概率统计和随机过程课件11.2随机过程的数字特征

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随机过程[2]

随机过程[2]
随机过程——西安电子科技大学数学系 冯海林
由以上定义可得 (1) mZ(t)=mX(t)+jmY(t) t∈T
(2) DZ(t)= DX(t)+DY(t)
t∈T
(3) CX(s,t)=RZ(s,t)-mZ(s)mZ(t) s,t∈T
随机过程——西安电子科技大学数学系 冯海林
举例
Zt = ∑ X k e j ( ω t +Φk ) ,t ∈ R , 其中ω0为正常数, n为 设

mX (t ) = E[ X t ] = 0
− ∞ < t < +∞
RX ( s, t ) = E[ X s X t ]
= E[ A ]cos ω s cos ωt + E[ AB](sin ω s cos ωt + cos ω s sin ωt )
2
+ E[ B 2 ]sin ω s sin ωt 2 = σ cos ω (t − s ) − ∞ < s, t < +∞
随机过程——西安电子科技大学数学系 冯海林
5. 均方值函数 设X={Xt , t∈T}是一实值随机过程,对任意t∈T,若 E[Xt]2存在 则称E[Xt]2为随机过程X的均方值函数,记为ΦX(t).即 ΦX(t)= E[Xt]2 t∈T
随机过程——西安电子科技大学数学系 冯海林
随机过程的数字特征有如下关系 CX(s,t)=RX(s,t)-mX(s)mX(t) DX(t)=CX(t,t) ΦX(t)=RX(t,t) t∈T t∈T s,t∈T
0
n
固定正整数, X 1 , X 2 , L , X n , Φ1 , Φ 2 , L , Φ n 是相互独立 的实随机变量,且 EX k = 0, DX k = σ k2 , Φk~U[0,2π], k=1,2,…,n. 计算S.P.{Zt ,t∈R}的均值函数和相关函数.

随机过程及其统计描述ppt课件.ppt

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任意时刻下,观测目的是X取什么值;全程的情况下, 观测目的是X(t)的函数形式.
7
12.1 随机过程的概念
随机相位正弦波
随机过程举例
考虑: X (t) a cos(t ), t (,)
式中 a,是正常数,是 (0, 2 ) 上服从均匀分布的随机变量。
当 在(0, 2 ) 内随机的取一个值 i ,可得样本函数:
2
0 cos(t1 ) cos(t2 ) f ( )d
a2
2
2
0 cos(t1 ) cos(t2 )d
a2
4
2
0 {cos[(t1 t2 ) 2 ] cos(t1 t2 )}d
a2 2
cos (t1
t2 )
方差函数
2 X
(t)
RX
(t , t )
2 X
(t)
a2 2
18
12.2 随机过程的统计描述
随机过程举例
抛掷一枚硬币的试验,样本空间是S={H,T}, 现借此定义随机过程:
cos t,
X (t) t,
当出现H, 当出现T,
t (, )
可将此随机过程改写为
X (t) Y cost (1Y )t ,
其中
Y
1, 0,
出现H 出现T
,
t (, )
X对Y和t的依赖,决定了X是一个随机过程. 确定了 Y之后,即可确定任意时刻和全程的观测结果.
集平均(统计平均)
X (t)是随机过程的所有样本函数在时刻 t 的函数值的平均值,通常称
这种平均为集平均或统计平均。
12
12.2 随机过程的统计描述
(二) 随机过程的数字特征
均方值函数
Ψ

第二章 随机数据的数字特征

第二章 随机数据的数字特征

2.1. 随机过程的描述1. 随机过程的概念随机过程:考察各测量样本固定时刻0t t =在0t 时刻的值)(01t x ,)(02t x ,……,)(0t x n 构成随机变量,具有自身的概率特性,记为)(0t X 。

