电子科技大学随机过程第一章概要
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连续型随机变量
n维随机变量及其概率分布:
定义:
n维联合分布函数F(x1, x2, , xn)的性质:
随机变量的独立性
若{Xt , t T}是一族离散型随机变量,则独立性等价于
若{Xt , t T}是一族连续型随机变量,则独立性等价于
随机变量的数字特征
数学期望与方差
离散型随机变量的数学期望、方差
连续型随机变量的数学期望、方差
定理
定义
数学期望和方差的性质(6个)
特征函数定义:
离散情形与连续情形下的特征函数常见分布的特征函数(4个)
性质(7个)例题1,2
母函数定义
性质(4个)
拉普拉斯变换定义:
逆转公式与唯一性定理(3个)
四个例性
n 维正态分布定义:
n维正态分布具有如下重要性质:(4个)条件数学期望
条件数学期望性质(5个)
全数学期望公式
常用全数学期望公式
若Y是离散型随机变量:
设某段时间内到达商场的顾客人数N服从参数为λ的泊松分布.每位顾客在该商场的消费额X 服从[a, b]上的均匀分布.各位顾客之间消费是相互独立的且与N 独立.求顾客在该商场总的平均消费额.
已知随机变量X服从[0, a]上的均匀分布,随机变量Y 服从[X, a] 上的均匀分布, 试求。
随机过程部分第一章随机过程的概念与基本类型第一节随机过程的基本概念自然界事物的变化过程通常可以分为两类:一类变化过程是具有确定形式的,即当条件满足时变化规律是确定的。
这种过程常可以用一个参数的确定函数来表示,这种过程称为确定性过程,如在真空中的自由落体,下落的路程便可表为时间参数t的函数;另一类过程没有确定的变化过程,其变化规律也不是必然的,它不能用一个参数的确定函数来描述,即对此变化过程进行重复观测时,所得到的参数的函数不尽相同,这种过程称为随机过程。
一、实例例1 热噪声电压电子元件或器件由于内部微观粒子(如电子)的随机热骚动引起的端电压称为热噪声电压。
在通信中为消除设备中由热噪声电压对信号的持续干扰,必须考虑并研究热噪声电压随时间变化的过程。
为此,通过某种装置对元件或设备两端的热噪声在时间T内进行测量,记录便可得到一个电压---时间的函数V(t),它1是不可预知的,在相同条件下,反复测量,记录便可得到不同的结果,记为Vi(t), i =1,2,……(见图)热噪声电压的变化规律便可用所有可能测得的结果表示,表为{V(t),t∈T},称它为随机过程。
例2 飞行速度某种飞机在理论上在时间T内有一个不变的速度V,但实际上飞行中由于各种原因其飞行速度在V值附近摆动。
将每次飞行看为一次实验,对应此实验结果便是一次实际飞行速度的记录,可记为Vi(t),为了研究飞机在飞行过程中飞行速度变化过程的概率特性,需考虑所有可能的飞行速度的全体,记为{V(t),t∈T },称它为一个随机过程,对于不同实验结果有不同的实际飞行速度结果Vi(t)与之对应。
(见图)例3 呼唤次数 观察某电话交换台从t=0时刻开始接到的呼唤次数随时间变化的情况,令Xi(t)表示第i 次观测结果(i=1,2,……)(见图)在T=[0,+∞]内所有可能结果,记为{X (t ),t ∈T },它便为一随机过程。
在实践中究竟是哪个呼唤次数随时间变化的函数要看具体的实验结果。
电子科技大学研究生随机过程思考题随机过程思考题总结一、第零章(附录):1.如何准确理解“维”的含义?2.如何理解“定义在同一概率空间”?3.定义连续性随机变量的条件分布会遇到什么问题?二、第一章:1.随机过程可以描述哪些工程技术中的随机现象,试举例?来电次数、误码率是泊松过程,机器维修次数等。
天气预报。
2.为什么可以用有限维分布函数族描述随机过程的统计特性?柯尔莫哥洛夫定理可以证明,在一定条件下,随机过程和n维分布函数族是一一对应的,因此可以用有限维分布函数族描述随机过程的统计特性。
3.为什么说随机过程的均值函数和自相关函数在研究过程的概率与统计特性尤其重要?均值函数表征了随机过程在各时间点上的平均特征。
方差函数描述了随机过程在各时点处的波动程度。
刻画两个不同时点随机过程状态之间的线性关联程度,转化为自相关函数的收敛问题。
关于随机过程的均方极限的存在性,均方连续性,可积性和可导性都可转化为自相关函数的性质讨论问题。
4.白噪声过程是否一定是独立过程?不一定。
标准高斯白噪声与[0,1]均匀分布的乘积得到的白噪声过程不独立不相关。
5.独立过程是否是独立增量过程?反之?独立过程是独立增量过程,反之不一定。
三、第二章:1.能否保证Y= CX 服从非退化正态分布?C的行列式不等于0,即C可逆。
