2.3均值、方差、自相关函数的估计
自相关函数求均值
自相关函数求均值
自相关函数是一种用于衡量时间序列中各时间点之间相互关联
程度的统计方法。
在实际数据处理和分析中,常常需要求出自相关函数的均值。
这个均值可以用来判断时间序列的相关性和稳定性。
要求自相关函数的均值,可以通过下面的步骤来实现:
1.计算自相关函数。
自相关函数是用于描述时间序列之间相关性的函数。
它可以通过计算时间序列的协方差来得到。
具体计算方法是:对于时间序列X(t),其自相关函数R(k)可以表示为:
R(k) = E[(X(t)-u)(X(t-k)-u)] / Var(X(t))
其中,u是时间序列的均值,Var(X(t))是时间序列的方差。
k表示时间序列之间的间隔。
可以通过计算不同间隔的自相关函数,得到一个自相关函数序列。
2.求自相关函数序列的均值。
将自相关函数序列中的所有值求和,然后除以序列的长度,即可得到自相关函数的均值。
这样就可以得到时间序列的自相关函数均值。
如果均值接近于0,则说明时间序列之间的相关性较小;如果均值接近于1,则说明时间序列之间的相关性较大。
根据自相关函数的均值可以判断时间序列的相关性和稳定性,从而为数据处理和分析提供参考。
- 1 -。
均值、方差、自相关函数的估计
2
{x(t)
E[x(t)]}2
f
( )d
0
2
0 [sin(0t
)
0]2
1
2
d
1 2
(3)自相关函数
R(t1,t2 ) E[x(t1)x(t2 )]
2
0 [x(t1)x(t2 )] f
( )d
2
0 sin(0t1
) sin(0t1
)
1
n0
此估计均值为:
^
E[ x2 ]
E
1 N
N 1
[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
E[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
x2
n0
x2
(2.3.6)
因为估计的均值等于真值,故为无偏估计
估计的方差为:
^
^
^
var(
2 x
)
E{[
2 x
E[x(n)x(m)] E[x(n)]E[x(m)] mx2
2 E[m x ]
1 N
mx2
N 1 N 1
[
m2x ]
n0 m0,mn
1 N
mx2
N N
1
m2
x
上式代入式(2.3.3),有
^
var(mx )
1 N
mx2
N N
1
m2
x
m2x
1 N
E(
2 x
)]2}
将式(2..6)代入上式,得
ar模型均值方差自相关推导及结果
ar模型均值方差自相关推导及结果自回归(AR)模型是一种常用的时间序列模型,用于描述时间序列数据之间的依赖关系。
AR模型的推导涉及到均值、方差和自相关的计算。
首先,我们来看AR模型的定义。
对于一个AR(p)模型,其数学表达式可以写作:Y_t = c + φ_1Y_(t-1) + φ_2Y_(t-2) + ... + φ_pY_(t-p) + ε_t.其中,Y_t是时间序列的观测值,c是常数,φ_1至φ_p是模型的参数,ε_t是白噪声误差项。
这个模型表示当前时刻的观测值与过去p个时刻的观测值之间存在线性关系。
接下来,我们来推导AR模型的均值、方差和自相关性质。
1. 均值:AR模型的均值可以通过模型的数学期望得到。
假设AR模型的期望为μ,我们可以得到:μ = c / (1 φ_1 φ_2 ... φ_p)。
2. 方差:AR模型的方差可以通过模型的自协方差函数得到。
假设AR模型的方差为σ^2,我们可以得到:σ^2 = γ(0) = σ^2 / (1 φ_1^2 φ_2^2 ... φ_p^2)。
其中,γ(0)表示自协方差函数在滞后0时的取值。
3. 自相关:AR模型的自相关性可以通过自相关系数得到。
假设AR模型的自相关系数为ρ_k,我们可以得到:ρ_k = φ_k + ρ_1φ_(k-1) + ρ_2φ_(k-2) + ... +ρ_(k-1)φ_1。
其中,ρ_k表示滞后k时的自相关系数。
综上所述,AR模型的均值、方差和自相关性质可以通过模型的参数和白噪声误差项来推导和计算。
这些性质对于理解和分析时间序列数据具有重要意义,可以帮助我们进行模型的识别、估计和预测。
平稳过程公式自协方差函数自相关函数的计算公式
平稳过程公式自协方差函数自相关函数的计算公式为了计算平稳过程的自协方差函数和自相关函数,我们首先需要了解平稳过程、协方差函数和自相关函数的定义和计算方法。
一、平稳过程的定义在时间序列分析中,平稳过程指的是具有稳定统计特性的随机过程。
简单来说,平稳过程是指整个时间序列的统计分布在不同时刻不发生明显变化的过程。
二、协方差函数的定义和计算公式协方差函数用来衡量两个随机变量之间的线性关系程度。
对于平稳过程,协方差函数只与时间间隔有关,而与具体的时间点无关。
对于平稳过程{X(t)},其协方差函数γ(k)定义为:γ(k) = Cov(X(t), X(t+k))其中,Cov表示协方差的计算,k表示时间间隔。
