76230

Спектр плотности мощности и его связь с функцией корреляции

Реферат

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

В процессе обработки и анализа физико-технических данных обычно приходится иметь дело с тремя типами сигналов, описываемых методами статистики. Во-первых, это информационные сигналы, отображающие физические процессы, вероятностные по своей природе, как, например...

Русский

2015-01-30

94.43 KB

10 чел.

Международная образовательная корпорация

Факультет Прикладных Наук

Реферат

на тему «Спектр плотности мощности и его связь с функцией корреляции»

По дисциплине «Теория электрической связи»

Выполнила: студент группы

ФПН-РЭиТ(з)-4С* 

Джумагельдин  Д

Проверила: Глухова Н.В 

Алматы, 2015

Содержание

І Введение

ІІ Основная часть

  1.  Спектральная плотность мощности
  2.  Случайные величины
  3.  Плотность вероятности функции от случайной величины
  4.  Случайный процесс
  5.  Метод  определения  спектральной  плотности мощности по корреляционной функции

ІІІ Заключение

ІV Список использованной литературы

Введение

Теория вероятностей рассматривает случайные величины и их характеристики в "статике". Задачи описания и изучения случайных сигналов "в динамике", как отображения случайных явлений, развивающихся во времени или по любой другой переменной, решает теория случайных процессов.

 Спектральная плотность мощности позволяет судить о частотных свойствах случайного процесса. Она характеризует его интенсивность при различных частотах или, иначе, среднюю мощность, приходящуюся на единицу полосы частот.

В качестве универсальной координаты для распределения случайных величин по независимой переменной будем использовать, как правило, переменную "t" и трактовать ее, чисто для удобства, как временную координату. Распределения случайных величин во времени, а равно и сигналов их отображающих в любой математической форме, обычно называют случайными процессами. В технической литературе термины "случайный сигнал" и "случайный процесс" используются как синонимы.

В процессе обработки и анализа физико-технических данных обычно приходится иметь дело с тремя типами сигналов, описываемых методами статистики. Во-первых, это информационные сигналы, отображающие физические процессы, вероятностные по своей природе, как, например, акты регистрации частиц ионизирующих излучения при распаде радионуклидов. Во вторых, информационные сигналы, зависимые от определенных параметров физических процессов или объектов, значения которых заранее неизвестны, и которые обычно подлежать определению по данным информационным сигналам. И в третьих, это шумы и помехи, хаотически изменяющиеся во времени, которые сопутствуют информационным сигналам, но, как правило, статистически независимы от них как по своим значениям, так и по изменениям во времени.

Спектральная плотность мощности

Спектральная плотность мощности позволяет судить о частотных свойствах случайного процесса. Она характеризует его интенсивность при различных частотах или, иначе, среднюю мощность, приходящуюся на единицу полосы частот.

Картину распределения средней мощности по частотам называют спектром мощности. Прибор, при помощи которого измеряется спектр мощности, называется анализатором спектра. Найденный в результате измерений спектр называется аппаратным спектром.

Работа анализатора спектра основана на следующих методах измерений:

методе фильтрации;

методе преобразования по теореме Винера-Хинчена;

методе Фурье-преобразования;

методе с использованием знаковых функций;

методе аппаратного применения ортогональных функций.

Особенность измерения спектра мощности состоит в значительной продолжительности эксперимента. Нередко она превышает длительность существования реализации, или время, в течение которого сохраняется стационарность исследуемого процесса. Оценки спектра мощности, получаемые по одной реализации стационарного эргодического процесса, не всегда приемлемы. Часто приходится выполнять многочисленные измерения, так как необходимо усреднение реализаций как по времени, так и по ансамблю. Во многих случаях реализации исследуемых случайных процессов предварительно запоминают, что позволяет многократно повторять эксперимент с изменением  продолжительности анализа, использованием различных алгоритмов обработки и аппаратуры.

В случае предварительной записи реализаций случайного процесса аппаратурные погрешности могут быть уменьшены до значений, обусловленных конечной длительностью реализации и нестационарностью.

Запоминание анализируемых реализаций позволяет ускорить аппаратурный анализ и автоматизировать его.

Случайные величины

     Случайная величина описывается вероятностными законами. Вероятность того, что непрерывная величина х при измерении попадет в какой-либо интервал х1 <х <х2, определяется выражением:

, где p(x) - плотность вероятности, причем . Для дискретной случайной величины хi P(x = xi)=Pi, где Pi - вероятность, соответствующая i-у уровню величины х. 

     Моменты случайной величины:

а) среднее значение (математическое ожидание)

б) средний квадрат

в) средний квадрат флуктуаций (дисперсия)

     Вид функции р(х) плотности вероятности для различных случайных величин может быть различен. Часто выполняется нормальный закон распределения вероятности: ,

где  - среднее значение,  - дисперсия.

