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随机过程的自相关函数
...的自相关函数RX(t1,t2),试求下列
随机过程的自相关函数
:
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)
自相关函数
用期望表示与积分有什么区别
答:
随机过程
中,自相关函数就是两个任意时刻状态的二阶原点混合矩,例如X(t)这个随机过程中X(t1)和X(t2)是T1和T2两个任意时刻的状态则X(t)
的自相关函数
为 Bx(t1,t2)=E[X(t1)X(t2)]=自己根据数学期望的定义来算吧,积分符号我不知道怎么打,嘿嘿!反正自相关函数是反映两个不同时刻状态之间...
随机过程的
功率谱密度和
自相关函数
有什么关系?
答:
1、
相关函数
在时间域上描述
随机过程的
统计特征,功率谱是在频率域上描述随机过程的统计特征。2、二者所提供的信息完全一致,功率谱易于获得应用十分普遍。二、数学上:功率谱等于相关函数的傅里叶变换,相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。1、功率谱密度谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。...
宽平稳
随机过程的
功率谱和
自相关系数
之间存在什么关系?
答:
宽平稳
随机过程的
功率谱和
自相关系数
之间存在一种数学关系,这个关系可以通过傅里叶变换来描述。这两个概念是信号处理和随机过程理论中的重要工具,它们用于分析和描述随机信号的频率特性和统计特性。1. 功率谱密度(Power Spectral Density,PSD):它是一个频域概念,用于描述随机过程在不同频率上的能量分...
到底什么是相关函数,
自相关函数
答:
1、相关函数是描述信号X(s),Y(t)(这两个信号可以是
随机的
,也可以是确定的)在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。2、
自相关函数
在不同的领域,定义不完全等效。在某些领域,自相关函数等同于自协方差(autocovariance)。自相关也叫序列相关,是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非...
复平稳
随机过程的自相关函数
是偶对称的吗
答:
是。
自相关函数
为偶函数在复平稳随机过程中时是呈偶对称的,偶对称指对称字数为偶数,奇数即单数,偶数即双数。而平稳
随机过程的
自然相关函数与时间起点无关,只与时间间隔有关,而且是偶函数。
平稳
随机过程的自相关函数
有哪些重要性质
答:
1. R(t1,t2) = R(t1-t2) = R(tao)2. R(t1,t2) 是正定的。3. 如果此平稳
随机过程
是实
函数
,则R(tao)的傅里叶变换是omiga的实偶函数,并且恒为正。
为什么自变量是
随机
变量的函数是
自相关函数
?
答:
自相关函数
定义: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...
正态
随机过程的自相关函数
是什么?
答:
如果是均值为0的正态
随机过程
,那就是σ²
平稳
随机过程的
数字特征
答:
平稳
随机过程的
数字特征主要包括均值、方差、
自相关函数
等。一、均值(Mean)平稳随机过程的均值是指该过程所有样本函数的统计平均值。它描述了随机过程的平均水平,并且不随时间变化。对于离散时间随机过程,均值可以表示为所有样本点的平均值;对于连续时间随机过程,均值则可以表示为在一定时间区间内样本函数...
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