根据简单的平均值计算公式,协方差函数的计算公式为:γ(k) = E[(X(t)-μ)(X(t+k)-μ)]其中,E表示期望操作,μ表示随机变量X(t)的均值。
三、自相关函数的定义和计算公式自相关函数用来衡量一个随机过程在不同时刻的相关性。
对于平稳过程,自相关函数只与时间间隔有关,而与具体的时间点无关。
自相关函数ρ(k)定义为:ρ(k) = Co v(X(t), X(t+k)) / Var(X(t))其中,Cov和Var分别表示协方差和方差。
根据协方差函数和方差的定义,自相关函数的计算公式为:ρ(k) = γ(k) / γ(0)其中,γ(k)表示协方差函数。
四、总结通过以上的论述,我们可以得出平稳过程的自协方差函数和自相关函数的计算公式:自协方差函数:γ(k) = Cov(X(t), X(t+k))自相关函数:ρ(k) = γ(k) / γ(0)需要注意的是,在实际计算中,协方差函数和自相关函数通常只计算一部分的值,比如只计算前几个滞后阶数的值,以节省计算时间和资源。
总而言之,平稳过程的自协方差函数和自相关函数提供了衡量序列内在关系的重要指标,对于分析时间序列的特征和预测未来数值具有重要作用。
正确理解和计算这些函数的公式是进行时间序列分析的基础。
随机信号分析2习题(供参考)
2.1 由下式定义的两电平二进制过程X(t)=A or – A,(n-1)T<t<nT 式中电平A 或-A 以等概率独立出现,T 为正常数,以及n=0,正负1,正负2,正负3……(1)、画出一个样变函数的草图;(2)、它属于哪一类随机过程?(3)、求一、二维概率密度函数。
(1)(2) 所以是确定的。
(3)2.2 设有下列离散随机过程:X (t )=CC 为随机变量,可能取值为1,2,3,其出现的概率分别为0.6,0.3,0.1(1) 是确定性随机过程?(2 ) 求任意时刻X(t)的一维概密。
解:(1)是(2) 1X(t)2,p(x,t)0.6(1)0.3(2)0.(3)3x x x δδδ⎧⎪==-+-+-⎨⎪⎩2.3 已知随机过程X(t)为 00),t (Xcos )t (X ωω=是标准高斯随机变量是常熟X ,,求X (t )的一维概率密度。
解:发22x x cos(t)(,)(,)())cos(t)2cos (t)d x p x t F x t p dx ωωω'==- 2.4 利用投掷一枚硬币的实验定义随机过程为X(t)=cos πt,出现正面,2t ,出现反面,假设出现正面和反面的概论各位1/2,试确定X(t)的一维分布函数Fx(x;1/2), Fx(x;1),以及二维发布函数Fx(x1,x2;1/2,1).解: x1 x2X :(t=1/2) 0 1Y (t=1) 1 22.5 随机过程X(t)由四条样本函数组成,如图题 2.6,出现的概论分别为p(§1)=1/8,p(§2)=1/4,p(§3)=3/8,p(§4)=1/4,求E[X(t1)],E[X(t2)],E[X(t1)X(t2)]及联合概率密度函数px(x1,x2;t1,t2)。
解:2.6 随机过程X(t)由如题 2.6图所示的三条样本函数曲线组成,并以等概率出现,试求E[X(2)], E[X(6)], E[X(2)X(6)], Fx(x;2),Fx(x;6),Fx(x1,x2;2,6).解:()A or A A A k -=-=∑∞-∞=,;nT t h )t (X k kX1 x2 x3T1=2 3 4 6E[X(2)]=313)643(31=++ E[X(6)]=314)752(31=++ E[X(2) X(6)]=155(3x54x76x2)33++= [])6x ()4x ()3x (31)x,2(f -+-+-=δδδ2.7随机过程X(t)由三条样本函数构成,cost )3,t (X sint;)2,t (X ;1)1,t (X ===ξξξ ,并以等概率出现,求E (X(t)),和 R(t1,t2)解:2.8 已知随机过程X(t) 的均值为m(t), 协方差函数为C(t1,t2), 又知f(t)是确定的时间函数,试求随机过程Y(t)=X(t)+f(t)的均值及协方差。
均匀分布函数的自相关函数
均匀分布函数的自相关函数
随机变量的自相关函数是描述随机变量变化趋势的一种工具,可以用来分析和理解随机变量之间的关系。
均匀分布函数的自相关函数是用来表征均匀分布函数的变化趋势的重要工具。
均匀分布函数是概率分布的一种,它表示每个可能的取值的发生概率都是相同的。
均匀分布函数的自相关函数是用来表示均匀分布函数的变化趋势的重要工具,它可以用来分析和理解均匀分布函数之间的关系。
均匀分布函数的自相关函数是一个用来描述均匀分布函数变化趋势的函数,它由一组参数组成。
这些参数用来描述均匀分布函数的变化趋势,其中包括:均值、方差、协方差、相关系数等等。
均匀分布函数的自相关函数可以用来分析均匀分布函数的变化趋势,其中最常用的参数是均值、方差、协方差和相关系数。
