40158

ВРЕМЕННОЙ И СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОХОЖДЕНИЯ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА ЧЕРЕЗ ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

3 справедливы в полной мере если xt есть реализация случайного процесса t. Но эти формулы служат для решения основной задачи анализа линейной цепи при случайных воздействиях заключающейся в нахождении вероятностных характеристик выходного случайного процесса t если известны вероятностные характеристики входного случайного воздействия и определена цепь посредством задания порядка и коэффициентов дифференциального уравнения или импульсной характеристики. Требуется найти математическое ожидание t и корреляционную функцию...

Русский

2013-10-15

1.39 MB

27 чел.

PAGE   \* MERGEFORMAT 1

ВРЕМЕННОЙ И СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОХОЖДЕНИЯ

СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА ЧЕРЕЗ ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ

Особенности  анализа линейных систем при случайных воздействиях

Линейной системой называют систему, для которой применим принцип суперпозиции, состоящий в том, что отклик системы на сумму воздействий равен сумме откликов на каждое воздействие. Различают линейные системы с сосредоточенными и распределенными, постоянными и переменными параметрами. В дальнейшем для определенности будем рассматривать линейные системы с сосредоточенными постоянными параметрами. Примером такой системы является линейная цепь, составленная из элементов, параметры которых (сопротивление R, индуктивность L, ёмкость С) постоянны.

Основная задача анализа линейной электрической цепи состоит в нахождении отклика y(t) цепи на произвольное воздействие x(t). Связь между x = x(t) и y  = y(t) в общем виде устанавливается линейным дифференциальным уравнением n-го порядка

           (4.1)

решение которого при заданных начальных условиях определяет явную функциональную связь между x(t) и y(t). При этом порядок уравнения и величины коэффициентов определяются схемой цепи.

Уравнение (4.1) устанавливает связь между x(t) и y(t) в неявной форме. Чтобы получить явную форму связи, необходимо решить уравнение (4.1) для каждого конкретного воздействия. Эту трудность можно обойти в том смысле, если решить это уравнение один раз для воздействия в виде дельта-функции x(t) = (t). Полученное решение, в данном случае определяет импульсную характеристику цепи y(t) = h(t).

Дельта-функция обладает фильтрующим свойством:

    

Пусть имеется некоторая непрерывная функция  f(t), тогда

.

Импульсная характеристика h(t) – это отклик линейной цепи при нулевых начальных условиях на воздействие в виде дельта-функции. Зная h(t), можно записать отклик y(t) в виде интеграла свертки h(t) с x(t):

     (4.2)

или в другой форме        

,           (4.3)

где предполагается, что воздействие x(t) подано на вход цепи в момент t = 0, то есть нижний предел интегрирования соответствует моменту подачи входного воздействия, а верхний предел интегрирования t соответствует моменту, при котором ищется отклик y(t), t  > 0.

Выражения (4.1), (4.2), (4.3) справедливы в полной мере, если x(t) есть реализация случайного процесса  (t). В этом случае эти выражения позволяют найти реализацию y(t) как отклика на конкретную реализацию x(t).

Если же в формулах (4.1), (4.2), (4.3) на место x(t) поставить входной случайный процесс  =(t), то на выходе, то есть на месте y(t), будет выходной случайный процесс   = (t). Тогда указанные формулы:

    (4.4)

     (4.5)

     (4.6)

устанавливают только функциональную связь между  (t) и  (t). Особенность заключается в том, что эти формулы не могут использоваться для нахождения (t), так как (t) не задаётся конкретной функцией, а представляет собой совокупность реализаций, одна из которых проявляется. Но эти формулы служат для решения основной задачи анализа линейной цепи при случайных воздействиях, заключающейся в нахождении вероятностных характеристик выходного случайного процесса (t), если известны вероятностные характеристики входного случайного воздействия и определена цепь посредством задания порядка и коэффициентов дифференциального уравнения или импульсной характеристики. Так как все зависимости (t), (t), h(t) в формулах (4.4), (4.5), (4.6) заданы во временной области, то анализ цепи с их использованием определяет вероятностный анализ линейных систем во временной области.

4.2. Вычисление математического ожидания и корреляционной функции на выходе линейной системы

Пусть линейная цепь задана своей импульсной характеристикой h(t). На вход цепи, начиная с момента времени t = 0, подаётся нестационарный процесс с математическим ожиданием (t) и корреляционной функцией . Требуется найти математическое ожидание (t) и корреляционную функцию  выходного процесса  (рис. 4.1).