     Имеет место «центральная предельная теорема»: распределение вероятности для суммы независимых случайных величин с ростом числа слагаемых, при которых нет доминирующих, стремится к нормальному закону независимо от законов распределения слагаемых.

     Плотность вероятности функции от случайной величины

Пусть y - случайная величина, связанная с x однозначной функциональной зависимостью вида у = f(x). Попадание случайной точки х в интервал шириной dx и попадание случайной точки у в отвечающий ему интервал шириной  являются эквивалентными событиями, поэтому вероятности их совпадают:

. Отсюда .

     Если функциональная связь между х и у неоднозначна, так что имеется несколько значений  для одного значения у (х=g(у) - функция, обратная по отношению к у=f(х)), то выражение для плотности вероятности ру(у) обобщается:

.

     Многомерная плотность вероятности

Пусть имеем n случайных величин х12, …, хn. Можно ввести n-мерную плотность вероятности p12, …, хn), определяющую вероятность одновременного осуществления событий , , ..., ,

причем . Зная n-мерную плотность вероятности, всегда можно найти m-мерную (m < n) плотность вероятности меньшего порядка, интегрируя по лишним координатам:

.

Располагая многомерной плотностью вероятности, можно находить среднее значение любых комбинаций этих случайных величин и определять их моменты. В частности, для двумерной случайной величины будем иметь:

  

Новым по сравнению с одномерным случаем является смешанный момент второго порядка - ковариационный момент

 

или центрированный корреляционный момент

Вводят также безразмерный коэффициент корреляции

Для статистически независимых случайных величин

Статистически независимые случайные величины некоррелированы между собой:

 при . Обратное утверждение в общем случае неверно: из некоррелированности не вытекает автоматически статистическая независимость случайных величин.

Случайный процесс

     Под случайным процессом понимают множество (ансамбль) случайных функций хк(t), называемых возможными реализациями этого случайного процесса. В каждый выбранный момент времени t1 конкретная реализация есть случайная величина с плотностью вероятности  и ее среднее значение определяется усреднением по всем возможным реализациям:

     Различают стационарные и нестационарные случайные процессы. Для стационарных процессов плотность вероятности от времени не зависит: . Стационарный процесс называется эргодическим, если усреднение по множеству реализаций эквивалентно усреднению по времени в пределах одной реализации.

       

     Кроме одномерной плотности вероятности  вводят двумерную плотность вероятности совместной реализации двух значений: х1 в момент времени t1  и х2 в момент времени t2.

.

Для стационарных процессов двумерная плотность вероятности зависит только от разности моментов времени   

     Двумерная плотность вероятности определяет дополнительный момент - автокорреляционную функцию случайного процесса.

Иногда используют нормированные автокорреляционные функции:

    

Для стационарного процесса:

     .

Если процесс не только стационарный, но и эргодический, усреднение по множеству может быть заменено усреднением по времени в пределах одной реализации:

Условие эргодичности для стационарного процесса с нулевым средним значением:

Это определяет стремление функции корреляции к нулю с увеличением временного сдвига t. Можно ввести интервал корреляции , который определяет время статистической зависимости между мгновенными значениями случайного сигнала.

Метод  определения  спектральной  плотности мощности по корреляционной функции

Спектральная плотность мощности стационарного случайного процесса и его корреляционная функция связаны согласно теореме Винера – Хинчена парой преобразования Фурье:

.

Для действительных стационарных случайных функций

.

Измерения носят косвенный характер, так как непосредственно измеряют Kх, а спектр плотность вычисляют согласно приведенному выражению. Имеет место оценка

,

.

При экспериментальном  определении ее значения вычисляются для ограниченного диапазона величин аргумента от 0 до м.к.. Однако, для того, чтобы найти спектральную плотность мощности необходимо просмотреть весь участок изменения аргумента от до . Отсечение участка кривой для может привести к значительным искажениям спектра в низкочастотной области.

Эти искажения можно уменьшить, если использовать следующую оценку

,

где – весовая функция, которую часто называют «окном» (корреляционным окном). Выбор «окна» зависит от характера определяемого спектра мощности.

Заключение

Спектральная плотность мощности (СПМ) в физике и обработке сигналов — функция, описывающая распределение мощности сигнала в зависимости от частоты, то есть мощность, приходящаяся на единичный интервал частоты. Имеет размерность мощности, делённой на частоту, то есть энергии. Например в СИ: Вт/Гц = Вт/с−1 = Дж.

Часто термин применяется при описании спектральной мощности потоков электромагнитного излучения или других колебаний в сплошной среде, например, акустических. В этом случае подразумевается мощность на единицу частоты на единицу площади, например: Вт/Гц/м2.

Спектральная плотность мощности стационарного случайного процесса и его корреляционная функция связаны согласно теореме Винера – Хинчена парой преобразования Фурье:

.