均值是用来衡量均匀分布函数变化趋势的期望值,而方差则可以用来衡量函数变化趋势的稳定性,协方差可以用来衡量函数变化趋势之间的相关性,而相关系数则可以用来衡量函数变化趋势之间的线性关系。
均匀分布函数的自相关函数可以用来描述均匀分布函数的变化趋势,从而为均匀分布函数的研究提供宝贵的息。
它可以帮助我们更好地理解均匀分布函数之间的关系,从而为均匀分
布函数的研究提供有益的息。
因此,均匀分布函数的自相关函数是一种重要的工具,它可以帮助我们更好地理解均匀分布函数之间的关系,并且为均匀分布函数的研究提供有益的息。
信号检测与估计理论(复习题解)-精选文档
a ba 0 图 2. 1 (b)
ab y
2 b y x
2 2 y 4 x
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 例题解答
例 2 . 3 设连续随机信号 x ( t ) a cos( t ), 其振幅 a 和频率 已知 相位 在 [ , ) 范围内均匀分布。分析 该信号的广义平稳 并求其自 差函数 。 解 : 分析该信号是否满足广 义平稳的条件。 信号的均值 ( t ) E a cos( t ) a cos( t ) p ( ) d x
2 1 ( y b ) / 2 1 x p ( y ) exp 2 2 2 2 2 x x 1 2
2 1 y ( 2 b ) x exp 2 2 8 8 x x 1 2
二. 离散随机信号矢量
1. 概率密度函数描述 。 2. 统计平均量:均值矢量 , 协方差, 协方差矩阵。 3. 各分量之间的互不相关 性和相互统计独立性及 关系。 4. 高斯离散随机信号矢量 的概率密度函数及特 点: x ~ N ( μ , C ), 互不相关等价于相互统 计独立 , 独立同分布 x x
E ( x b ) b
y
2 y
2 2 22 E ( y b ) E ( x b b ) E ( x 0 ) a / 6
第2章 信号检测与估计理论的基础知识 例题解答
当 a b 2 a 时, p ( y ) 的函数曲线如图 2 . 1 (b)所示 。 p ( x) p( y ) 1/ a 1/ a
第 1章
信号检测与估计概论
第六章 相关函数的估计
6. 相关函数的估计(循环相关)6.1. 相关函数与协方差函数 6.1.1. 自相关函数和自协方差函数1、 自相关和自协方差函数的定义相关函数是随机信号的二阶统计特征,它表示随机信号不同时刻取值的关联程度。
设随机信号)(t x 在时刻j i t t ,的取值是j i x x ,,则自相关函数的定义为ji j i j i j iNn n jn iN j i j i x dxdx t t x x f x xx xNx x E t t R ⎰⎰∑====∞→),;,(1lim ][),(1)()(式中,上角标“(n )”是样本的序号。
自协方差函数的定义与自相关函数的定义相似,只是先要减掉样本的均值函数再求乘积的数学期望。
亦即:ji j i j i x j x iNn x n jx n iN x j x i j i x dxdx t t x x f m x m xm x m xNm x m x E t t C j i j i j i ⎰⎰∑--=--=--==∞→),;,())(())((1lim )])([(),(1)()(当过程平稳时,);,(),;,(τj i j i j i x x f t t x x f =。
这时自相关函数和自协方差函数只是i j t t -=τ的函数,与j i t t ,的具体取值无关,因此可以记作)(τx R 和)(τx C 。
对于平稳且各态历经的随机信号,又可以取单一样本从时间意义上来求这些统计特性:时间自相关函数为:⎰+-∞→+=22)()(1lim)(TT T x dt t x t x TR ττ时间自协方差函数为:⎰+-∞→-+-=22])(][)([1lim)(TT x x T x dt m t x m t x TC ττ在信号处理过程中,有时会人为地引入复数信号。
此时相应的定义变成][),(*j i j i x x x E t t R =)]()[(),(*j i x j x i j i x m x m x E t t C --=式中,上角标*代表取共轭。
[应用随机过程][习题][01]
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2010-7-30
第三章习题
(2)在宽平稳的基础上讨论各态历经性 时间均值:
1 T 1 X (t ) = lim ∫T X (t )dt = Tlim 2T T →∞ 2T →∞ 1 T 1 +T = ∫ s (t + )dt = ∫ s (θ )dθ T 0 T = E[ X (t )]
∫
T
T
s (t + )dt
X(t)的均值具有各态历经性