在数学上把所有已经得到的和未得到的而可能发生的样本总体)}({0t x i (t=1,2,3,……)称为随机过程,记为)(t X 。

随机过程具有双向无穷特征,即在时间轴上无穷,又在样本数上无穷。

2. 随机过程的统计规律(1). 一维概率分布特征设一随机变量)(t X 在某一时刻i t 的随机变量)(i t X 的取值小于等于给定值x ()(t X x ∈),这一事件发生的概率定义为:])([Pr );(1x t X ob t x F i i ≤=,)(t X x ∈)(t X 的一维概率密度函数);(1i t x f 定义为);(1i t x F 对x 的一阶偏导数,即:xt x F t x f i i ∂∂=);();(11 (2). 多维概率分布特征 二维概率分布特征随机过程)(t X 在i t 时刻的随机变量i i x t X ≤)(;而且在j t 时刻的随机变量j j x t X ≤)(,这两件事同时发生的概率定义为二维概率分布特征:])(,)([Pr ),;,(2j j i i j i j i x t X x t X ob t t x x F ≤≤=二维概率密度函数为对j i x x ,的二阶偏导数,即:j i j i j i j i j i x x t t x x F t t x x f ∂∂∂=),;,(),;,(222三维、四维,……直至n 维可以以此类推实际应用中,要确定随机过程的各维概率分布函数及密度函数非常困难3. 随机过程的统计特征量(1). 均值)(t m x也就是随机过程的数学期望吗,度量过程随机变动的平均值dx t x xf t X E t m i x ⎰∞∞-==);()]([)(1 由于)(t X 在不同时刻的一维概率密度函数);(1t x f 是对时间t 的函数,故均值)(t m x 亦随时间而变。

随机过程课件

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1
m X (t1 )][ x2 m X (t 2 )] f ( x1 x2 ; t1 , t 2 )dx1dx 2 f ( x1, x2 ; t1 , t 2 )dx1dx 2
x x


1 2
X(t) 协方差与相关函数的关系为 当 mx (t ) 0 时 C X (t 1 , t 2 ) R X (t 1 , t 2 ) 在协方差定义中取t1=t2=t,就有
为XT 的均值函数或数学期望。其中F(x,t)是过程 的一维分布函数。 若是连续型随机变量,有 mX (t) xf(x,t)dx 其中f(x,t)是一维分布密度。 12

2.随机过程的方差 若 DX (t) 2 (t) E[X(t) mX (t)]2 存在,t∈T, X 称为X(t)的方差。 x (t) Dx (t) 称为X(t)的标准差。 它们描绘过程的样本曲线在各个t时刻对均 值 m X ( t ) 的离散程度, 对每个t1∈T, EX (t1 ) 反映t1状态取值的概率平均。 DX (t1 ) 反映t1状态取值与 EX (t1 ) 离散程度。 在工程中随机过程的均方值具有物理意义,比 较有用。均方值定义为: E[ X 2 (t )] X (t ) DX (t ) E( X 2 (t )) E 2 ( X (t )) 有关系式: 13 Dx (t ) x (t ) [mx (t )]2 即
第一章. 随机过程的基本概念
§1.1 随机过程及其概率分布
在实际问题中,有时需要对随机现象的变化进 行研究,这时就必须考虑无穷个随机变量或一族 随机变量, 我们就称这种随机变量族为随机过程。 例1: 生物群体的增长问题。在描述群体的发展 或演变过程中, 以 Xt 表示在时刻 t 群体的个数, 则 对每一个 t ,Xt 是随机变量。假设我们从 t =0 开 始每隔24小时对群体的个数观测一次, 则{Xt , t =0, 1, 2, ...}是一个随机过程。 例2: 电话呼唤问题。某电话总机在[0,t]时间 内收到的呼唤次数用 Xt 来表示, 则对于固定的 t , 1 Xt 是随机变量。于是{Xt , t ∈[0, ∞)}是随机过程。