Список использованной литературы

  1.  Интернет ресурс http://dee.karelia.ru/files/circuit/Ps6.htm
  2.   Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы. — М.: Мир, 1982.
  3.  Интернет ресурс http://scask.ru/book_brts.php?id=32

 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

28372. Защита права собственности: понятие, система способов защиты 14.67 KB
  Защита права собственности: понятие система способов защиты. Вещноправовые средства защиты права собственности характеризующиеся тем что они направлены непосредственно на защиту права собственности как абсолютного субъективного права не связаны с какимилибо конкретными обязательствами и имеют целью либо восстановить владение пользование и распоряжение собственника принадлежащей ему вещью либо устранить препятствия или сомнения в осуществлении этих правомочий. Соответственно к вещноправовым искам относятся иск об истребовании имущества...
28373. Вещно-правовые способы защиты права собственности 15.02 KB
  К вещноправовым искам относятся: 1иск об истребования имущества из чужого незаконного владения виндикационный иск; 2 иск об устранении нарушений не связанных с лишением владения негаторный иск; 3иск об признании пр. Виндикационный иск это внедоговорные требования не владеющего собственника к фактическому владельцу имущества о возврате имущества. Сущностью этого иска является возврат собственнику конкретного индивидуально определенного имущества выбывшего из его владения вне его воли. иска: 1необходимо что бы собственник был лишен...
28374. Понятие, объекты и субъекты авторского права и смежных прав 15.51 KB
  В субъективном смысле АП – совокупность субъективных прав возникающих у автора в связи с созданием конкретного произведения литературы науки и искусства. Объекты авторского права – произведения литературы науки и искусства являющиеся результатом творческой деятельности независимо от назначения и достоинства произведения а также способа его выражения. а литературные произведения включая программы для ЭВМ – художественные документальные учебные произведения тексты песен и др.; б драматические и музыкальнодраматические произведения...
28375. Авторские и смежные права, срок их действия 14.7 KB
  Авторские и смежные права срок их действия. Личные неимущественные права право авторства право на имя и право на защиту репутации автора охраняются бессрочно. Имущественные права ограничены сроком жизни автора и 70 годами после его смерти. Однако если автор в течение этого периода раскроет свою личность или его личность не будет далее оставлять сомнений то применяется общий срок действия авторского права в течение жизни и 70 лет после смерти; б авторское право на произведение созданное в соавторстве действует в течение всей жизни и...
28376. Защита авторских и смежных прав 14.34 KB
  Защита авторских и смежных прав. Защита авторских и смежных прав – это совокупность мер целью которых является восстановление и признание этих прав в случае их нарушения. В зависимости от отрасли права обеспечивающей защиту авторских и смежных прав выделяют следующие способы защиты. Гражданскоправовой способ защиты – возмещение имущественного ущерба автору или иному правообладателю.
28377. Понятие и субъекты патентного права 14.75 KB
  Понятие и субъекты патентного права. Патентное право в объективном смысле совокупность норм регулирующих имущественные и личные неимущественные отношения возникающие в связи с признанием авторства и охраной изобретений полезных моделей и промышленных образцов установлением режима их использования материальным и моральным стимулированием и защитой права их авторов и патентообладателей. Субъектами патентного права являются авторы изобретений полезных моделей и промышленных образцов патентообладатели а также другие лица не авторы...
28378. Объекты патентного права: понятие, признаки 14.67 KB
  Объектами патентного права являются изобретения полезные модели и промышленные образцы. Органом осуществляющим акт признания новшества в качестве изобретения является федеральный орган исполнительной власти по интеллектуальной собственности Федеральная служба по интеллектуальной собственности патентам и товарным знакам Роспатент. В качестве изобретения согласно ст. Уровень техники служащий критерием новизны изобретения включает любые сведения ставшие общедоступными в мире до даты приоритета изобретения.
28379. Оформление права на изобретение, полезную модель, промышленный образец 15.02 KB
  Оформление права на изобретение полезную модель промышленный образец. Права на изобретение полезную модель и промышленный образец охраняет закон и подтверждает патент на изобретение и промышленный образец и свидетельство на полезную модель патент. Документы которые должны быть в заявке: на изобретение: заявление о выдаче патента указываются автор лицо на имя которого испрашивается патент их местонахождение; полное описание изобретения; формула изобретения выражающая его сущность; чертежи и иные необходимые материалы; документ...
28380. Право автора и патентообладателей, их защита 13.61 KB
  Право автора и патентообладателей их защита. патентообладателей. Защита прав авторов и патентообладателей осуществляется как в судебном так и в адм. Административный порядок защиты прав авторов и патентообладателей предполагает их обращение в специальное подразделение федерального органа по интеллектуальной собственности.