Понятие “строго стационарного процесса”.



Случайный процесс, строго стационарен, если его многомерная плотность вероятности P(X1,X2,…,Xn,t1,t2,…,tn) не изменяется при одновременном сдвиге всех временных сечений.

P(X1,X2,…Xn,t1+τ,t2+τ,…,tn+τ)

Белым шумом называется стационарный случайный процесс, спектральная плотность и мощность которого постоянна на всех частотах.

W(ω)=W0=const.

Согласно теореме Винера-Хитчера корреляционная функция белого шума представляет, следующие:

R(τ)=  * dω= W0 *σ(τ)

То, есть функция равна 0 всюду кроме точки τ= 0

Дисперсия белого шума – бесконечно велика.

Несовпадающие моменты времени значение белого шума некоррелированное, как бы не был мал интервал τ, причем сигнал за это время может измениться на любую величину.

Белый шум - это абстрактная математическая модель и физически существовать не может, что объясняется бесконечностью его дисперсии.

Фильтры низких частот.

Фильтры низкой частоты Баттерворта.

АЧХ фильтра:

K(ω) = ,

где

ω0 – частота среза(для фильтра прототипа она равна 1рад/с)

n – порядок фильтра

Передаточная функция:

 

Фильтры Чебышева.

АЧХ фильтра:

K(ω) = ,

где

ω0 – частота среза

Tn(x) – полином Чебышева n-го порядка

n – порядок фильтра

ε – параметр, определяющий величину пульсаций АЧХ в полосе пропускания

Передаточная функция:

где — только те полюса, которые имеют отрицательную действительную часть.

 

Инверсный фильтр Чебышева

АЧХ фильтра:

K(ω) = ,

где

ω0 – частота среза

Tn(x) – полином Чебышева n-го порядка

n – порядок фильтра

ε – параметр, определяющий величину пульсаций АЧХ в полосе пропускания

Передаточная функция:

Передаточная функция задаётся при помощи полюсов в левой полуплоскости комплексной плоскости, её нули совпадают с нулями модуля амплитудной характеристики, с тем лишь отличием, что их порядок равен 1.

 

Фильтр Кауэра

АЧХ фильтра:

K(ω) = ,

где

ω0 – частота среза

Rn(…) – рациональная функция Чебышева n-го порядка

n – порядок фильтра

ε и L – параметр, определяющий величину пульсаций АЧХ в полосах пропускания и задерживания.

 

Фильтр Бесселя

Передаточная функция:

H(s) =

 

Характеристики случайных сигналов

Случайные сигнал отображаются случайными функциями, значение случайной функции, при каждом значении аргумента – это случайная величина.

Случайную функцию времени называют случайным процессом.

Смещение случайного процесса X(t) в момент t=t1 – это случайная величина X характеризуемая, одномерной функцией вероятности p(x).

p(x)dx, [x, x+ dx] – это вероятность случайной величины находящейся на интервале [x, x+dx].

Математическое ожидание случайной величины будет определять:

mx = M{x} = ;

Дисперсией случайной величины X называется средне-квадратическое отклонение этой величины от математического ожидания:

σx = ; где Dx = M{(x- mx)2};

 


Дата добавления: 2023-01-08; просмотров: 19; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!