随机过程的基本概念ppt课件

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求X(t)的均值、均方值和方差。
.
2.3 平稳随机过程
三、相关系数及相关时间
也称为归一化协方差函 数或标准协方差函数。
相关系数: rX()KXX 2 ()RX()X 2mX 2
相关时间:
0
0 rX()d
rX ( )
1
rX(0) 0.05
0
0
相关时间示意图
.
2.3 平稳随机过程
三、相关系数及相关时间
为随机过程X(t)的二维概率分布。定义
fX(x1,x2,t1,t2)2FX(xx11,xx22,t1,t2)
为随机过程X(t)的二维概率密度。 注意:X(t1)及X(t2)为同一随机过程上的随机变量。
.
2.2 随机过程的统计描述
2、二维概率分布
例2、设随机相位信号
X (n )co s( n/1 0 )
.
2.2 随机过程的统计描述
二、随机过程的数字特征(连续)
• 协方差函数
K X ( t 1 , t 2 ) E { [ X ( t 1 ) m X ( t 1 ) ] [ X ( t 2 ) m X ( t 2 ) ] } (1)如果 KX(t1,t2)0,则称 X (t1 )和 X (t2 )是不相关的。
.
2.3 平稳随机过程
一、定义
(1)严格平稳随机过程
f X ( x 1 , ,x n ,t 1 , ,t n ) f X ( x 1 , ,x n ,t 1 , ,t n )
一维概率密度: fX(x,t)fX(x)
二维概率密度: fX (x 1 ,x 2 ,t1 ,t2 ) fX (x 1 ,x 2 ,) t1 t2
接收机噪声
5
x1(t) 0

随机过程的基本概念以统计特性.ppt

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随机性:一次试验,随机过程必取一个样 本函数,但所取的样本函数带有 随机性。因此,随机过程不仅是 时间t 的函数,还是可能结果的 函数,记为 X(t, ),简写成 X(t) 。
《随机信号分析》教学组
8
3 、随机过程的定义
定义1:设随机试验E的样本空间为S={ξ},对其每一个元素 i (i 1,2都,3以)某种法则确定一个样本函数 ,X由(t,全i )部元素{ξ}
样本函数集合
X (t, ) = X (t,i ), i 1, 2,
为了简便起见,随机过程常省略代表试验结果的参
量ξ。随机过程常用大写字母 X (表t)示,Y,(t样) 本函数常
用小写字母
x (表t),示x,(tk)表, 示, 第x (kt个) 样本函数。
1
2
k
随机过程 =
样本变量集合
X (t, )
由随机过程的定义可知,在确定t值上,随机过程变为随 机变量,仪器记录的结果是n维随机变量X(t1),X(t2),…,X(tn), 如果说记录时间间隔△t= ti-ti-1相当小(n足够大)时,多维随 机变量 X(t1), X(t2) ,…, X(tn) 可以足够完整表示出随机过程 X(t)。
《随机信号分析》教学组
4
一 定义
1.接收机噪声电压观测方式:对相同接收机同时观测
从试验可知,每次得到的结果不同,且变化的规律 不能用一个确定的函数来描述
5
0
-5
0
50
100
150
200
5
0
-5
0
50
100
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5
0
-5
0
50
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150
200

概率论与数理统计经典课件随机过程

概率论与数理统计经典课件随机过程
3
一维、二维或一般的多维随机变量的研究是概率论的研究内容,而 随机序列、随机过程则是随机过程学科的研究内容。从前面的描述中看 到,它的每一样本点所对应的,是一个数列或是一个关于t的函数。
定义:设T是一无限实数集,X (e,t), e S,t T是对应于e和t的实数,
即为定义在S 和T 上的二元函数。
DX
(t)
E
[ X (t) X (t)]2
---方差函数
X (t)
2 X
(t
)
---标准差函数
又设任意t1,t2 T RXX (t1,t2 ) E[ X (t1) X (t2 )] (自)相关函数
CXX (t1,t2 ) Cov[ X (t1), X (t2 )]
E [ X (t1) X (t1)][ X (t2 ) X (t2 )] (自)协方差函数
定义: X (t),t T是一随机过程,若它的每一个有限维分布
都是正态分布,即对任意整数n 1及任意t1,t2,
X (t1), X (t2 ), X (tn )服从n维正态分布, 则称X (t),t T是正态过程
tn T ,
正态过程的全部统计特性完全由它的均值函数和自协方差函数所确定。
16
例3:设A, B是两个随机变量,试求随机过程:
当A
N 1,4, B
U 0, 2时,E(A) 1, E( A2 ) 5, E(B) 1, E(B2)
4 3
又因为A, B独立, 故E(AB) E(A)E(B) 1
X (t) t 3, RX (t1, t2 ) 5t1t2 3(t1 t2 ) 12 t1, t2 T
17
例4:求随机相位正弦波X (t) acos(t ) t ,

