Стационарные случайные процессы
Случайный процесс (или функция) называется станционарным, если его математическое ожидание постояенно, а корреляционная функция зависит только от разности аргументов t2−t1:
Kx(t1,t2)=kx(t2−t1)=kx(τ).Отсюда следует, что дисперсия станционарной случайной функции постоянна и равна Dx=kx(0).
Для стационарной случайной функции вводят спектральную плотность sx(w), которая связана с корреляционной функцией kx(τ) взаимно-обратными преобразованиями Фурье:
sx(w)=12π∫∞−∞kx(τ)e−iwτdτ,kx(τ)=∫∞−∞sx(w)eiwτdw.Эти формулы называют формулами Винера-Хинчина. В действительной форме они принимают вид:
sx(w)=1π∫∞0kx(τ)coswτdτ,kx(τ)=2∫∞0sx(w)coswτdw.Ранее: Примеры решений для случайных процессов.
Примеры решений
Задача 1. Найти спектральную плотность стационарной случайной функции X(t), если ее корреляционная функция имеет вид:
kx(τ)={1−0,5|τ|,|τ|≤20,|τ|>2.Задача 2. Дана спектральная плотность Sq(w)={a,|w|≤N0,|w|>N. Определить корреляционную функцию Kξ(τ) и дисперсию Dξ.
Задача 3. Найти спектральную плотность стационарной случайной функции X(t), если ее корреляционная функция имеет вид: kx(τ)=e−0,3|τ|.
Задача 4. Найти одностороннюю S(w) и двустороннюю S∗(w) спектральную плотность стационарного случайного процесса с корреляционной функцией k(τ)=e−6τcos2τ.
Задача 5. Случайная функция X(t) имеет вид: X(t)=3+V1coswt+V2sinwt, где V1 и V2 – некоррелированные случайные величины с математическими ожиданиями, равными нулю, и с дисперсиями D1=D2=3. Найти математическое ожидание и корреляционную функцию X(t). Определить, является ли X(t) стационарной случайной функцией?
Задача 6. На вход линейной стационарной динамической системы, описываемой данным дифференциальным уравнением, подаётся стационарная случайная функция Х(t) с математическим ожиданием mx и корреляционной функцией kx(τ). Найти
1) математическое ожидание;
2) дисперсию случайной функции Y(t) на выходе системы в установившемся режиме.