

非平稳随机过程.pptx
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1单整的定义随机游走过程AR(1)过程单积过程的统计特征—以随机游走过程和平稳的AR(1)过程作比较AR(1)过程随机游走过程和平稳的AR(1)过程的对比图示T=50、100、500、1000条件下随机游走过程对应的自相关函数图(rho1000=(1-(@trend(0)/1000))^.5)AR(1)过程自相关系数1与方差的关系虚假相关两个相互独立的I(0)变量{ut}和{vt}的相关系数Ruv的分布为正态(见图)两个相互独立的I(1)变量的相关系数的分布两个相互独立的I(2)变量的相关系数的分布虚假
一类随机过程平稳性与非平稳性的探讨.docx
一类随机过程平稳性与非平稳性的探讨随机过程是指在时间序列上观察到的随机变量或随机向量的集合,它是概率论和数学统计学的基础理论之一。平稳性与非平稳性是随机过程重要的性质,本文将探讨它们的定义、特点及应用。一、平稳性所谓平稳性(Stationary)是指随机过程的某些特征随时间的推移而不发生变化,即在任意时刻,随机过程在统计上的性质均保持不变。严格地说,平稳性需要满足以下三个条件:1.时域平稳性:随机过程的总体统计特性不随时间的改变而改变。2.自相关平稳性:随机过程在任意时刻的自相关系数只依赖于时间差,而不依
平稳随机过程.ppt
12343.1平稳随机过程789102、严平稳过程X(t)的二维概率密度只与两个时刻t1和t2的间隔有关,与时间起点无关。一维概率密度与时间有关,故不是严平稳过程。一个严平稳过程只要它的均方值有限,则它必定是广义平稳的。但是,反之则不一定成立。随机幅度的正弦信号3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3.1平稳随机过程253.1平稳随机过程27283.1平稳随机过程3.1平稳随机过程3
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窄带平稳随机过程窄带平稳随机过程的表示窄带平稳随机过程的性质窄带随机过程性质(证)白噪声窄带平稳高斯过程窄带平稳高斯过程(零均值)窄带平稳高斯过程(零均值)证明|J|为Jacobian行列式因此则结论余弦波加窄带高斯平稳过程证明其中,I0(x)称为零阶修正贝塞尔函数(Bessel)循环平稳过程循环平稳过程的统计特性
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三平稳随机过程平稳随机过程得概念(1)定义(2)一、二维概率密度及数学特征严平稳随机过程得二维概率密度只与t1,t2得时间间隔有关,而与时间起点无关例1、设随机过程Z(t)=Xsint+Ycost,其中X和Y是相互独立得二元随机变量,它们都分别以2/3和1/3得概率取-1和2,试求:Z(t)得均值和自相关函数;证明Z(t)是宽平稳得,但不是严平稳得。12因此,Z(t)不是严平稳得。例2、设随机过程X(t)=t2+Asint+Bcost,其中A和B都是一元随机变量,且E[A]=E[B]=0,D[A]=D[B