02第二讲随机过程概念及数字特征精品PPT课件

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'
dt
'
E
1 T
T
2 T
2
T
2 T
2
(t)
(t
'
)e
j
(t t '
)dtdt
'
1 T
T
2 T
2
T
2 T
R(t
t ' )e
j(tt' )dtdt '
2
E[ FT () 2 ] 1
2
R(0)R()Fra bibliotek0二、功率谱密度
付氏变换(能量谱密度)F () f (t)e jtdt 沟通了确定信号时域和频
域的关系,随机过程在频率域中要讨论功率谱密度 ,主要原因有二 :
1. 对于随机过程来说,它由许许多多个样本函数来构成, 所以无法求其付氏 变换,可以说,随机过程不存在付氏变换。 2. 随机过程属于功率信号而不属于能量信号,所以讨论功率谱密度。
自相关遍历
R( )
遍历过程即指宽遍历过程.
四、严遍历过程或窄义遍历过程
的所有统计平均特性和其样函数所有相应的时间平 均特性以概率为一相等 1.遍历过程必定是平稳过程,但平稳过程不一定是遍历过程。
2.若 是平稳高斯过程, 且

:
则 是遍历过程
3.对于遍历过程,只要根据其一个样函数,便可得到其数字特征。
x1x2
10 x1 100
x2
dx1dx2
5
5 x2
5 5
x1
10
x1 100
x2
dx1dx2
5
5 x2
320500dx2
0
CX (t1,t2 ) E{[ X (t1) E[ X (t1)]][X (t1) E[ X (t1)]]} E[ X (t1) X (t1)] 0

什么是随机过程(一)

什么是随机过程(一)

什么是随机过程(一)引言概述:随机过程是概率论和数学统计学中的重要概念,用于描述随机事件在时间和空间上的演化规律。

它在实际问题建模和分析中具有广泛的应用,涵盖了大量的领域,如通信系统、金融市场、生物学等。

本文将介绍随机过程的基本概念和特征,并探讨其在实际中的应用。

正文:1. 随机过程的定义1.1 随机过程的基本概念1.2 随机变量与随机过程的关系1.3 不同类型的随机过程(如离散随机过程、连续随机过程等)2. 随机过程的特征2.1 随机过程的时间域特征2.2 随机过程的统计特征2.3 随机过程的独立性和相关性2.4 随机过程的平稳性2.5 随机过程的马尔可夫性质3. 随机过程的应用3.1 通信系统中的随机过程3.2 金融市场中的随机过程3.3 生物学中的随机过程3.4 物理学中的随机过程3.5 工程控制中的随机过程4. 随机过程的建模和分析方法4.1 马尔可夫链模型4.2 随机演化方程模型4.3 随机微分方程模型4.4 随机过程的仿真方法4.5 随机过程的参数估计方法5. 随机过程的未来发展5.1 随机过程在人工智能中的应用5.2 随机过程在时空数据分析中的应用5.3 随机过程在大数据分析中的应用5.4 新兴领域中的随机过程研究5.5 随机过程理论与实际应用的结合总结:本文介绍了随机过程的定义、特征和应用,并讨论了随机过程的建模和分析方法。

