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已知随机过程求自相关函数
已知随机过程
X(t)的
自相关函数
RX(t1,t2),试求下列随机过程的自相关函...
答:
【答案】:RY(t1,t2)=E[Y(t1)Y(t2)]=E[X(t1)(t1+1)X(t2)(t2+1)]=(t1+1)(t2+1)E[X(t1)X(t2)]=(t1+1)(t2+1)RX(t1,t2)$RZ(t1, t2)=E[Z(t1)Z(t2)]=E[cX(t1)cX(t2)]=c2E[X(t1)X(t2)]=c2RX(t1,t2)
已知随机过程
X(t)=A+Bt,A,B为已知的随机变量,求X(t)的期望和
自相关函数
...
答:
X(t)=A+Bt 所以 它的期望 E(X(t))=E(A)+E(B)*t
自相关函数
R(t1,t2) (我没理解错的话是不是X(t1)和X(t2)的correlation,要是错了的话,追问一下~呵呵)R(t1,t2)=(V(X(t1))*V(X(t2)))/(COV(X(t1),X(t2)))^0.5 其中V(X(t1)),V(X(t2))可以根据这个方差式子...
随机过程
高手进
答:
均值函数:u(t)=E(y(t))=E(N(t+L)-N(t))=E(N(t+L))-E(N(t))对于泊松
过程
N(t),若其强度为λ,则即N(t)~pi(tλ),那么它的均值为tλ(你可以用均值的定义,采用积分算下,就可以得到这个结果),于是,u(t)=(t+L)λ-tλ=Lλ
自相关函数
:R(t,s)=E(y(t)y(s))=...
怎样从离散的信号采样数据中 求出信号的
自相关函数
,和功率谱密度_百度...
答:
换算方法:信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳
过程
的时候才存在。如果信号不是平稳过程,那么
自相关函数
一定是两个变量的函数,这样就不存在功率谱密度,但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。f(t) 的谱密度和 f(t) 的自相关组成一个傅里叶变换对(对于功率谱密度和能量谱密度来说,使用着...
相关函数
定义
答:
考虑
随机过程
X(t),其期望值为a(t) = E(X(t))。我们首先定义
自相关函数
:R(s, t) = E[X(s) * X(t)],它描述了随机变量X在不同时间点s和t的关联程度。接下来,我们有互相关函数:R(s, t) = E[X(s) * Y(t)],这个函数衡量的是随机过程X与另一个随机过程Y在不同时间点的...
什么是
自相关函数
?
答:
在统计学上,自相关被定义为,两个
随机过程
中不同时刻的数值之间的皮尔森相关(Pearson correlation)。如果X为广义平稳过程,则期望以及标准差不随时间t变化,则
自相关函数
可以表示为时间延迟的函数,如下信号处理,其中“*”是卷积算符,为取共轭。同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘积的平均值作为...
随机过程
的
自相关函数
答:
任意
随机过程
可以看成是零随机过程于确定
函数
的和,零随机过程的数学期望为0,把
自相关
拆开,去掉零随机的,最后只剩下确定函数的乘积的数学期望E【A²cos(t+θ)cos(t+τ+θ)】,既然是确定信号,也就不分θ1和θ2
相关函数
的定义
答:
X(t)为随机过程,a(t)=E(X(t))为期望,Y(t)为另一
随机过程自相关函数
的定义为:R(s,t)=E(X(s)*X(t))互相关函数的定义为:R(s,t)=E(X(s)*Y(t))协方差函数定义为:B(s,t)=E(X(s)-a(s))(X(t)-a(t))若X(t)=Y(t)+i*Z(t),Y,Z为实过程,则称X(t)为复...
设x(t)是一个平稳的高斯
随机过程
,令y(t)=x(t)-x(t-D),D>0,求y(t)的...
答:
见图
一平稳
随机过程
X(t),
自相关函数
为R(T),a为常数,试以X(t)的自相关函数...
答:
2R(T+a)-R(T)-R(T+2a)
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