Гильберту исходной функции
x(t), а ω0 выбрана таким образом, что фаза
θ(t) не содержит слагаемого, линейно-зависящего от t.
(4.62)
(4.60`)
(4.63)
1. Огибающая
Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Узкополосный случайный процесс
Содержание
- 1. Узкополосный случайный процесс
- 2. Спектры: а) узкополосного процесса с центральной частотой ω0;б) косинусной составляющей комплексной огибающей(4.64) Аналогично дляи
- 3. (4.65) (4.66)
- 4. Взаимная корреляция между функциями Ac(t) и As(t)
- 5. Итак, Ac(t) и As(t), отсчитываемые в один
- 6. Вероятность того, что конец вектора A(t) лежит
- 7. При переходе от прямоугольных координат к полярным
- 8. Интегрируя по переменной θ, получаем одномерную плотность
- 9. (4.71) (4.72) (4.73) (4.74)
- 10. (4.75) (4.77) (4.76) (4.78) Так как
- 11. 2. Фаза (4.79) Произведение вида x=Acosθ, в
- 12. Корреляционная функция фазы (4.80) (4.81) 3. Частота(4.82) (4.83)
- 13. Слайд 13
- 14. Скачать презентанцию
Спектры: а) узкополосного процесса с центральной частотой ω0;б) косинусной составляющей комплексной огибающей(4.64) Аналогично дляи
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Узкополосный случайный процесс
(4.60)
(4.61)
где y(t) – функция, сопряженная по
Гильберту исходной функции
θ(t) не содержитслагаемого, линейно-зависящего от t.
Слайд 2Спектры: а) узкополосного процесса с центральной частотой ω0;
б) косинусной составляющей
комплексной огибающей
(4.64)
Аналогично для
и
Слайд 4Взаимная корреляция между функциями Ac(t) и As(t) равна нулю
при
τ=0. Действительно, возводя (4.60') в квадрат и усредняя по
множеству,
получаемСледовательно,
(4.67)
Слайд 5Итак, Ac(t) и As(t), отсчитываемые в один и тот же
момент времени,
− статистически независимые величины. Поэтому совместную
плотность вероятности
w(Ac,As) можно определить выражением (4.68)
Это положение вытекает также из соотношения (4.65),
показывающего, что средний квадрат огибающей A(t) является
аддитивной суммой средних квадратов функций Ac(t) и As(t)
Слайд 6
Вероятность того, что конец вектора A(t) лежит в прямоугольнике
dAcdAs
равна произведению вероятностей пребывания Ac в
интервале dAc и As
в интервале dAs:
Слайд 7
При переходе от прямоугольных координат к полярным площадь
заштрихованного на
рис. 4.15 элемента будет AdθdA, а вероятность
пребывания конца вектора
в этом элементе равна Из этого выражения следует, что двумерная плотность вероятности
(4.69)
Слайд 8Интегрируя по переменной θ, получаем одномерную плотность
вероятности
(4.70)
Распределение огибающей,
характеризуемое плотностью
вероятности (4.70), называется распределением Рэлея
Слайд 112. Фаза
(4.79)
Произведение вида x=Acosθ, в котором A и
θ – независимые
случайные величины, причем A распределена по Рэлею,
а θ равновероятна в интервале (–π, π), обладает нормальной плотностью
вероятности
