态有关。本部分将详 细介绍马尔可夫过程的定义和特性。
马尔可夫过程的应用
马尔可夫过程在很多领域都有广泛的应用,如金融风险评估、自然语言处理和社交网络分析等。我们将 义与性质
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随机过程是一个重要的数学概念,本课件将深入介绍随机过程的定义、分类 以及常见例子,帮助您全面理解随机过程的本质。
随机过程的定义与随机变量的区别
了解随机过程和随机变量的不同之处对于理解随机过程的基本概念至关重要,本部分将详细讨论它们的 区别及其意义。
随机过程的分类及常见例子
随机过程可以根据其性质和特征进行分类,例如马尔可夫过程、泊松过程、布朗运动等。我们将介绍每 种类型的定义和常见应用。
布朗运动在金融和物理领域的 应用
布朗运动在金融领域和物理领域有着广泛的应用,如金融市场模型和粒子扩 散模型。我们将介绍一些相关的应用场景。
随机过程在数据分析中的应用
频率分析
利用随机过程的特性进行频率域信号分析, 如功率谱估计和频谱分析。
信号处理
利用随机过程的随机性和噪声模型进行信号 处理和滤波。
泊松过程是一种重要的随机过程,具有独立增量和平稳增量的特性。本部分 将详细介绍泊松过程的定义以及其它一些重要的性质。
泊松过程的应用
泊松过程在很多实际问题中具有重要的应用,如事件发生的模拟、人流和交通流量的预测等。我们将分 享一些实际案例。
布朗运动的定义与性质
布朗运动是一种连续时间的随机过程,具有随机漂移和随机扩散的特性。本部分将详细探讨布朗运动的 定义和一些重要的性质。
时域分析
通过对随机过程的统计特性进行分析,如均 值、方差和自相关函数。

《随机过程》课件

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泊松过程
定义
泊松过程是一种计数随机过程,其事件的发生是 相互独立的,且具有恒定的平均发生率。
例子
放射性衰变、电话呼叫次数、交通事故等。
应用领域
物理学、工程学、保险学等。
03
随机过程的变换与函数
随机过程的线性变换
线性变换的定义
线性变换是指对随机过程中的每个时间点,将该点的随机变量或随机向量乘以一个常数 或矩阵,并加上另一个常数或矩阵。
应用
微分在随机过程的理论和应用中非常重要,例如在金融 领域中,可以通过计算股票价格的导数来预测股票价格 的变动趋势。
积分的定义
随机过程的积分是指对随机过程中的每个时间点,将该 点的随机变量进行积分。
积分的性质
积分运算可以改变随机过程的统计特性,例如期望、方 差和协方差等。
应用
积分在随机过程的理论和应用中也有重要应用,例如在 信号处理中,可以通过对信号进行积分来提取信号的特 征或进行信号的合成。
连续随机过程
01
定义
连续随机过程是在时间或空间上 连续取值的随机现象的数学模型 。
02
03
例子
应用领域
电子信号、温度波动、随机漫步 等。
物理、工程、金融等。
马尔可夫过程
定义
马尔可夫过程是一种特殊的随机过程,其未来状态只依赖于当前 状态,与过去状态无关。
例子
赌徒输赢的过程、天气变化等。
应用领域
统计学、计算机科学、人工智能等。
将随机信号视为随时间变化的随机变量序列,具有时间和概率的统 计特性。
随机模型
根据实际需求建立信号的随机模型,如高斯过程、马尔可夫过程等 。
信号的滤波与预测
滤波器设计
根据随机模型设计滤波 器,用于提取有用信号 或抑制噪声。