Рис. 4.1

Пусть связь между (t) и (t) определяется в соответствии с формулой (4.5) выражением

В этом случае имеем

  

так что

       (4.7)

где символ интегрирования по времени  вынесен за знак оператора математического ожидания <•>, который определяет также интегрирование, но по ансамблю, а интегралы, определяющие интегрирование по различным аргументам, можно менять местами. Кроме того, множитель  вынесен за оператор <•> как детерминированный. Таким образом, внутри оператора <•> остался только множитель , означающий входной случайный процесс, при этом

Из выражения (4.7) следует, что математическое ожидание (t) определяется в виде формулы интеграла свертки (4.7).

Если процесс (t) стационарный, то (t) = = const  и  справедливо соотношение

          (4.8)

из которого следует, что (t) пропорционально переходной характеристике линейной цепи, так как g(t) есть переходная характеристика цепи, определяющая отклик цепи на входное воздействие в виде единичной функции. Если входной процесс имеет =0, то выходной процесс имеет нулевое математическое ожидание, m=0.  Если же m = const и отлично от нуля, то при выполнении условия

где a = const,

выходной процесс после затухания переходного процесса, вызванного включением стационарного процесса на входе, становится стационарным с математическим ожиданием, равным

Для  нахождения  воспользуемся формулой (4.6):

.     (4.9)

В этом случае связь между (t) и (t) запишется в виде

       (4.10)

Из левой и правой части равенства (4.9) вычтем соответственно левую и правую части равенства (4.10). После преобразования получим 

       (4.11)

где

  

В свою очередь, по определению имеем

               (4.12)

Подставив формулу (4.11) в выражение (4.12) и применив те же приемы, что и при вычислении математического ожидания (4.7), получим

Таким образом, имеем

    (4.13)

где

Из формулы (4.13) следует, что корреляционная функция выходного процесса определяется как двойная свертка между импульсной характеристикой цепи и корреляционной функцией входного процесса.

Если процесс  (t) стационарный, для которого

то при t1 = t и t2 = t+  из формулы (4.13) имеем

  (4.14)

Заметим, что R (t, t +) зависит от t и t +; даже в случае, если (t2  t1) зависит только от их разности = t2t1 . Из этого следует, что в общем случае при включении на вход стационарного процесса выходной, из-за наличия переходного процесса, является не стационарным.

При   процесс (t) становится стационарным. В этом случае корреляционная функция выходного процесса может быть определена при вычислении предела

     (4.15)

Практически выражения (4.8) и (4.15) становятся справедливыми раньше, чем при , именно после затухания переходных процессов. Например, стационарность выходного процесса по математическому ожиданию в случае цепи первого порядка достигается при  , где   постоянная времени цепи, а по корреляционной функции из-за того, что берется двойная свертка, стационарность процесса достигается в два раза раньше, при

4.3 Вычисление спектральной плотности случайного процесса

на выходе линейной системы

В радиотехнике широкое распространение находит спектральный метод анализа прохождения колебаний через линейные системы. В этом случае основной характеристикой линейной системы является её комплексная частотная характеристика . При известной  и заданном спектре воздействия  спектр отклика находится как произведение

      (4.16)

где , ,  являются соответственно преобразованиями Фурье воздействия х(t), отклика у( t ) и импульсной характеристики системы h(t).

При анализе линейных цепей под детерминированными временными зависимостями x(t), y(t) понимаются напряжения или токи, так что ,  - их соответствующие комплексные спектры. Если же для x(t), y(t) рассматривать энергетические спектры , , определяющие, в зависимости от частоты, среднюю за период мощность спектральных составляющих, отнесенную к единичной полосе частот, то выражение (4.16) для энергетических спектров примет вид

      (4.17)

где  - квадрат модуля комплексной частотной характеристики, определяющий частотную характеристику цепи по мощности.

Заметим, что все частотные функции в формуле (4.17), то есть  являются не комплексными, а действительными неотрицательными функциями.

Если воздействие является случайным процессом  (t), то отклик  (t) также будет случайным. Так как спектральные плотности процессов ,  являются функциями частоты, определяющими среднюю мощность флюктуации, отнесенную к единичной полосе частот, то формула (4.17) будет справедлива и в этом случае. Для стационарных случайных процессов на входе и выходе линейной системы она примет вид

 .                   (4.18)

Строгий математический вывод формулы (4.18) основан на вычислении преобразования Фурье корреляционной функции стационарного случайного процесса, определяемой выражением (4.14) с учетом формулы (4.15).

Если используется частота f, a  спектральные плотности определены для  , то формула (4.18) запишется в виде

 .    (4.19)

Если    входным процессом является белый шум n(t) со спектральной плотностью N0, то

 .    (4.20)

Из выражения (4.20) следует, что спектральная плотность выходного процесса при белом шуме на входе пропорциональна квадрату модуля комплексной частотной характеристики линейной системы.

