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文档简介
电子科技大学§4.3
平稳过程的各态历经性一、问题背景
实际问题中常需确定随机过程的数学期望和方差、相关函数;
如飞机在高空飞行,受湍流影响产生机翼震动,需考虑机翼振幅大小的均值与方差.电子科技大学设想研究平稳过程{X(t),t∈T},X(t1,ω)X(t,ω1)X(t,ω2)X(t,ω3)t1tn+τX(tn+τ,ω)进行足够多次的试验,得到样本函数族电子科技大学根据大数定律,对固定t1∈T,可令
缺点
1)需要很大n,实际工程中难以实现.
统计平均2)过程具有不可重复性.电子科技大学
能否用一条样本函数去估计随机过程的数字特征?问题即能否用一条样本函数在时间轴上的均值近似估计E{X(t)}?时间平均?过程须满足一定条件时可行。电子科技大学二、平稳过程的各态历经性
定义4.3.1
设{X(t),t∈(-∞,+∞)}是平稳过程,若均方极限存在,称为X(t)在(-∞,+∞)上的时间平均.二次均方极限对于固定的τ,均方极限二次均方极限存在,称为X(t)在(-∞,+∞)上的时间相关函数.
电子科技大学
注1
应保证{X(t),t∈R}在任意有限区间上均方可积.(均方连续是充分条件).时间相关函数是随机过程.注2
时间平均是随机变量,参数为τ
平稳随机过程的均值函数是常数,相关函数R(τ)是普通函数.电子科技大学
Ex.1
设X(t)=Y,t∈(-∞,+∞),且D(Y)≠0,D(Y)<+∞.计算X(t)
的时间平均和时间相关函数解
{X(t)
是平稳过程.电子科技大学Ex.2设a,ω0是实常数,Θ~U(0,2π),计算X(t)
的时间平均和时间相关函数.{X(t),t∈(-∞,+∞)}是平稳过程.
解电子科技大学电子科技大学定义4.3.2
设{X(t),t∈(-∞,+∞)}是平稳过程称X(t)的均值具有各态历经性(均方遍历性).
称X(t)的相关函数具有各态历经性.
均值和相关函数都具有各态历经性的平稳过程称为各态历经过程.注
各态历经过程一定是平稳过程,逆不真.电子科技大学
一个随机过程具备各态历经性,可以通过研究其一条样本函数来获取过程的全部信息.思想方法:用时间平均代替统计平均.
续Ex.1
设X(t)=Y,t∈(-∞,+∞),且D(Y)≠0,D(Y)<+∞,{X(t)}
是平稳过程.X(t)的均值不具有各态历经性.若Y非单点分布时,电子科技大学又因X(t)的自相关函数也不具有各态历经性.续Ex.2
设a,ω0是实常数,Θ~U(0,2π),讨论过程的遍历性.
解电子科技大学X(t)的均值和相关函数都具有各态历经性.
多数情况不必根据定义验证过程的均方遍历性,以下给出判断遍历性的遍历性定理.电子科技大学三、均值各态历经性定理定理4.3.1
设{X(t),t∈R}是平稳过程,则其均值各态历经的充要条件是电子科技大学推论1
实随机过程{X(t),t∈R}是平稳过程,则其均值各态历经的充要条件为证均值各态历经电子科技大学电子科技大学推论2电子科技大学推论3
若平稳过程{X(t),t∈R}的相关函数满足则X(t)是均值各态历经的.
续Ex.2
设a,ω0是实常数,Θ~U(0,2π),讨论过程的遍历性.
解已按定义验证了X(t)的均值各态历经,
电子科技大学故X(t)的均值有各态历经性.
电子科技大学
Ex.3
设随机过程X(t)=Acos(ωt+Θ),其中A,ω,Θ是相互独立的随机变量,Θ~U[-π,π],ω~U[-5,5],E(A)=0,D(A)=4,讨论1)X(t)是否平稳过程;2)X(t)的均值是否各态历经.解
E[X(t)]=E[Acos(ωt+Θ)]=0;=E{A2cos(ωt+Θ)cos(ω(t+τ)+Θ)}电子科技大学X(t)是平稳过程,又因X(t)关于均值各态历经.电子科技大学四、相关函数各态历经性定理{X(t),t∈R}是均方连续的平稳过程,且对固定的τ,{X(t)X(t+τ),t∈R}也是均方连续的平稳过程,
则{X(t),t∈R}的相关函数各态历经的充要条件是定理4.3.2电子科技大学证则RX(τ)=E[Z(t)]=mZ,
根据定理4.3.1,对固定的τ,Z(t)均值各态历经的充要条件为电子科技大学推论1
又若定理4.3.1中的{X(t),t∈R}是实随机过程,则相关函数均方遍历的充要条件为电子科技大学五、各态历经性的应用
对于具有各态历经性的平稳过程,可以通过一条样本函数来推断过程的统计特征.如{X(t),t∈[0,+∞)}的均值各态历经,则有
电子科技大学t0=0
tN=T[]t1t2tN-1电子科技大学因均方收敛必依概率收敛,
电子科技大学
对一次抽样得到的样本函数x(t),t∈[0,+∞],取足够大的T及N,
电子科技大学0Δ2ΔnΔx1x2xn类似地,可得RX(τ)的近似估计量为
工程实际中有许多随机过程满足各态历经性,数学验证往往很困难.电子科技大学
或先假定它的各态历经性,对数据进行统计
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