Читать доклад по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Измерение характеристик случайных сигналов" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Волгоградский государственный технический университет

Кафедра экспериментальной физики Доклад

по физическим основам получения информации:

Измерение характеристик случайных сигналов Выполнил: Степанов Александр

Студент группы ИИТ-273

Проверил: доцент Авакумов В.Е. Волгоград, 2015 Содержание 1. Понятие случайных процессов

. Показатели Ляпунова

. Вероятностные характеристики случайных сигналов

. Измерение среднего значения, средней мощности и дисперсии

. Анализ распределения вероятностей

. Измерение корреляционных функций. Метод дискретных выборок

. Анализ распределения вероятностей методом дискретных выборок

Заключение

Список источников . Понятие случайных процессов Случайный процесс описывается статистическими характеристиками, называемыми моментами. Важнейшими характеристиками случайного процесса являются его стационарность, эргодичность и спектр мощности.

Случайный процесс в его математическом описании Х(t) представляет собой функцию, которая отличается тем, что ее значения (действительные или комплексные) в произвольные моменты времени по координате t являются случайными. Строго с теоретических позиций, случайный процесс X(t) следует рассматривать как совокупность временных функций xk(t), имеющих определенную общую статистическую закономерность. При регистрации случайного процесса на определенном временном интервале осуществляется фиксирование единичной реализации xk(t) из бесчисленного числа возможных реализаций процесса X(t). Эта единичная реализация называется выборочной функцией случайного процесса X(t). Отдельная выборочная функция не характеризует процесс в целом, но при определенных условиях по ней могут быть выполнены оценки статистических характеристик процесса. В дальнейшем при рассмотрении различных параметров и характеристик случайных процессов для сопровождающих примеров будем использовать данную модель процесса.

С практической точки зрения выборочная функция является результатом отдельного эксперимента, после которого данную реализацию xk(t) можно считать детерминированной функцией. Сам случайный процесс в целом должен анализироваться с позиции бесконечной совокупности таких реализаций, образующих статистический ансамбль. Полной статистической характеристикой процесса является N-мерная плотность вероятностей р(xn; tn). Однако, как экспериментальное определение N-мерных плотностей вероятностей процессов, так и их использование в математическом анализе представляет значительные математические трудности. Поэтому на практике обычно ограничиваются одно- и двумерной плотностью вероятностей процессов.

Допустим, что случайный процесс X(t) задан ансамблем реализаций {x1(t), x2(t),… xk(t),…}. В произвольный момент времени t1 зафиксируем значения всех реализаций {x1(t1), x2(t1),… xk(t1),…}. Совокупность этих значений представляет собой случайную величину X(t1) и является одномерным сечением случайного процесса X(t). . Показатели Ляпунова При исследовании нелинейных систем одной из важных задач является определение типа колебаний - периодического, квазипериодического, случайного, хаотического.

Похожие работы