Введем нормированную комплексную частотную характеристику

    (4.21)

где K0 - максимальное значение характеристики на какой-то определённой частоте, например на f = 0.

Найдем дисперсию выходного процесса  (t), когда на входе линейной цепи действует белый шум.

             (4.22)

В формуле (4.22) интеграл по всем положительным частотам от квадрата нормированной комплексной частотной характеристики цепи определяет шумовую полосу   этой цепи

        (4.23)

Физический смысл  поясняется рис. 4.2. Шумовая полоса  определяет при белом шуме на входе эффективную ширину спектральной плотности выходного процесса. Это означает, что если реальную спектральную плотность  заменить прямоугольной с высотой и основанием прямоугольника, соответственно равными N0K02  и , то дисперсия на выходе процесса будет в обоих случаях одинакова (рис. 4.2, а). При использовании нормированной  это соответствует тому, что площадь прямоугольника с высотой и основанием, равными соответственно 1 и , равна площади под кривой  для .

Рис. 4.2

4.4 Нормализация случайных процессов в узкополосных системах

Поставим задачу определить одномерную плотность вероятности (t) на выходе линейной системы, если известна одномерная плотность вероятности (х) случайного процесса на входе и определена импульсная характеристика системы h(t), длительность огибающей которой характеризуется постоянной времени  (рис.4.3). Отличие  от нуля соответствует инерционной линейной системе. Для цепи первого порядка  совпадает с постоянной времени цепи.

Рис 4.3

Связь между (t) и  (t) определяется выражением (4.8), которое для удобства получения выводов запишем в дискретной форме, заменив интеграл суммой:

    (4.24)

где  t - малый по сравнению с  интервал времени, определяющий шаг дискретизации;  число всех дискретных отчетов в течение времени , когда огибающая h(t) отлична от нуля.

Рассмотрим три случая.

1. Пусть процесс (t) является гауссовским. В этом случае согласно (4.24) случайный процесс (t) представляется в виде суммы гауссовских величин (), каждая из которых умножается на детерминированный множитель . Из теории вероятностей известно, что сумма гауссовских величин есть гауссовская величина. Это означает, что при гауссовском входном процессе (t) процесс на выходе (t) тоже является гауссовским, но с характеристиками, отличными от характеристик (t). Например, (t) и   определяются формулами (4.7) и (4.13).

Таким образом, линейная система инвариантна по отношению к гауссовскому распределению, то есть она сохраняет закон распределения процесса на выходе, если на входе действует гауссовский процесс. Линейная система в результате преобразования входного процесса только изменяет его числовые характеристики.

2. Случайный процесс (t) распределен по произвольному закону, но его интервал корреляции  весьма мал по сравнению с длительностью переходной характеристики системы:

  .            (4.25)

В этом случае согласно (4.24), если выбрать  , выходной процесс (t) можно рассматривать как сумму некоррелированных случайных величин , имеющих одно и то же распределение, причем каждое слагаемое суммы дополнительно умножается на детерминированный множитель

Здесь важно то, что из-за выполнения условия (4.25) число слагаемых в сумме (4.24) весьма велико, так как

       (4.26)

Из теории вероятностей согласно центральной предельной теореме известно, что сумма большого числа независимых слагаемых с одним и тем же законом распределения имеет гауссовское распределение. Это означает, что если независимость слагаемых приближенно заменить их некоррелированностью, то процесс (t) будет стремиться иметь гауссовское (нормальное) распределение тем точнее, чем сильнее будет выполняться условие (4.25). В этом проявляется суть нормализации случайных процессов инерционными системами.

Этот же вывод можно сформулировать на частотном языке. Учитывая, что длительность переходной характеристики  обратно пропорциональна полосе пропускания цепи , а интервал корреляции входного процесса   обратно пропорционален эффективной ширине спектра этого процесса ,  условие (4.25) можно записать в виде

  .    (4.27)

Таким образом, если линейная система или электрическая цепь является узкополосной по отношению к входному процессу, то закон распределения случайного процесса на выходе системы приближается к гауссовскому закону тем точнее, чем сильнее выполняется условие узкополосности (4.27).