随机过程作为概率论和数学统计学的重要分支,具有广泛的应用前景。

随着人工智能和大数据分析的发展,随机过程在各个领域中的应用将进一步扩展。

值得期待的是,未来随机过程理论和实际应用的结合将推动该领域的进一步发展。

第三讲 随机过程的数字特征和特征函数讲解

第三讲 随机过程的数字特征和特征函数讲解
如果C X (t1, t2 ) 0,则称
R X (t1, t2 ) 0,则称
X (t1)和 X (t 2 ) 是不相关的。
X (t1 )和 X (t 2 ) 是相互正交的。
f X ( x1 , x2 , t1 , t 2 ) f X ( x1 , t1 ) f X ( x2 , t 2 )
一般说来时间相隔越远相关性越弱自相关函数的绝对值也越弱当两个时刻重合时其相关性应是最强的所以r中心化自相关函数?自相关系数正交独立不相关充分条件正态随机过程10?若均值与方差总功率存在存在称为二阶矩过程相关理论自相关函数和方差12t1t2例21一个随机过程由四条样本函数构成每条样本函数等概时刻t1t2上各条样本函数的取值给定求13?互相关函数3两个随机过程的相关特性dydx描述两个随机过程任意两个时刻之间的统计关联性t1t214?互协方差函数
1 2 (t ) R X (t , t ) m (t ) A 2
2 X 2 X
11
6
• • • •
t1
例2.1 一个随机过程由四条样本函数构成,每条样本函 数等概,时刻t1,t2上各条样本函数的取值给定,求RX (t1 , t2 )
5
4 3 2 1
• • • •
t2
x1(t) x2(t)
若:
R X (t1, t2 ) E[ X (t1)] E[ X (t2 )] 不相关
•2、反映不同随机过程的波形变化
7
•自协方差函数
C X (t1, t2 ) E{[ X (t1) m X (t1)][X (t2 ) mx (t2 )]} E{ X (t1) X (t2 )} m x (t1)mx (t2 ) 中心化自相 R(t1, t2 ) m x (t1)mx (t2 )

概率论与数理统计ppt课件

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注:P( A) 0不能 A ; P( B) 1不能 B S .
2。 A1 , A2 ,...,An , Ai Aj , i j, P( P(
n n i 1
Ai ) P( Ai )
i 1
n
证:令 Ank (k 1, 2,...), Ai Aj , i j, i, j 1, 2,....

5.1 大数定律 5.2 中心极限定理

第六章 数理统计的基本概念
• • 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
4
第七章 参数估计
• • • 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计
第八章 假设检验
• • • • • • • 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 假设检验 正态总体均值的假设检验 正态总体方差的假设检验 置信区间与假设检验之间的关系 样本容量的选取 分布拟合检验 秩和检验
A B 2 A=B B A
B A
S
例: 记A={明天天晴},B={明天无雨} B A
记A={至少有10人候车},B={至少有5人候车} B
A
一枚硬币抛两次,A={第一次是正面},B={至少有一次正面}
BA
13


事件的运算
A与B的和事件,记为 A B
8
§1 随机试验
确定性现象
自然界与社会Βιβλιοθήκη 活中的两类现象不确定性现象
确定性现象:结果确定 不确定性现象:结果不确定

例:
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定 明天天气状况 ——不确定 买了彩票会中奖

随机过程的统计特性PPT教学课件

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4. 互相关函数和互协方差函数 设有两个随机过程X(t)和Y(t),它们在 任意两个时刻t1和t2的状态分别为X(t1) 和Y(t2),则随机过程X(t)和Y(t)的互相 关函数定义为
RXY (t1,t2 ) E[ X (t1)Y (t2 )]
xyf XY (x, y;t1,t2 )dxdy
FX ( x1, x2; t1, t2 ) P{X (t1) x1, X (t2 ) x2}
称为随机过程X(t)的二维概率分布函数。
若 FX ( x1, x2;t1, t2 ) 对x1,x2的偏导数 存在,则定义
fX
(x1, x2;t1, t2 )
2 FX
(x1, x2;t1, t2 ) x1x2
正常红细胞
镰刀型红细胞
一、引起变异的原因
环境 遗传物质
不能遗传 能够遗传
二、遗传物质改变的因素:
染色体的改变
基因的重组
基因的突变
1、提出问题: 花生果实大小有变异吗?
2、做出假设: 花生果实的个体大小存在变异
(1)材料用具 两种花生、尺、笔、坐标纸(或白纸) (2)实施过程及测量数据
①选取了大花生30粒,小花生30粒 ②测量的大花生的数据 ③测量的小花生的数据 ④根据所测数据绘制坐标图(或直方图)
nX ( n
,
t)
| 0
相关函数与二维特征函数之间的关系为:
RX
(t1, t2 )
2X
(1,2 ; t1, t2 ) 12
|12 0
第七单元 第二章
第五节 生物的变异
生物的变异现象在生物中 是普遍存在的。
要探究的问题:花生果实大小的变异 材料:两个品种的花生、纸、笔、尺 采用的方法:通过观察两种不同花生的

