Howtosignalprocessing
Nein, es tut nicht unbedingt.
- Was ist die Auto -Korrelationsfunktion eines zufälligen Prozesses?
- Was sind die Eigenschaften der Autokorrelation??
- Was ist ein stationärer Zufallsprozess?
- Woher wissen Sie, ob ein zufälliger Prozess stationär ist?
Was ist die Auto -Korrelationsfunktion eines zufälligen Prozesses?
Einführung in zufällige Prozesse
Grundsätzlich definiert die Autokorrelationsfunktion, wie viel ein Signal einer zeitverschobenen Version von sich selbst ähnelt. Ein zufälliger Prozess x (t) wird als Prozess zweiter Ordnung bezeichnet, wenn e [x2(t)] < ∞ für jedes t ∈ T.
Was sind die Eigenschaften der Autokorrelation??
Eigenschaften der Autokorrelationsfunktion R (z):
(i) Der mittlere quadratische Wert eines zufälligen Prozesses kann aus der automatischen Korrelationsfunktion R (z) erhalten werden. (ii) r (z) ist sogar Funktion z. (iii) r (z) ist bei z = 0 e maximal.e. | R (z) | ≤ r (0). Mit anderen Worten, dies bedeutet, dass der Maximalwert von R (z) bei z = 0 erreicht wird.
Was ist ein stationärer Zufallsprozess?
Ein zufälliger Prozess wird als stationär bezeichnet, wenn sich die statistischen Eigenschaften im Laufe der Zeit nicht ändern. Im Idealfall ist eine Lotteriemaschine insofern stationär, als die Eigenschaften ihres Zufallszahlengenerators nicht abhängt, wenn die Maschine aktiviert ist.
Woher wissen Sie, ob ein zufälliger Prozess stationär ist?
Intuitiv ist ein zufälliger Prozess x (t), t∈J stationär, wenn sich seine statistischen Eigenschaften nicht nach der Zeit ändern. Zum Beispiel haben x (t) und x (t+δ) für einen stationären Prozess die gleichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Insbesondere haben wir fx (t) (x) = fx (t+δ) (x) für alle t, t+δ∈J.