3. Если плотность вероятности входного процесса (x) отлична от гауссовского и условие узкополосности линейной системы не выполняется, то в общем случае сделать вывод о распределении выходного процесса нельзя. Необходимо исследовать выражение (4.24) для конкретного выходного процесса и конкретной линейной системы.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

43535. Бизнес-план придорожного сервиса автодороги Р351 «Тюмень-Екатеринбург» 747 KB
  Пункт придорожного сервиса представляет собой мини-кафе, строительство которого включено Управлением торговли и услуг Екатеринбургского облисполкома в план развития объектов общепита придорожного сервиса в Свердловской области. По проекту кафе будет располагаться рядом с существующим газоном
43536. НЕОБХОДИМОСТЬ КОНТРОЛЯ НАД ОСУЩЕСТВЛЕНИЕМ ОПРЕАЦИЙ НА ВАЛЮТНОМ РЫНКЕ 227.5 KB
  Объектом работы является рынок специальных услуг – валютных операций покупка-продажа валюты на международных рынках. А в настоящее время вопрос об установлении стабильности национальной валюты так как стабильный уровень валюты тяжело удержать. Цель курсовой работы достигается с помощью реализации следующих задач: определение понятий и терминологии валютного рынка иностранной валюты как товара обращающегося на валютном рынке; рассмотрение субъектов валютного рынка; исследование операций на валютном рынке организации деятельности...
43537. Схематехника электронных устройств. Проектирование усилителя 360 KB
  Выбор типов пассивных компонентов усилителя Литература Задание на проектирование: Рассчитать предварительный усилитель мощности с парафазным выходом по следующим исходным данным: Коэффициент усиления – не менее 30Дб; Полоса пропускания от 20 Гц до 10 КГц; Допустимая неравномерность частотной характеристики: Mн=Mв=141; Амплитуда выходного сигнала не менее – 3 В; Входное сопротивление не менее 50 КОм; Сопротивление нагрузки не более 300 Ом; Ёмкость нагрузки – 10 пФ;...
43538. РОЗРОБКА СТРУКТУРИ ЧАСОВИХ ЦИКЛІВ ПЕРВИННОГО ЦИФРОВОГО СИГНАЛУ І РОЗРАХУНОК ТАКТОВОЇ ЧАСТОТИ АГРЕГАТНОГО ЦИФРОВОГО СИГНАЛУ 1.12 MB
  Дискретизація це представлення аналогового сигналу в дискпеїному вигляді за допомогою АІМ перетворень. Квантування це визначення значення амплітуди кожного дискретного АІМ сигналу за допомогою шкали квантування. Приведемо спектральні діаірами АІМсигналу: Використаємо компресію що основується на 16сегментній характеристиці яка відповідає Аза кону. Звідси слідує що до тих пір поки амплітуда квантуємого гармонічного сигналуим не перевищує U0 64 де U0 напруга відповідна порогу перевантаження кодера квантування є рівномірним.
43539. Маркетинговая деятельность в ООО «Отдых в Крыму» 227 KB
  Развитие туризма как никакая другая отрасль экономики стимулирует создание рабочих мест и развитие малого бизнеса перераспределяет ресурсы между странами оказывает стимулирующее воздействие на такие секторы экономики как транспорт связь сфера услуг торговля строительство производство товаров народного потребления и составляет одно из наиболее перспективных направлений структурной перестройки экономики РФ и Дальнего Востока Важнейшим направлением деятельности фирм работающих в туристической сфере являются продвижение турпродукта на...
43540. Цифровой блок управления (ЦБУ) электроприводом для позиционирования транспортера в соответствии с заданным количеством кодовых импульсов датчика угла поворота электропривода 168 KB
  Расчет формирователя импульсов Счетчик импульсов Расчет импульсного усилителя мощности Объект разработки Разработать цифровой блок управления ЦБУ электроприводом для позиционирования транспортера в соответствии с заданным количеством кодовых импульсов датчика угла поворота электропривода. ЦБУ должен содержать фотоэлектрический импульсный датчик формирователь импульсов счетчик импульсов с предустановкой командный триггер и импульсный усилитель мощности.
43542. Расчет усилителя постоянного тока 176.5 KB
  Макс = 225мВТ Входная и выходная статистические характеристики транзистора типа КТ325А приведены на рис.15 Uкэ мах – постоянный напряжение коллекторэмиттер В15 Pк мах – постоянная рассеиваемая мощность коллектора мВт: при Tс = 6085 С.макс = 225мВТ Входная и выходная статистические характеристики транзистора типа КТ355А приведены на рис.15 Uкэ мах – постоянный напряжение коллекторэмиттер В15 Pк мах – постоянная рассеиваемая мощность коллектора мВт: при Tс = 6085...
43543. Компьютерная программа для работы с фотографиями людей 1.25 MB
  Описание поставленных задач и алгоритмы используемых методов Описание разработанной программы Перспективы дальнейших исследований. Активация программы и сохранение локальной лицензии. Для достижения поставленной цели в работе в первую очередь потребуется решить следующие задачи: Создать удобный понятный интерфейс программы продумать логику работы пользователя в приложении. Разработать необходимые алгоритмы обработки полученных данных Внедрить их в проект без ущерба совместимости приложения с...