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第三章习题
时间相关性:
1 T X (t ) X (t + τ ) = lim X (t ) X (t + τ )dt T → ∞ 2T ∫T 1 T = lim s (t + ) s (t + τ + )dt T →∞ 2T ∫T 1 T = ∫ s (t + ) s (t + τ + )dt T 0 1 +T = ∫ s (θ ) s (θ + τ )dθ = RX (t ) T
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第二章习题
R X (t1 , t 2 ) = E[ X (t1 ) X (t 2 )] = E{[ A cos(ω 0 t1 ) + B sin(ω 0 t1 )][ A cos(ω 0 t 2 ) + B sin(ω 0 t 2 )]} = E[ A 2 cos(ω 0 t1 ) cos(ω 0 t 2 ) + B 2 sin(ω 0 t1 ) sin(ω 0 t 2 )] = E[ A 2 ] cos(ω 0 t1 ) cos(ω 0 t 2 ) + E[ B 2 ] sin(ω 0 t1 ) sin(ω 0 t 2 ) = σ 2 [cos(ω 0 t1 ) cos(ω 0 t 2 ) + sin(ω 0 t1 ) sin(ω 0 t 2 )] = σ 2 cos[ω 0 (t1 t 2 )]
2.3 均值、方差、自相关函数的估计
周期信号的相关函数依然是周期信号,且与原信号的周期相同
3.平稳随机信号的相关函数
平稳随机信号的自相关函数和互相关函数分别定义为:
Rx (m) E[ x ( n) x( n m)]
*
(2.4.10)
(2.4.11)
Rxy (m) E[ x ( n) y ( n m)]
*
平稳随机信号的相关函数的性质:
l
= x[(m l )] y(l )
l
=x(m) y (m)
确定性能量信号的相关函数的性质
6)相关定理 能量信号的相关函数与能量谱是傅立叶变换对。根据 1.1.5节介绍的正反傅立叶变换的定义式、可以将该定理表示 为: 2 X (e j ) F[ Rx ( x)] Rx (m)e jm (2.4.7)
1.确定性能量信号的相关函数 什么是确定性信号?——自变量的确定函数
数字关系式或图表惟一地确定 能量信号是指能量有限的信号。对连续和离散时间信号分别满足:
2
E
1 P lim T 2T
x(t ) dt
2
E
n
x(n)
如果信号能量无限大,比如确定性的用期信号、阶跃信号以及随机信号,就 不能从能量而应从功率的角度去研究它们,这类信号叫功率信号。
功率谱
2.4.2 随机信号的功率谱
平稳随机信号的功率谱具有如下性质:
S 1)不论x(n)是实序列还是复序列, x (e ) 都是 的实函数
j
S 2)如果x(n)是实序列, x (e ) 具有偶对称性
j
S x (e ) S x ( e
并且周期为
j
j
) S x (e )
时间序列分析-均值和自协方差函数的估计
均值估计公式
设 x1, x2 , , xN 是平稳列 {X t}的观测。
EXt 的点估计为
xN
1 N
N
xk
k 1
把观测样本看成随机样本时记作大写的
X1, X 2 , , X N
谱密度平方可积的充要条件
对于实际工作者来讲谱密度平方可积的条件通 常很难验证。于是希望能把定理2.2中谱密度
平方可积的条件改加在自协方差函数 { k} 的收
敛速度上。
定理2.3 对于一平稳序列{X t}. 它的自协方差函 数平方可积的充分必要条件是它的谱密度平方 可积。
这个结论主要是利用实变函数论中Fourier级数
第四章
均值和自协方差函数的估计
本章结构
均值的估计 自协方差函数的估计 白噪声检验
§4.1 均值的估计
相合性 中心极限定理 收敛速度 X 的模拟计算
均值、自协方差函数的作用
AR,MA,ARMA模型的参数可以由自协方差函数 唯一确定。
有了样本之后,可以先估计均值和自协方差函 数。
的理论。只有证明 f () 0 时用了周期图(如
P.67定理3.1的证明,那里{ k }绝对可和)。证明
略。
推论2.4 设{t } 是独立同分布的白噪声 WN(0, 2).
满足4
E
4 t
. 如果线性平稳序列(2.8)的自协
方差函数平方可和:k
2 k
.
则定理2.2中的结
论成立。
k 快速收敛条件下的中心极限定理
k是 k 的渐进无偏估计:
limE k k . N
ma模型均值方差自相关推导及结果
ma模型均值方差自相关推导及结果
移动平均(MA)模型是时间序列分析中常用的一种模型,用来描述时间序列数据中的随机波动。
MA模型的一般形式可以表示为:
Yt = μ + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q.
