- •Теория случайных процессов
- •Предисловие
- •Основные характеристики случайных процессов: математическое ожидание, корреляционная функция, дисперсия. Типовые задачи с решениями
- •Найти математическое ожидание, корреляционную функцию и дисперсию случайного процесса
- •Найти математическое ожидание, корреляционную функцию и дисперсию процесса
- •Линейное преобразование случайных процессов при использовании понятия спектральной плотности
- •Решение
- •Применение теории стационарных процессов
- •Оптимизация линейной системы при заданной её структуре
- •3.2. Определение оптимальной системы при незаданной её структуре. Уравнение винера-хопфа
- •Задачи для самостоятельного решения по подразделу 3.2. Задание 4
- •4. Выбросы случайных процессов
- •5.Определение характеристик эргодического
Задачи для самостоятельного решения по подразделу 3.2. Задание 4
Найти оптимальную передаточную функцию линейной системы, на вход которой поступают полезный сигнал X(t) и помеха U(t), характеризующиеся корреляционными функциями KXX() и KUU(), соответственно. Функции линейной системы даны в таблице вариантов.
Во всех вариантах принять KXX()=DXe. Предложить пассивный электрический контур, реализующий оптимальную передаточную функцию линейной системы, и связать его параметры с характеристиками корреляционных функций полезного сигнала и помехи на входе системы.
Номера вариантов |
Функция линейной системы |
KUU() |
1…6 |
фильтр |
DUe |
7…10 |
фильтр с упреждением |
|
11…14 |
фильтр с запаздыванием |
|
15…18 |
фильтр с запаздыванием |
с21() |
4. Выбросы случайных процессов
ТИПОВАЯ ЗАДАЧА С РЕШЕНИЕМ
Найти математические ожидания числа выбросов стационарного нормального случайного процесса за заданный уровень с в течение времени Т (M[N(c;T)]) и времени пребывания процесса X(t) за время Т выше этого уровня (M[Tc]). Заданы математическое ожидание и корреляционная функция стационарного процесса X(t): M[X(t)]=0, ()= ; c=1; =1; =2 1/ч2; Т=10 ч.
Решение
Математическое ожидание числа выбросов стационарного случайного процесса за время Т выше уровня с определяется по выражению:
M[N(c;T)]= , (4.1)
где Y – среднеквадратическое отклонение случайного процесса Y= .
Дисперсия D[Y]=KYY(0), а KYY()= - KXX().
В рассматриваемом примере
KYY()= [ . (4.2)
Из (4.2) следует, что KYY(0)=DY=2DX. При подстановке числовых значений и DX DУ=4 и Y=2.
Подставив в (4.1) Y и остальные параметры, получим M[N(c;T)]= M[N(1;10)]=1.93 ч.
Математическое ожидание времени нахождения в течение интервала Т нормального случайного процесса X(t) выше уровня с определяется как
M[Tc]=T , (4.3)
где — функция Лапласа (интеграл вероятности).
Следует отметить, что при решении задачи о выбросах, связанной с определением корреляционной функции процесса Y(t)= , производная корреляционной функция процесса X(t) должна быть непрерывной.
В табл. 4.1 приведены выражения для KXX(), принятые в вариантах задания 4.
Таблица 4.1
-
Номер
KXX()
KXX()
1
DXexp(-2)cos
2
DXexp(-)(1+)
3
DXexp(-)(cos+ )
Варианты заданий приведены в табл. 4.2.
Таблица 4.2
Номер варианта |
НомерKXX() |
c |
mX |
X |
T, ч. |
1/час2 |
1/час |
1/час |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
10 |
2 |
- |
|
2 |
1 |
1 |
0 |
2 |
10 |
2 |
- |
|
3 |
1 |
2 |
1 |
3 |
10 |
2 |
- |
|
4 |
1 |
3 |
1 |
1 |
20 |
8 |
- |
3 |
5 |
1 |
4 |
2 |
2 |
20 |
8 |
- |
3 |
6 |
1 |
4 |
2 |
3 |
20 |
8 |
- |
3 |
7 |
2 |
1 |
0 |
1 |
10 |
- |
2 |
- |
8 |
2 |
1 |
0 |
2 |
10 |
- |
2 |
- |
9 |
2 |
2 |
1 |
3 |
10 |
- |
2 |
- |
10 |
2 |
3 |
1 |
1 |
20 |
- |
3 |
- |
11 |
2 |
4 |
2 |
2 |
20 |
- |
3 |
- |
12 |
2 |
4 |
2 |
3 |
20 |
- |
3 |
- |
13 |
3 |
1 |
0 |
1 |
10 |
- |
2 |
|
14 |
3 |
1 |
0 |
2 |
10 |
- |
2 |
|
15 |
3 |
2 |
1 |
3 |
10 |
- |
2 |
|
16 |
3 |
3 |
1 |
1 |
20 |
- |
3 |
4 |
17 |
3 |
4 |
2 |
2 |
20 |
- |
3 |
4 |
18 |
3 |
4 |
2 |
3 |
20 |
- |
3 |
4 |