《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

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1.2
一、随机变量
随机变量及其概率分布
(用数学的方法研究随机试验,将实验结果与实数相对应)
1. 定义
设 (Ω, F, P ) 为一概率空间, X (ω ) 是一个定义在 Ω 上的实函数【对每一个实验结果 ω ∈ Ω ,有一个实数
X (ω ) 与 之 对 应
, X (ω ) 是 定 义 在 Ω 上 的 实 单 值 函 数 ( 定 义 域 Ω , 值 域 为 实 数 ) 】 ,如果
3.随机矢量(多维随机变量)
一个随机试验的结果用多个随机变量描述 或多个随机变量按一定的顺序排列起来 如电流信号的振幅、相位、角频率,三维随机变量 一个 n 维矢量表示为 X = [ X 1 , X 2 ,... X n ]
二、概率分布
1.概率分布函数(累积分布函数)cumulative distribution function
6.概率公理
设样本空间 Ω 是一个任意给定的非空集合,事件的全体 F 是 Ω 的某些子集组成的一个事件 σ 域。 如果 P 是 F 上的一个实值函数,即每一个 A ∈ F ,有一实数 P( A) 与之对应,且满足 ① 非负性 ② 规范性
∀A ∈ F , P( A) ≥ 0 ;
P (Ω ) = 1 ;
2
随机过程讲义
山东大学信息科学与工程学院
2011-09
③ 可列可加性
若 Ai ∈ F ,且 i ≠ j 时 Ai A j = φ ,i, j =1,2,…, 两两不相容的事件
P (∪ Ai ) = ∑ P ( Ai )
i =1 i =1


则称 P 是( Ω ,F )上的一个概率测度, P( A) 为事件 A 的概率,而( Ω ,F ,P)称为概率空间。

《概率论与数理统计》课件-随机过程

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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。

概率统计和随机过程课件第十一章:随机过程引论

概率统计和随机过程课件第十一章:随机过程引论

随机过程的概率分布函数
定义
概率分布函数是描述随机过程取值范 围的函数,它给出了随机过程在任意 时刻取值小于或等于某个值的概率。
性质
计算方法
通过积分计算随机过程取某个区间的 概率,即概率分布函数的积分。
概率分布函数具有非负性、规范性和 单调不减性。
随机过程的数字特征
01
02
03
04
均值
描述随机过程的平均水平或中 心趋势的量。
独立性
如果两个随机过程在时间上互不相关,即它们的统计特性相互独立,则称这两个随机过程 为独立的。独立性是描述两个随机过程之间关系的重要性质。
遍历性
如果一个随机过程的统计特性在时间上趋于稳定,即随着时间的推移,该随机过程的概率 分布或均值等统计量趋于某个常数,则称该随机过程具有遍历性。遍历性是描述一个随机 过程长时间行为的重要性质。
04
随机过程的高频性质
随机过程的频谱分析
频谱分析
频谱分析是研究随机过程频率域特性的方法,通过将时间 域的随机过程转换为频率域进行分析,可以揭示随机过程 的频率结构和特征。
离散频谱与连续频谱
根据随机过程的时间离散程度,频谱可以分为离散频谱和 连续频谱。离散频谱对应于离散时间随机过程,连续频谱 对应于连续时间随机过程。
概率统计和随机过程课件 第十一章:随机过程引论
• 随机过程引论 • 随机过程的概率分布 • 随机过程的变换与运算 • 随机过程的高频性质 • 随机过程的应用
01
随机过程引论
随机过程的定义与分类
定义
随机过程是随机变量在时间或空间中的变化。它描述了一个随机现象在连续时间或离散时间下的变化规律。
分类
随机过程在信号处理中的应用