其中,Yt表示时间t的观测值,μ是常数项,εt是白噪声误差,θ1至θq是模型的参数,q表示滞后阶数。
首先,我们来推导MA模型的均值和方差。
由于白噪声误差的期望为0,所以MA模型的均值可以表示为:
E(Yt) = μ。
这意味着在MA模型中,观测值的均值等于常数项μ。
接下来是方差的推导。
由于白噪声误差之间是相互独立的,我们可以得到MA模型的方差为:
Var(Yt) = σ^2 + θ1^2σ^2 + θ2^2σ^2 + ... +
θq^2σ^2。
= σ^2(1 + θ1^2 + θ2^2 + ... + θq^2)。
这里,σ^2表示白噪声误差的方差。
因此,MA模型的方差与白噪声误差的方差有关,且受到参数θ1至θq的影响。
另外,我们还可以推导MA模型的自相关函数。
MA模型的自相关函数在滞后k时刻的值可以表示为:
ρk = θk / (1 + θ1^2 + θ2^2 + ... + θq^2)。
这表明在MA模型中,自相关函数的值受到参数θ1至θq的影响,且随着滞后阶数的增加而逐渐减小。
综上所述,我们得出了MA模型的均值、方差和自相关函数的推导及结果。
这些结果对于理解和分析时间序列数据中的随机波动具有重要意义,可以帮助我们更好地把握数据的特点和规律。
随机过程重要公式
随机过程重要公式随机过程是指一组随机变量的有序组合。
在应用中,随机过程常用于描述时间序列的随机变化。
随机过程具有一些基本的性质和公式,这些公式对于理解和分析随机过程是非常重要的。
下面是一些随机过程的重要公式:1.期望和协方差:对于一个随机过程X(t),它的期望值E[X(t)]定义为随机变量X(t)的平均值。
协方差Cov(X(t), X(s))定义为随机变量X(t)和X(s)的相关性。
2.自协方差函数:随机过程中,自协方差函数描述了随机变量在不同时间点的相关性。
它定义为Cov(X(t), X(s))=E[(X(t) - E[X(t)])(X(s) - E[X(s)])]。
3.自相关函数:自相关函数是自协方差函数的无偏估计,它表示随机过程X(t)在不同时刻的相关性。
它定义为ρ(t, s) = Cov(X(t),X(s))/√(Var(X(t))Var(X(s)))。
4.平均值和方差:对于一个随机过程X(t),它的平均值μ(t)定义为E[X(t)],方差σ^2(t)定义为Var(X(t))。
平均值和方差是衡量随机过程内部变化的重要指标。
5.马尔可夫性:如果对于任意时间点t,给定过去的信息X(s),s<t,未来的信息X(u),u>t与现在的信息X(t)是独立的,则称随机过程具有马尔可夫性。
6.鞅:鞅是一种随机过程,它的期望条件在给定过去信息下保持不变。
即E[X(t),X(s),s<t]=X(s),对于任意时间点t。
7.平稳性:平稳性是指随机过程的统计特性在时间平移下保持不变。
如果一个随机过程的均值和自相关函数不随时间变化,则称该随机过程是平稳的。
8.自相关时间函数:自相关时间函数描述了随机过程中自相关函数随时间变化的情况。
它通常用于分析时间序列的长期依赖性。
9.平稳随机过程的功率谱密度:平稳随机过程的功率谱密度描述了随机过程频谱的分布情况。
它是自相关函数的傅里叶变换。
10.随机过程的滑动平均:随机过程的滑动平均是指对随机过程X(t)在一些时间窗口内的平均值。
自相关函数和自协方差函数
9.2.3 自相关函数和自协方差函数上面介绍的均值、均方值和方差描述的是一维随机变量的统计特性,不能反映不同时刻各数值之间的相互关系。
例如,随机信号X(t) 分别在t 1,t 2时刻的随机取值X(t1),X(t2) 之间的关联程度如何,这种关联称为自关联。
同样,我们也要研究两个随机信号X(t)和Y(t)数值之间的关联程度,这种关联性称为X 与Y 之间的互关联(下一小节介绍)。
1.自相关函数(Autocorrelation function)自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t 1,t 2,的取值之间的相关程度。
定义6 实随机信号X(t)的自相关函数定义为(9.2.7)由于平稳随机信号的统计特性与时间的起点无关,设, 则有。
所以,平稳随机信号的自相关函数是时间间隔t 的函数,记为R xx (t).2.自协方差函数(Autocovariance function)自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t 1,t 2,的取值之间的二阶混合中心矩,用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化(相对与均值)的相关程度,也称为中心化的自相关函数。
定义7 实随机信号X(t)的自协方差函数定义为(9.2.8)当 时,有 。
显然,自协方差函数和自相关函数描述的特性基本相同。
