第5章随机过程.pdf

第2章1-随机过程与随机序列.ppt * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程 若对于任意时刻t1和t2，有RXY(t1,t2)=0，则称X(t)和Y(t)是正交过程，此时有若对于任意时刻t1和t2，有CXY(t1,t2)=0，则称X(t)和Y(t)是互不相关的，此时有 * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程 当X(t)和Y(t)互相独立时，满足则有当X(t)和Y(t)互相独立时， X(t)与Y(t)之间一定不相关；反之则不成立。 * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程 研究随机过程有两条途经：侧重于研究概率结构侧重于统计平均性质的研究 * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程

2018-12-28 约5.03千字 52页立即下载

第3章 随机过程新.ppt 随机过程 Random process 目标要求基本要求目标要求重点、难点内容结构 随机过程的一般描述；平稳随机过程；高斯过程（正态随机过程）；窄带随机过程；正弦波加窄带随机过程； 随机过程通过线性系统；第3章 随机过程 3.1.1随机过程的分布函数设? (t)表示一个随机过程，则它在任意时刻t1的值? (t1)是一个随机变量，其统计特性可以用分布函数或概率密度函数来描述。 随机过程? (t)的一维分布函数： 随机过程? (t)的一维概率密度函数：若上式中的偏导存在的话。一、随机过程的基本概念通信过程中的随机信号和噪声均可归纳为依赖于时间参数t的随机过

2017-01-02 约9.81千字 82页立即下载

4_随机过程.ppt 随机过程的概念 随机过程被认为是概率论的“动力学”部分，即它的研究对象是随时间演变的随机现象，它是从多维随机变量向一族(无限多个)随机变量的推广。给定一随机试验E，其样本空间S={e}，将样本空间中的每一元作如下对应，便得到一系列结果：例：抛掷一枚硬币的试验，样本空间是S={H,T}，现定义：例5：考虑抛掷一颗骰子的试验： 随机过程的统计描述小结例1：抛掷一枚硬币的试验，定义一随机过程：例1：抛掷一枚硬币的试验，定义一随机过程：设 X[n] 是一独立随机序列，当 n 是奇数时，它是取值1，-1概率都是1/2的随机变量；当 n 是偶数时，它是取值1/

2018-04-14 约字 88页立即下载

第3章-随机过程.ppt 王玉青Email：wangyq123@163.com 【例】n台示波器同时观测并记录这n台接收机的输出噪声波形样本函数?i (t)：随机过程的一次实现，是确定的时间函数。 随机过程：? (t) ={?1 (t), ?2 (t), …, ?n (t)} 是全部样本函数的集合。 ?1.输出过程?o(t)的均值：对式两边取统计平均，得到设输入过程是平稳的，则有式中，H(0)是线性系统在 f = 0处的频率响应，因此输出过程的均值是一个常数。 ?2.输出过程? o(t)的自相关函数：自相关函数的定义：根据输入过程的平稳性，有于是若线性系统的输入是平稳的，

2018-08-23 约7.24千字 61页立即下载

第2章随机过程1.ppt 　　　; 重点 随机过程的定义、数字特征;例1. 考察 [0，t0]时间内某网站收到的访问次数Ｘ(t０), 则Ｘ(t０) (Xt0)是一个随机变量．;其中Ａ ω为常数，φ服从[0,2π]上的均匀分布.;例３.生物群体的增长问题.以Ｘt表示在时刻t某种　　生物群体的个数,则对每一个固定的t,Ｘt是一个随机变量．　;例4. 在天气预报中, 以Xt 表示某地区第t次统计所得到的最高气温,则Xt 是一个随机变量.;2.随机过程定义; T称为参数集或参数空间, t称为参数,一般表示时间或空间. ;1. X(ω,t),实质上为定义在Ω

2017-04-23 约1.31千字 32页立即下载

随机过程四().ppt * * §4.3 状态空间的分解前面给出了马氏链状态分类的一些基本概念以及如何判别状态分类的定理，但如果对状态空间中的每个状态都按照这些定理逐一检查分类，这不仅是很繁琐的甚至是不可能的，因此,如果能够借助状态之间的转移使得对状态分类不再是一个一个地进行，而是“群体”地进行，也就是说如果能从某个状态的分类来确定一类状态的分类，无疑这将给我们带来很大方便。从某种意义上看相当于对状态空间进行分解。 2 1 5 3 4 1 1 试分解此链并指出各状态的常返性及周期性解：由转移矩阵可得转移图. 1 3 5 2 1 1 1 1 4 6 2 4 3 5 6 1 在实际应用中，人们常关

2017-11-16 约小于1千字 57页立即下载

　随机过程-1泊松过程.ppt 泊松过程主讲教师段禅伦 2008年秋季学期第三章泊松过程泊松过程是一类较为简单的时间连续,状态离散的随机过程.泊松过程在物理学、地质学、生物学、医学、天文学、服务系统和可靠性理论等领域都有广泛的应用. 3.1 泊松过程的定义和例定义3.1 称随机过程{N(t),t≥0}为计数过程, 若N(t)表示到时刻t为止已发生的事件A的总数,且N(t)满足下列条件: (1) N(t)≥0; (2) N(t)取正整数值; (3) 若s＜t,则N(s)≤N(t); (4) 当s＜t时, N(t)-N(s)等于区间(s,t]中发生的事件A的次