随机过程的数字特征

随机过程的数字特征

X (t) E[X (t)] xf1(x;t)dx
对于一切 t T , X (t) 是t 的函数, 称为随机过程X(t)的均值函数, 简称均值;
(2)过程在 t的状态 X(t) 的二阶原点矩
X2 (t) E[X 2 (t)]
x2
f1 ( x; t )d x
称为随机过程X(t)的均方值函数,简称均方值;
相关系数
XY
cov(X ,Y ) DX DY
如果 XY 0 则称 X与Y不相关;
随机过程的数字特征 T是参数集, T (,) 随机变量族 {X (t),t T}
是一个随机过程, 对于任意给定 t T 过程在 t 时刻的 状态 X (t)是一个随机变量,
一维概率密度 f1(x ;t) (1)过程在 t 的状态 X(t) 的数学期望
EX 2
x2
f
X
(x)dx
x2 f (x, y)dxdy
方差
DX E(X EX )2 x
EX 2 (EX)2
二阶原点混合矩 E(XY)
xyf (x, y)dxdy
协方差
cov(X ,Y ) E[(X EX )(Y EY )]
E(XY ) EX EY
(4)随机过程X(t)的自相关函数,简称相关函数,
RX (t1,t2 ) E[X (t1) X (t2 )]
x1x2 f2 (x1, x2 ;t1,t2 )dx1dx2
(5)随机过程 X(t)的自协方差函数,简称协方差,
CX (t1,t2 ) E{[ X (t1) EX(t1)][X (t2 ) EX(t2 )]}
第三节 随机过程的数字特征
随机变量数字特征复习:
X,Y为随机变量, 联合概率密度 f (x, y),
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随机过程的数字特征
<概率统计习题解>, 15元一本地点: 主南311
第三节随机过程的数字特征
随机变量数字特征复习:
Y X ,为随机变量, 联合概率密度),,(y x f 边沿概率密度)
(),(y f x f Y X 数学期望(均值)
⎰⎰⎰+∞∞-+∞
∞-+∞∞-==dxdy
y x xf dx x xf EX X ),()(=)],([Y X g E ⎰⎰+∞∞-+∞
∞-dxdy
y x f y x g ),(),(
二阶原点矩
⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞-+∞∞-==dxdy
y x f x dx x f x EX X ),()(2
22方差dx
x f EX x EX X E DX X )()()(22⎰+∞
∞--=-=2
2)(EX EX -=二阶原点混合矩⎰⎰+∞∞-+∞
∞-=dxdy
y x xyf XY E ),()(
随机过程的数字特征
是参数集,T ),(+∞-∞⊂T 随机变量族}),({T t t X ∈是一个随机过程,(11.1)
(1)过程在的状态的数学期望t )(t X 对于任意给定,t T ∈的状态)(t X ,具有一维概率密度)
;(11t x f 在t 时刻dx t x xf t X E t X );()]([)(1⎰+∞
∞-==μ
对于一切,t T ∈称为随机过程)(t X 的均值函数,简称均值;
是的函数,
t ()X t μ(2)过程在
的状态的二阶原点矩t )(t X dx t x f x t X E t X );()]([)(1222
⎰+∞∞-==ψ(11.2)
称为随机过程的均方值函数,简称均方值;
)(t X
(3)二阶中心矩(方差)
2
2)]()([)]([)(t EX t X E t X D t X
-==σ2
)]()([t t X E X μ-=)()]([2
2t t X E X μ-=(11.3)
称为随机过程的方差函数,简称方差,)(t X 均方差;
)(t X σ
任选, 状态是两个随机变量,T t t ∈21,)(),(21t X t X 具有二维概率密度)
,;,(21212t t x x f (4)随机过程的自相关函数,简称相关函数,
)(t X )]
()([),(2121t X t X E t t R X ⋅=212121221),;,(dx dx t t x x f x x ⎰⎰+∞∞-+∞
∞-=(11.4)
1212(,)R t t t t 自相关函数关于和对称。

(5)随机过程的自协方差函数,)(t X 121122(,)
{[()()][()()]}X C t t E X t EX t X t EX t =-⋅-)]}
()([)]()({[2211t t X t t X E X X μμ-⋅-=(11.5)
简称协方差函数,1212(,)X C t t t t 协方差函数关于和对称。