《随机过程》PPT课件

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2
主要内容
随机过程的定义
随机过程的分类
按统计特性是否变化分为平稳随机过程和非平稳随机过程 按照是否具有记忆性分为纯粹随机过程、Markov过程、独 立增量过程 按照一阶变差是否有限分类:若随机过程{t}t≥0的一阶 变差有限,称为有界变差过程。 按照二阶矩是否有限分类:若随机过程的均值和方差都有 限,称为二阶矩过程,例如前面提到的宽平稳过程。 3 按照概率分布特征分类:如Weiner过程,Poission过程等。
随机过程的分类——平稳随机过程
按统计特性是否变化分为平稳随机过程和
非平稳随机过程
统计特性不随时间变化而变化的随机过程,
称为平稳过程,否则,统计特性随时间变化而变化
的随机过程,称为非平稳过程。
平稳过程的严格定义为:对于时间t 的n个
任意的时刻t1,t2,…,tn 和任意实数C,若随机过程
{t }t≥0的分布函数满足
例如:如果有两列时间序列数据表现出一致的 变化趋势(非平稳的),即使它们没有任何有意义 的关系,但进行回归也可表现出较高的可决系数。
在现实经济生活中:
情况往往是实际的时间序列数据是非平稳的, 而且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现 为一致的上升或下降。这样,仍然通过经典的因果 关系模型进行分析,一般不会得到有意义的结果。12
宽平稳的不变性表现在统计平均的一、二阶
矩上,而平稳过程的不变性表现在统计平均的概率
分布上,所以二者不同,并且不能由平稳随机过程
得到宽平稳随机过程。二阶矩存在的平稳随机过程
一定是宽平稳随机过程。
6
§3.1 时间序列的平稳性及其检验
一、问题的引出:非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的单位根检验 四、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

《概率论与数理统计》课件-随机过程

《概率论与数理统计》课件-随机过程

06
随机过程的未来发展与挑战
随机过程理论的发展趋势
随机过程与大数据的结合
随着大数据技术的快速发展,如何将随机过程与大数据分 析相结合,挖掘出更多有价值的信息和模式,是未来的一 个重要研究方向。
复杂系统中的随机过程
研究复杂系统中的随机过程,如金融市场、生态系统、社 交网络等,以揭示其内在的运行规律和动态特性。
02
随机过程的基本ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ型
独立增量过程
总结词
描述随机过程中事件发生次数随时间变化的过程,其中每次事件的发生都是独立 的。
详细描述
独立增量过程是指随机过程中事件发生次数在不相重叠的时间区间内相互独立, 即每次事件的发生与其他时间点的事件无关。这种过程在保险、金融等领域有广 泛应用。
马尔科夫过程
总结词
描述一个随机系统在给定当前状态的情况下,未来状态只依 赖于当前状态的过程。
详细描述
马尔科夫过程是一种特殊的随机过程,其中下一个状态只与 当前状态有关,而与过去状态无关。这种过程在自然现象、 社会现象和工程领域中都有广泛的应用,如天气预报、股票 价格波动等。
泊松过程
总结词
描述随机事件在单位时间内按照恒定速率独立发生的随机过程。
该方法通过大量随机抽样,得到概率分布的近似结果,具有简单、灵活和通用性强 的特点。
蒙特卡洛方法在金融、物理、工程等领域有广泛应用,如期权定价、核反应堆模拟 等。
离散事件模拟方法
离散事件模拟方法是一种基于 事件驱动的模拟方法,适用于 描述离散状态变化的过程。
该方法通过跟踪系统中的事件 发生和状态变化,来模拟系统 的动态行为。
离散事件模拟方法在交通运输 、生产制造、通信网络等领域 有广泛应用。

随机过程1-5(2)

随机过程1-5(2)
m 2
0
f (u
k 1
n
k
) X ( uk )( t k t k 1 ) f (v l ) X (v l )( sl sl 1 ) 0
l 1
0

0
/
lim [ f ( uk ) f ( u j ) RX ( uk , u j )( t k t k 1 )( t j t j 1 )

b
X ( t )dt
/
a
例(补充):设随机过程 X(t) 的均值函数为
m X (t ) t 1
2
试求 Y ( s )

s 0
s
X ( t )d t
0
的均值函数。
解: 由均方积分的性质知
EY (s)