对于平稳随机信号,自协方差函数是时间间隔t 的函数,记为C xx (t),且有:(9.2.9) 当均值 时,有 。
当随机过程X(t)的均值为常数,相关函数只与时间间隔有关,且均方值为有限值时,则称X(t)为宽平稳随机过程或广义平稳随机过程。
它是由一维、二维数字特征定义的。
一般所说的平稳过程都是指这种宽平稳随机过程。
3.平稳随机信号自相关函数的性质设X(t)为平稳随机过程,其自相关函数为,自协方差函数,则有如下性质:(1) (9.2.10)(9.2.11)即时的自相关函数等于均方差,自协方差函数等于方差。
(2) (9.2.12)即当平稳随机信号是实函数时,其相关函数是偶函数。
自相关的计算过程
自相关的计算过程自相关(Autocorrelation)是一种统计方法,用于衡量一个随机过程的自相似性或相关性。
它是时间序列分析中一个重要的工具,能够帮助我们研究随机变量的变化规律和预测未来的变化。
1.理解自相关的概念和公式:自相关是通过计算变量与其自身的相关系数来衡量随机变量序列内部的相关性。
一般情况下,我们使用皮尔逊相关系数来度量两个随机变量之间的线性相关性。
对于时间序列来说,自相关可以直观地表示为变量在不同时刻的相关程度。
自相关的公式为:R(t,t+k)=(X(t)-μ)*(X(t+k)-μ)/σ^2其中,R(t,t+k)表示在时间t和时间t+k的两个变量的自相关系数,X(t)和X(t+k)分别表示这两个时间点的变量值,μ表示变量的均值,σ^2表示变量的方差。
2.计算均值和方差:为了计算自相关,首先需要计算变量的均值和方差。
均值可以通过对时间序列中的每个变量值求平均来得到,即:μ=(X(1)+X(2)+...+X(n))/n其中,X(1)到X(n)表示时间序列中的变量值,n表示时间序列的长度。
方差可以通过计算每个变量值与均值的差的平方的平均值来得到,即:σ^2=[(X(1)-μ)^2+(X(2)-μ)^2+...+(X(n)-μ)^2]/n3.计算自相关系数:利用均值和方差,我们可以计算时间序列中任意两个变量之间的自相关系数。
假设我们想计算时间点t和时间点t+k的自相关系数,其中k表示时间差:R(t,t+k)=[(X(t)-μ)*(X(t+k)-μ)]/σ^2其中,X(t)和X(t+k)分别表示时间序列在时间点t和时间点t+k的变量值。
4.可视化自相关函数:将自相关系数R(t,t+k)与时间差k进行可视化,可以得到自相关函数。
自相关函数用来显示时间序列中不同时间差下的相关性。
自相关函数的图形通常是一个波动的曲线,其中波峰表示正相关,波谷表示负相关,而自相关系数为0的时间差表示无相关性。
5.解释自相关图形:自相关图形可以帮助我们理解时间序列中的周期性和趋势性。
自协方差函数及其估计
自协方差函数及其估计自协方差函数,也称自相关函数,是统计学中一种非常重要的工具,用于描述时间序列数据中自身成分之间的关系。
在时间序列分析中,自协方差函数是进行分析和建模的一个基础,它不仅可以帮助我们理解时间序列数据的这些成分之间的关系,还可以用于预测未来发展。
自协方差函数描述了时间序列中任意两个时间点之间的相关程度,也就是说,它测量了时间序列中一个时刻和另一个时刻的相关性。
自协方差函数通常用一个数值表示,这个数值反映了两个时间点之间相关性的强弱程度。
如果数值是正数,说明两个时间点相互之间存在正相关关系;如果数值是负数,说明两个时间点相互之间存在负相关关系;如果数值是0,说明两个时间点不存在相关关系。
自协方差函数的估计可以用最小二乘法,平稳时间序列估计,移动平均估计等多种方法进行。
其中,最常用的方法是平稳时间序列估计。
平稳时间序列是一种特殊的时间序列,它满足在任意时段内的统计性质是相同的,也就是说,无论是在哪个时段内进行观测,其统计性质都会保持不变。
这种平稳时间序列的均值和方差是固定的,随机变动的部分符合某种规律。
自协方差函数的估计结果可以用于预测未来时间点的值。
预测时间序列的方法有很多种,其中比较常见的是AR、MA、ARMA、ARIMA等方法。
这些方法的预测精度和时间性能都有很大关系,具体选用哪种方法需要依据实际情况灵活选择。
总之,自协方差函数是时间序列分析和处理中的一个重要步骤,它帮助我们了解了时间序列数据中不同成分之间的关系,也可以用于预测未来发展趋势。
在实际应用时,我们需要选择合适的方法对自协方差函数进行估计和预测,以达到更好的分析和预测效果。
自协方差与自相关函数的估计
∑
n →∞
2 lim Eγ n (k ) = 0
即
Eγˆ k =
1 n−k γ k + Eγ n ( k ) n t =1
∑
易见 在µ未知情况下 仍有 γˆ k 依均方收敛于 γ k
ˆ k 均方收敛于 ρ k 相应的有 ρ
三
根据样本自协方差函数与自相关函数对模型的初步分析
绘图法 设 {ε t } 为独立序列 且为白噪声序列 则由 ε 1 , ε 2 , L , ε n 计算出的自相关函数