均值、均方值、方差和均方差是刻划随机过程在各个状态的统计特性的,而自相关函数和自协方差函数是刻划随机过程的任何两个不同状态的统计特性的.这五个数字特征之间,具有如下关系.
22
()[()][()()](,)
X
X t E X t E X t X t R t t ψ==⋅=121122(,){[()()][()()]}
X C t t E X t EX t X t EX t =-⋅-)]}()([)]()({[2211t t X t t X E X X μμ-⋅-=)]
(),(cov[21t X t X =)
()()]()([2121t EX t EX t X t X E ⋅-⋅=)
()(),(2121t t t t R X X X μμ⋅-=
2
2)]
()([)]([)(t EX t X E t X D t X
-==σ2
)]
()([t t X E X μ-=2((,),)()
X
X X R t t C t t t μ==-)()]([22
t t X E X
μ-=)
()(22t t X
X
μ-ψ=通过以下例子,就可以看出随机过程数字特征的实际意义.
例1
设随机相位正弦波)cos()(Θ+=t a t X ω+∞
<<∞-t 式中是常数,
ω,a Θ是在区间)
2,0(π上服从均匀分布的随机变量.
求:
的均值函数、方差函数、自相关函数和自协方差函数. )(t X 解:依题意的概率密度为
Θ
例2: 设随机过程Yt
X t Z +=)(+∞
<<∞-t 式中服从, 服从,
X )
,(21
σa N Y ),(22
σb N 且与的相关系数,
X Y ρρ=XY 求:
的自相关函数.)(t Z 121222
1212(,)[()()]()()()()
=++=+++R t t E X Yt X Yt E X t t E Y t t E XY 解:
设随机过程的数学期望为协方差函数而是一个函数。

试求随机过程 的数学期望和协方差函数。

12{(),-}(),(,),()()()()
x X X t t m t C t t t Y t X t t ϕϕ∞<<+∞=+例4[()][()()]()
X E Y t E X t t m t ϕϕ=+=+=-==1212121212cov(,)[()()][()][()]
cov (,)(,)
X X t t E Y t Y t E Y t E Y t t t C t t 解
对于两个随机过程和,}),({1T t t X ∈}),({2T t t Y ∈和)(1t X 过程在的状态.
)(t Y 2t )(2t Y 和的二阶原点混合矩
)
(1t X )(2t Y )]
()([),(2121t Y t X E t t R XY =(11.7)
称为随机过程和的互相关函数;
)(t X )(t Y 任选1122,,
t T t T ∈∈)(t X 1t 过程

的状态
两个随机过程的联合分布和数字特征
和的二阶中心混合矩
)(1t X )(2t Y )]}
()()][()({[),(221121t t Y t t X E t t C Y X XY μμ--=(11.8)
称为随机过程和的互协方差函数;
)(t X )(t Y 并且有
12(,)X Y C t t =1212(,)()()
XY X Y R t t t t μμ=-1212[()()][()][()]
XY X Y E X t Y t E X t E Y t -问题:互相关函数,互协方差函数是否关于t 1, t 2对称?
定义: 如果对任意,都有
2211,T t T t ∈∈0),(21=t t C XY 亦即
)]
([)]([)]()([2121t Y E t X E t Y t X E ⋅=则称随机过程和是不相关的.)(t X )(t Y 显然,相互独立的两个随机过程必不相关.例5: 设某接收机收到周期信号电压)(t S 和噪声电压
)
(t N [()]0 E N t =,
, 且设
的均值,自相关函数与输入电压
)()()(t N t S t V +=的数字特征的关系., 互不相关.()N t 且)(t S 与()(()())()
V S u t E S t N t u t =+=121122(,)[(()())(()())] =++V R t t E S t N t S t N t 解
试导出输出电压
12121212[()()][()()]
[()()][()()]
=+++E S t S t E N t S t E S t N t E N t N t
1212121212()()[()()][()()]0.(,)(,)(,)
V N S S t N t E N t S t E S t N t R t t R t t R t t ===+由于与互不相关
所以
作业
•习题5,7,8,9,11
31。

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