E X ( t )d t

s 0
( t 1 )d t
2
s
2
s.
3
第1章 随机过程基本概念 例(补充):设随机过程 X(t) 的协方差函数为
0 k 1
n
下面看均方积分存在的一个充分条件。
第1章 随机过程基本概念
第9页
定理4 f ( t ) X ( t ) 在区间 [a, b] 上均方可积的充分条件是二 重积分 b b f ( s ) f ( t ) RX ( s, t )dsdt
a a
存在;且有
E | f ( t ) X ( t )dt |
第7页
四、均方积分
定义 设 { X ( t ), t [ a , b ]} 是随机过程, f ( t ) 把区间 [a, b] 分成 n 个子区间,分点为
a t0 t1 ... t n b
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存在.
平稳性
2)设XT={X(t), t∈T}均方可导, 则
d d m X ' ( t ) E[ X ( t )] E[ X ( t )] ( m X ) 0 dt dt
电子科技大学
2 RX ( s , t ) E[ X ( s )X ( t )] RX ( t s ) t s " " RX ( t s ) RX ( t s ) RX ( ) s
m X ( t ) 0,
1 lim [ R( t 0 t , t 0 s ) R( t 0 t , t 0 ) t 0 t s s 0 R( t 0 , t 0 s ) R( t 0 , t 0 )]
1 lim [ R( s t ) R( t ) R( s ) R(0)] t 0 t s s 0
电子科技大学
4) 非负定性
n
对n 1, t1 ,, t n T ,
及复数 α1,α2,…,αn 有
k , j 1
j k RX ( tk t j ) 0.
2
证明
1) RX (0) E{ X ( t )X ( t )} E{ X ( t ) } 0;
2)由许瓦兹不等式
G
电子科技大学
R( 2 )d1d 2

G 0 b a b R( 2 )d 2 a 2 d1

ba b 2 0 R( 2 )d 2 a d1
τ2
b- a 0
a- b
1 2 b
a
b
τ1
1 2 a
电子科技大学

0 b a b R( 2 )d 2 a 2 d1
1) XT 均方可微的充要条件是RX(τ)在τ=0 处 二次可微; 2)XT 均方可微, 其均方导数过程仍为平 稳过程,有
( ). RX ( ) R X 证 1) 由均方可微准则, XT均方可微
相关函数R(s, t)在(t0 ,t0)处广义二阶可微,即
电子科技大学
均值函数 相关函数
2
R(t+L)= R(t).
2
P{ X ( t L) X ( t ) X ( t )} 1,
P{ X ( t L) X ( t ) X ( t ) 0} 1.
E{ X ( t L) X ( t ) X ( t )} 0,
RX(L)= RX(0). RX(t+L)= RX( t ).
RX ( ) RX ( t , t ) E ( X ( t )X ( t ))
2 E [ X ( t ) ]E [ X ( t ) ] R X (0); 2 2
2
2
2
电子科技大学
3) RX ( ) E[ X ( t )X ( t )] E[ X ( t )X ( t )]
4)
j k E[ X ( t j )X ( t k )]
k , j 1
k , j 1 n
j k RX ( t k t j )
n
E[ X ( s )X ( s )] RX ( );
E[ j k X ( t j )X ( t k )] E[ k X ( t k ) ] 0
{ X ( t ), t T }是平稳过程.
续Ex.3 随机电报信号的自相关函数
R( ) C 2 e 2
有 R' X (0 ) 2C , R' X (0 ) 2C
(0)不存在 R X
电子科技大学
2 2
R X ( 0)不存在
随机电报信号{X( t ),t≥0}均方不可导.
s )dsdt
电子科技大学
特别若{X( t ),t∈T}是实平稳过程,则 b 1) E[ a X ( t )dt ] m X (b a );
2)
b 2 E[ a X ( t )dt ]

