1樓:翰林學庫
數學上的隨機過程是抄由實際隨機bai過程概念引起的一種數學結構du。人們研究這種過程,是因zhi為它dao
是實際隨機過程的數學模型,或者是因為它的內在數學意義以及它在概率論領域之外的應用。隨機過程的概念很廣泛,因而隨機過程的研究幾乎包括概率論的全部。雖然不能給出乙個有用而又狹窄的定義,但是概率論工作者在使用隨機過程這個術語時,通常想到的是其隨機變數具有某種有意義的相互關係的隨機過程。
由於這些過程類在數學上和非數學上的應用中十分重要用這種理論工具學生可以對常見的過程進行分析,進行一系列隨機計算,從而可以將隨機過程這一理論工具應用到實際中去,可以進行**與決策,是相關數學模型的理論基礎。比如最常見的平穩隨機過程模型
隨機訊號處理與隨機過程有關係麼
2樓:
我在本科的時候用的是應啟珩、馮逸雲、竇維蓓編的離散事件訊號分析和處理,不過這本書好像絕版了。。。隨機訊號處理??好像沒有上過。。
我們上的是隨機過程,用的是陸大金老師的教材,不過主要是老師的板書。。。
通訊原理 隨機過程的乙個實現,具體表示什麼含義?
3樓:匿名使用者
通訊原理中,隨機過程的基本特徵是:
1、在觀察區間內是乙個時間函式;
2、任一時刻上觀察到的值是不確定的,是乙個隨機變數。
3、其中每個時間函式成為乙個實現(樣本),而隨機過程就可以看成是乙個由全部可能的實現(樣本)構成的總體。
舉個例子說明一下:
假如有n臺效能相同的通訊裝置,工作條件相同的情況下,用n臺記錄儀同時記錄通訊裝置的輸出雜訊波形。測試的結果會表明,不會因為有相同的條件而輸出相同的波形,相反的是,即使讓n繼續增大,也不會找到完全相同的波形,也就是說通訊裝置的雜訊電壓隨時間的變化是不可預知的,因而它是個隨機過程。這樣的乙個記錄(乙個波形)就是乙個實現,無數個記錄的總體就是乙個隨機過程。
在隨機訊號分析中為什麼要定義功率譜密度
4樓:流浪兵痞
頻譜密度×乙個bai
適當的係數=每單位頻率du攜帶的功
zhi率,這被稱作是功
dao率譜密度,簡稱psd
這個在不內嚴格意義上容來講,可以看作是能量的一種表述,巨集觀上來說,能量分析起來是比較穩定的,波的疊加過程中可能振幅會衰減或遞增,加速度可能會疊加,但是能量反映的是最原始作用在物體上的表徵,振幅、加速度等是這種表徵所產生的現象,所以psd應用於隨機訊號這種不規則的訊號,在頻域內可以看到能量集中位置,以及各個頻點的能量分布,功率譜密度譜是一種概率統計方法,是對隨機變數均方值的量度,所以在隨即訊號中應用極其廣泛
用功率譜密度分析隨機過程,為什麼不用頻譜分析呢?
5樓:李賀偉
功率譜密度是一種概率統計方法,是對隨機變數均方值的量度。
一般用於隨機振動分析,連續瞬態響應只能通過概率分布函式進行描述,即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜,進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
功率譜密度:對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或雜訊,表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析:對訊號進行傅利葉變換,用該方法對振動的訊號進行分解,並按頻率順序,使其成為頻率的函式,進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
6樓:無庸自道
這問題有點久了啊,這個問題應該是細心的初學者都會有的疑問吧。
解答如下:
頻譜分析是針對確定訊號的(因為要滿足狄利克雷條件,隨機訊號無法滿足),這樣分析才有意義。
功率譜主要是針對隨機訊號,也就是你說的隨機過程。那為什麼不能分析隨機過程的頻譜?答案很簡單,因為你求不出來!
因為隨機過程有若干的樣本函式,他們不僅是很難確定的,而且是隨機的,所以即使你找到了一條樣本函式,得到了頻譜,它也是無意義的,因為它不能反映整個隨機過程的情況。
那麼為什麼用功率譜可以呢?因為統計特性是不隨時間的推移而變化的,所以隨機過程的自相關函式能夠在時域完整描述其統計特性,而自相關函式的ft變換,也就是功率譜密度是在頻域對隨機過程統計特性的完整描述。
以上只是個人淺顯的理解,希望對你有幫助。
7樓:
一、定義:
功率譜密度:對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或雜訊,表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析:對訊號進行傅利葉變換,用該方法對振動的訊號進行分解,並按頻率順序,使其成為頻率的函式,進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
二、分析:
功率譜密度是一種概率統計方法,是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析,連續瞬態響應只能通過概率分布函式進行描述,即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜,進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
三、由二的分析可知,頻譜分析往往是對於一些波訊號進行研究的方法,通常不適合分析具有概率性質的隨機變數的研究,而功率譜密度分析是適合的工具。
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