• 随机过程§(t)的定义:
• 设随机试验E的可能结果为§(t),试验的样本空 间S为{ x1(t) ,x2(t), … xi(t)… }
• xi(t): 第i个样本函数 (实现) • 每次试验后, §(t)取空间S中的某一样本函数
• 称此§(t)为随机函数
• 当t 代表时间量时,称此§(t)为随机过程
• 即对于任意的正整数n和任意的实数 t1,t2,..tn,τ,随机过程§(t)的n维概率密度函 数满足:
fn ( x 1 ,x 2 ,x n .;t1 ,t .2 ,t .n . ) f .n ( x 1 .,x 2 ,x n .;t 1 .,t2 . ,tn . ) ..
• 称§(t)是平稳随机过程 • 平稳随机过程的统计特性将不随时间的
• 是随机过程的所有样本函数在时刻t的函数值 的平均值,也称随机过程的均值
• 表示了随机过程§(t)在每个时刻的波动中心, 反映了随机过程的一维统计特性
• 一般情况下,它是时间的函数
• 方差:可记为 2 (t)
D ( t) E ( t) E ( t) 2
D(t)x f1(x,t)d x(t)
• • 自协方差函数、自相关函数体现了随机过程的
二维统计特性
• 自协方差函数与自相关函数的关系:
B ( t 1 , t 2 ) R ( t 1 , t 2 ) E ( t 1 ) E ( t ( t1 )( t2 )
• 相关系数ρ(t1、t2)
• 或者 它可以看成是随机实验的可能出现 的§(t)函数,存在一个由全部可能实现构 成的总体,每个实现都是一个确定的时间 函数,而随机性就体现在出现哪一个实现 是不确定的.
• 例如 有N台性能完全相同的通信机,工作 条件相同,用N部记录仪同时记录他们的 输出噪声