b a 20 [(b a )
]R( )d.
s )dsdt
证 由均方可积准则及过程的平稳性可得
推论2 {X(t),t∈T}是均方可微的实正态平稳 过程, 则对t T , X ( t )与X ( t )相互独立. 定理5.2.5 设{X( t ),t∈T}是均方连续的平稳 过程, 则在有限区间上, 均方积分 存在,且有
b a X ( t )dt
b b b b E[ a X ( s )ds a X ( t )dt ] a a RX ( t
又因 RX ( ) RX ( )
E X ( t ) X ( t ) RX ( t , t ) R X ( 0) t
R X ( ) R X ()
特别
R X (0) R X (0)
R X (0) 0,
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E X ( t ) X ( t ) 0, 即X ( t )与X ( t )不相关.
§5.2 平稳过程的自相关函数
一、平稳过程自相关函数的性质
定理5.2.1 复平稳过程{X(t),t∈T}的自相关函 数RX(τ), 有如下性质:
1) R(0) E[ X (t ) ] 0;
2
2)
RX ( ) RX (0);
( C X ( ) C X (0); )
3) RX ( ) RX ( );
P{ X ( t L) X ( t )} 0,
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定理5.2.3 实平稳过程{X(t),t∈T}均方连续
的充要条件是相关函数RX(τ)在 τ= 0 处连 续, 且此时RX(τ)处处连续. 证 必要性 设RX(τ)在τ= 0 处连续, 则
对t 0 T , lim RX (t t0 ) RX (0),
2
2

2 RX (0) E[
X (t ) X (t 0 ) ],
2
2
由于X( t ) 在t +0 处均方连续, 有
0
lim E[ X ( t ) X ( t 0 ) ] 0
0
lim RX ( ) RX ( 0 )
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由τ0 的任意性知 RX(τ)处处连续.
3
X (t t ) X (t ) 2 RY (0) E{[Y (t )] } E{[l.i.m ]} t 0 t
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2[ R X (0) R X ( t )] 2 lim A . 2 t 0 ( t )
左右导数存 在并相等
推论1 设{X( t ),t∈T}是均方可微的实平稳 过程, 则对t T , X ( t )与X ( t )不相关. 证 {X( t ),t∈T}是实平稳过程
k , j 1
k 1
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n
n
2
推论1 实平稳过程{X(t),t∈T}的RX(τ)有:
1) R(0) 0;
2)
RX ( ) RX (0);
3) RX ( ) RX ( ); 4) 具有非负定性.
随机二 元传输 1 随机电 报信号
Hale Waihona Puke RX(τ)-T0
T
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Ex.1 讨论随机过程{X(t ), t≥0}是否为平稳 过程,其中X(t)=sinωt, ω在[0, 2π]上服从均 匀分布. 解 R(s,t)=E(X(s)X(t))

1 0 2 sin s
2
sin td
1 sin 2( t s ) sin 2( t s ) 4 ts ts R(s,t)不是关于s-t 的偶函数, 故实随机过 程{X( t ),t≥0}不是平稳过程.
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定理5.2.2 如果{X(t),t∈T }是周期为L的周期 平稳过程, 即有 P{X(t+L)= X(t)}=1, 则RX(τ)也是周期函数,有 证
Ex.4 设实平稳过程{X( t ), t∈T}的相关函数为
Ae

(1 )
其中A、 均为常数, 0,求
的相关函数. 解 当τ≠0,
dX ( t ) Y (t ) dt

( ) Ae RY ( ) RX
2
( );
2
t t0
E[ X (t ) X (t0 ) ] E{[ X ( t ) X ( t0 )][ X ( t ) X ( t0 )]}
E[ X ( t )X ( t )] E[ X ( t 0 )X ( t 0 )] E[ X ( t 0 )X ( t )] E[ X ( t )X ( t 0 )]
lim[ RX (0) RX ( )] 0,
0
即RX(τ)在τ=0处连续. 任意性 对任意 0 ,
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RX ( ) RX ( 0 ) E{ X ( t )[ X ( t ) X ( t 0 )]} 2
2
E [ X ( t ) ]E [ X ( t ) X ( t 0 ) ]
b 2 E[ a X ( t )dt ]
m X (b a );

b b a a R( t
s )dsdt
1
做积分变换,令 1 s 2 t s
则 J
1 0 1 1
将 D {( s, t ) a s b, a t b}
变换为
G {(1 , 2 ) a 1 b, a 1 2 b 1 }
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2
Ex.2 设平稳过程X( t )的相关函数为RX(τ), 且RX(L)= RX(0), L为一个常数, L>0, 试证:
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