若 {xt } 是均值不为零的平稳序列
γˆ k =
估计
1 n−k ( xt − x )( xt + k − x ) n t =1
∑
γ k = E ( x t − µ )( x t + k − µ )
在定理 3.1.1 条件下 可以证明
γˆ k =
且
1 n−k ( xt − µ )( xt + k − µ ) + γ n (k ) n t =1
3 平稳序列的自相关函数的遍历性 1 平稳序列遍历性概念 设平稳序列 {xt } 为遍历的 即对于 xt 的任意函数 f ( xt ) 其集平均 即概率均值有限
E | f ( xt ) |< +∞
则 f ( xt ) 的集平均 E | f ( xt ) | 与其时平均 < f ( xt ) > 相等 即
特别当 {ε t } 为正态序列时 µ 4 = 3σ 4 则上式为
cov(γˆ k , γˆ j ) =
2 渐近正态分布 定理 3.2.1 即
1 ∞ 1 (γ s − k γ s − j + γ s − k γ s + j ) + 0( ) n s = −∞ n
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E[x(n)x(m)] E[x(n)]E[x(m)] mx2
2 E[m x ]
1 N
mx2
N 1 N 1
[
m2x ]
n0 m0,mn
1 N
mx2
N N
1
m
2
x
上式代入式(2.3.3),有
^
var(mx )
1 N
mx2
N 1 N
m2
x
m2x
1 N
(mx2
m2x )
1 N
x2
^
当 N 时,var(mx ) 0
综上,可以得出如下结论: 当各样值互不相关时,对均值的估计是无偏的一致估计
事实上各样值之间是 存在相 关性的
2.3.2 方差的估针
^
计算方差估计值的一种方法是: ]2
n0
此估计均值为:
^
E[ x2 ]
E
1 N
N 1
[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
R 4)互相关函数有 Rxy (m)
* (m)
yx
2
5)Rx (0)Ry (0) Rxy (m)
6) Rxy () mxmy
7) 维纳——辛钦定理 平稳随机过程的功率谱密度和相关函数的关系
维纳—辛钦定理: 平稳随机过程的自相关函数与功率谱密度互为
傅里叶变换,即:
Sx (e j ) F[Rx (m)] Rx (m)e jm m
Sxx ()
2
2). 白噪声序列{w(k)} 白噪声序列是白噪声过程的一种离散形式, 它的自相关函数为
Rww (l) 2 l
l 0, 1, 2,
l
1 0
l 0 l0
谱密度为常数: S w (w) 2
(3) 白噪声序列的产生:
a)(0,1)均匀分布随机数的产生(Rand函数) b)物理方法 (噪声经采样) c)数学运算,(同余运算)
f(
)=
1
2
,
0 2
0, else
E[x(t)] E[sin(0t )]
(2)方差
2
x(t) f ( )d
0
2 0
sin(0t
)
1
2
d
0
2 (t) E{x(t) E[x(t)]}2
2 {x(t) E[x(t)]}2
0
f
( )d
2
0 [sin(0t
) 0]2
1
2
1)若x(n)为实信号,则Rx(m)为实偶函数,即
R Rx (m)
*(m),
x
Rx (m) Rx (m)
R 若x(n)为复信号,则Rx(m)为共轭偶对称 Rx (m)
*(m)
x
2)在m=0时,Rx(m)取得最大值,即 Rx (0) Rx (m)
且 Rx (0) 就是序列的平均功率,即
Rx (0) E[x2(n)] mx2
确定性信号的相关函数
1.确定性能量信号的相关函数 什么是确定性信号?——自变量的确定函数
数字关系式或图表惟一地确定
能量信号是指能量有限的信号。对连续和离散时间信号分别满足:
2
E x(t) dt
2
E x(n)
n
如果信号能量无限大,比如确定性的用期信号、阶跃信号以及随机信号,就
不能从能量而应从功率的角度去研究它们,这类信号叫功率信号。
奇次性。在平衡的三相系统中,由于对称关系,偶次 谐波已经被消除了,只有奇次谐波存在,奇次谐波引 起的危害比偶次谐波更多更大。
谐波危害
对于电力系统来说,电力谐波的危害主要表现有以下几方面: (1)增加输、供和用电设备的额外附加损耗,使设备的温度
过热,降低设备的利用率和经济效益: ①电力谐波对输电线路的影响: 谐波电流使输电线路的电能损耗增加。当注入电网的谐波频
谐波产生的过程
谐波产生的根本原因是由于非线性负载所致。当电流 流经负载时,与所加的电压不呈线性关系,就形成非 正弦电流,从而产生谐波
谐波频率是基波频率的整倍数,根据法国数学家傅立 叶(M.Fourier)分析原理证明,任何重复的波形都可 以分解为含有基波频率和一系列为基波倍数的谐波的