2.随机振幅电信号是否是正态过程?可否写出任意n维概率密度?是,知道他的均值函数和协方差函数就可以写出他的任意n维概率密度。
={X(t), t∈T}是正态随机过程?利用正交矩阵变换验3.怎样验证随机过程XT证并写出算法依据?还有其他方法吗?特征函数四、第三章:1.在二阶矩随机变量空间除定义均方极限外,还可以定义其他极限吗?距离定义2.均方极限与普通函数极限有什么相似之处?都用了范数来衡量随机变量或者函数之间的距离,这个距离函数是非随机的普通函数,故二阶矩过程的均方极限实质上是普通函数的极限问题。
3.若,是否有?有施瓦兹不等式及三角不等式可知成立。
随机过程-习题-第1章今天咱们来一起看看随机过程习题第一章的相关资料哈。
这部分内容挺有趣的,咱得好好琢磨琢磨。
1. 基本概念那些事儿。
随机过程这门课啊,第一章的基本概念就像是打地基一样重要。
咱得先搞清楚啥是随机过程呀。
简单来说呢,随机过程就是一族随机变量嘛,随着某个参数(通常是时间)的变化而变化。
就好比你每天的心情,有时候好有时候坏,这心情就是随着时间这个参数在变化呢,是不是还挺形象的 。
比如说掷骰子这个事儿,每次掷出来的点数都是随机的,要是你不停地掷,那这一次次掷骰子的结果就构成了一个随机过程啦。
这个例子是不是很容易理解呀 。
2. 随机过程的分类。
随机过程还分好多种类呢,这就像人分不同性格一样 有离散时间随机过程和连续时间随机过程。
离散时间随机过程呢,就是那个参数(时间)只能取离散的值,就像整数点那样。
比如说你每个月统计一次自己的体重,这体重随月份的变化就是离散时间随机过程啦。
而连续时间随机过程呢,就是时间可以取连续的值啦。
像你记录一天当中不同时刻的气温,这气温随时间的变化就是连续时间随机过程咯。
这两种随机过程各有各的特点,咱得根据具体情况来分析呢 。
3. 随机过程的数字特征。
这数字特征啊,就像是给随机过程做了个“体检报告”,能让咱们更清楚地了解它。
均值函数就是其中一个重要的指标啦。
均值函数呢,就是在每个时刻,随机过程取值的平均水平。
比如说你每天的消费金额不一样,那一个月下来,每天平均消费多少钱,这就是均值函数要告诉咱们的事儿 。
还有方差函数,它反映的是随机过程在每个时刻取值的离散程度。
要是方差大,那就说明这个随机过程变化得比较厉害,不太稳定;要是方差小,那就相对比较稳定啦。
就像你的考试成绩,如果每次波动都很大,那方差就大;要是成绩一直都比较稳定,方差就小咯 。
4. 习题讲解小窍门。
做第一章的习题的时候啊,可别慌。
先把基本概念弄清楚,就像盖房子得先把地基打牢一样。
有些题可能会让你判断一个过程是不是随机过程,这时候你就按照定义来,看看它是不是满足随机过程的条件。
随机过程讲义陈庆虎武汉大学电子信息学院参考书:1.随机信号分析基础。
王永德王军编著,电子工业出版社。
2.随机信号分析。
朱华等编著,北京理工大学出版社。
3.随机过程及其应用。
陆大絟编著,清华大学出版社。
第一章 随机信号概论1.1 确定性信号与随机信号工程中的数字信号主要指被量化的各种物理量,按特性可分为:长度、热学、力学、电磁、无线电、放射性、光学、声学、化学、生物、医学等类型。
按可预测性和可再现性原则,信号可分为确定性信号与随机信号两类。
按确定性规律变化的信号称为确定性信号。
确定性信号可以用数学解析式表达,或用确定性曲线准确地描述。
在相同的条件下,确定性信号可以重复、再现,确定性信号可用函数()s t 或(,)s t θ来表达,其中θ是待定参数或参数向量,t 是时间或空间自变量。
例1 正弦信号0()sin(2)s t A t πωφ=+A 、0ω、φ分别是信号的振幅、频率、相位,可以是确定的数值,也可以是待定参数。
不遵循任何确定性规律变化的信号称为随机信号。
随机信号具有不重复、不可预测的特点,在完全相同的条件下,不能保证信号能完全重现,对信号的未来值不能完全准确地预测。
随机信号产生的原因是信号在产生、发射、传输、接收、测量、采样、计算等处理过程中受到各种噪声的干扰。
随机信号常用随机函数()X t 表示,它与确定性信号(,)s t θ往往有如下关系:()(,)()X t s t t θε=+()(,)()X t s t t θε=∙()t ε是噪声干扰。
信号的确定性是相对的。
在理想的环境、理想的条件下,信号是确定的;或者在精度要求不高的情况下,在某些噪声和干扰忽略不计的前提下,信号是确定的。
由于噪声和干扰无处不在、无时不在,工程应用中的信号往往都具有随机性。
处理随机信号的主要方法是信号统计处理方法,其中信号估计与信号检测是信号统计处理方法的核心内容。
理论上,随机信号()X t 是时间连续的,即时间t 的取值是连续的。