正弦波分量。谐波是正弦波,每个谐波都具有不 同的频率、幅度与相角。谐波可以区分为偶次与
N m0
1 N2
N 1 N 1
E[x(n)x(m)]
n0 m0,mn
1 N2
N 1
N 1
{E[x2 (n)]
E[x(n)x(m)]}
n0
m0,mn
1 N2
N 1
{E[x2 (n)]
n0
1 N2
N 1 N 1
{
n0 m0,mn
E[ x(n)x(m)]}
(2.3.4)
为便于分析,假定x(n)与x(m)是互不相关的,则
S Sx (e j ) Sx (e j )
*(e j )
x
2 3)Sx (e j ) 对所有的 都是非负的,且是 的周期函数 并且周期为
2.5 白噪声过程和谐波过程
白色噪音(白噪声) (1). 白噪声过程: 是一种最简单的随机过程,是一种均值
为零,谱密度为非零常数的平稳随机过 程。它的自相关函数为
事实上,因为式(2.3.5)的均值也只能来自估计,所以方差
的估计往往不是式(2.3.5)而是
^
x2
1 N
N 1
^
[ x(n) mx ]2
n0
可以证明,此为渐近无偏 的一致估计
作业 2.3.3自相关函数的估计
要求:用不超过一页作业纸说明
2.4 相关函数与功率谱
2.4.1 相关函数
因为平稳随机信号的相关函数是确定性的,所 以对平稳随机信号的分析和处理常常在相关域进行。 当用线性移不变离散时间系统对随机信号进行处理 时,虽然信号是随机的,但用来描述线性系统的单 位脉冲响应总是确定性的。所以,接下来首先介绍
确定性能量信号的相关函数的性质:
1)若x(n)为实信号,则Rx(m)为实偶函数,即
R Rx (m)
*(m),
x
Rx (m) Rx (m)
R 若x(n)为复信号,则Rx(m)为共轭偶对称 Rx (m)
*(m)
x
确定性能量信号的相关函数的性质
2)在m=0时,Rx(m)取得最大值,即 Rx (0) Rx (m)
E[x(n) mx ]2
n0
1 N
N 1
x2
n0
x2
(2.3.6)
因为估计的均值等于真值,故为无偏估计
估计的方差为:
^
^
^
var(
x2 )
E{[
2 x
E(
2 x
)]2}
将式(2..6)代入上式,得
^
^
var(
2 x
)
E{[
2 x
2 x
]2}
^
可以证明,当
N
时,var(
2 x
)
0
所以式(2.3.5)对方差的估计是无偏的一致估计
2.3 均值、方差、自相关函数 的估计
用随机系列x(n)的N个取样点{x(0),x(1),…,x(N-1)} 来估计x(n)的均值、方差和自相关函数
例:求随机过程 X (t) sin(0t )
数学期望,方差及自相关函数。其中,w0
为常数,是在区间[0, 2 ]上均匀分布的随机
变量。
解:(1)数学期望Q 的概率密度函数为
6)相关定理
能量信号的相关函数与能量谱是傅立叶变换对。根据
1.1.5节介绍的正反傅立叶变换的定义式、可以将该定理表示
为: X (e j ) 2 F[Rx (x)] Rx (m)e jm
(2.4.7)
m
Rx (m)
F 1[
X
(e
j
)
2
]
1
2
X
(e
j
)
2
e
jm
d
将m=0代入上式,得
能量谱密度
Rx (0)
1
2
X
(e
j
)
2
d
信号序列能 量
能量互谱密度
X *(e j )Y (e j )
Rxy (m)e jm
m
(2.4.8)
2.确定性能量信号的相关函数
确定性功率信号的自相关函数和互相关函数分别定义为:
Rx
(m)
lim
N
1 2N 1
N nN
x(n)
x(n
m)
Rxy
(m)
lim
N
1 2N 1
N nN
(2.4.16)
Rx (m)
F
1[ S x
(e
j
)]
1
2
Sx (e j )e jmd
(2.4.17)
1
令m=0,可得 Rx (0) 2
Sx
(e
j
)d
功率谱
2.4.2 随机信号的功率谱
平稳随机信号的功率谱具有如下性质:
1)不论x(n)是实序列还是复序列,Sx (e j ) 都是 的实函数
2)如果x(n)是实序列,Sx (e j ) 具有偶对称性
值。(非时间)。 Rxx
(
)
1 T
T
X (t)X (t )dt
0
伪随机信号产生的最简方法:将一个随机数,取长度为T的一 段,然后在其它时间段里重复。
2.5.2 谐波过程
谐波过程:是随机初相正弦序列
分为: 实正弦序列 复正弦序列
引言
在工业调速传动领域中,与传统的机械调速相 比,用变频器调速有诸多优点,故其应用非常 广泛,但由于变频器逆变电路的开关特性,对 其供电电源形成了一个典型的非线性负载,变 频器在现场通常与其它设备同时运行,例如计 算机和传感器,这些设备常常安装得很近,这 样可能会造成相互影响。因此,以变频器为代 表的电力电子装置是公用电网中最主要的谐波 源之一,其对电力系统中电能质量有着重要的 影响。