2016-12-18 约2.6万字 84页立即下载

随机信号随机过程分析.ppt 马氏链中的状态分类 * 相通若状态i可到达状态j，且状态j也可到达状态i，则称状态i和状态j相通，记作i?j 相通具有如下等价关系： ① 若i?j，则i?i，自返性； ② 若i?j，则j?i，对称性； ③ 若i?r， r?j ，则i?j，传递性；马氏链中的状态分类 * 首达时设{Xn, n=0,1,2,…}是马氏链，对任意状态i和j，称为该马氏链自状态i出发首次进入状态j的时刻，或称为自i到j的首达时。对于一个样本ξ0，上述Tij表示同时满足X(ξ0,n)=j且X(ξ0,n )=i 的最小的n，而对不同样本，该最小非负值可能不相同，因此Tij 是一随机变量。另，若对某一ξ0 ， Xn

2016-10-29 约7.93千字 82页立即下载

常见的随机过程或随机模型.pptx 1最常见的随机过程或随机模型 2Brown运动或Wiener过程二项过程Poission过程白噪声过程自回归过程移动平均过程混合自回归移动平均过程利率期限结构或均值回复模型ARCH类模型与GARCH类模型主要内容引言Brown运动或Wiener过程3STEP1STEP2STEP3Brown运动是1827年英国生物学家Brown在研究花粉运动时被发现的。1918年，Wiener给出Brown运动的严格的数学描述，所以Brown运动也被称为Wiener过程。目前，在经济金融研究中，Brown运动被广泛用以描述股票价格的变化过程，并成为描述随机现象的基石。标准布朗运动两大特征：44Copyrig

2025-05-16 约1.92千字 10页立即下载

周荫清《随机过程理论》第2章 随机过程概述.ppt 五、白噪声白噪声定义第2章 随机过程概述 随机过程概述一、随机过程的概念二、平稳随机过程 三、时间平稳和各态历经性四、平稳过程的功率谱密度五、白噪声过程一、随机过程的概念 1、随机过程的定义 2、随机过程的概率分布 3、随机过程的数字特征 4、随机过程的基本分类一、随机过程的概念 1、随机过程的定义设是一个样本空间，若对每一时刻，都有定义在上的随机变量与之对应，则称依赖的一族随机变量是一个随机过程，通常将它简化为。一、随机过程的概念 1、随机过程的定义 随机过程 样本函数

2017-06-26 约字 30页立即下载

复旦金融用随机过程3.1-随机过程.ppt *也就是说，我们对式 Xt=?Xt-1+?t（*）做回归，如果确实发现?=1，就说随机变量Xt有一个单位根。（*）式可变形式成差分形式：?Xt=(1-?)Xt-1+?t=?Xt-1+?t(**)检验（*）式是否存在单位根?=1，也可通过（**）式判断是否有?=0。*一般地:检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型1Xt=?+?Xt-1+?t（*）2中的参数?是否小于1。3或者：检验其等价变形式4?Xt=?+?Xt-1+?t（**）5中的参数?是否小于0。6在可以证明，（*）式中的参数?1或?=1时，时间序列是非平稳的;7对应于（**）式，则是?0或?=0。8*因此，

2025-04-03 约5.01千字 10页立即下载

高斯随机过程高斯随机过程.ppt 2.3高斯随机过程 2.3.1定义 若随机过程ξ(t)的任意n维（n=1, 2, …）分布都是正态分布，则称它为高斯随机过程或正态过程。其n维正态概率密度函数表示如下： fn(x1,x2,…,xn; t1,t2,…,tn) 式中, ak=E［ξ(tk)］，σ2k=E［ξ(tk)-ak］2，|B|为归一化协方差矩阵的行列式，即 b12 … b1n B21 1 … b2n Bn1 bn2 … 1 … … … … |B|jk为行列式|B|中

2017-12-22 约2.56千字 13页立即下载

北大随机过程课件：第 5 章第 1 讲高斯随机过程.pdf 高斯随机过程 1．定义高斯过程： { } 如果随机过程 ξ(t), t ∈T 的有限维分布都是高斯分布，则称它为高斯随机过程或正态过程。高斯过程是二阶矩过程的一个重要子类。复高斯过程：如果随机过程是一个复高斯过程，则在 n 个时刻抽样得到 n 个复随机变量，也就是说 n 个时刻抽样组成了 2n 维实高斯分布随机矢量。宽平稳实高斯随机过程：如果随机过程ξ(t)

2017-07-06 约1.54万字 7页立即下载

随机过程随机过程的基本概念.ppt 例 2.6.1 设 , ﹣∞t+∞，其中ω0是正常数，n为固定的正整数，X1,X2,…,Xn, Φ1, Φ2,…, Φn是相互独立的实随机变量，且，Φk~U[0,2π]，k=1,2,…,n. 求{Z(t),﹣∞t+∞}的均值函数和相关函数. 2.6 复随机过程 解 2.6 复随机过程 又于是 2.6 复随机过程 第2章 随机过程的基本概念 2.1 随机过程的定义 2.2 随机过程的分类和举例 2.3 随机过程的有限维分布函数族 2.4 随机

2017-05-21 约1.51万字 78页立即下载

随机过程的统计特性和平稳随机过程.ppt ;正弦信号;2.1随机过程的根本概念及定义;2.1随机过程的根本概念及定义;2.1随机过程的根本概念及定义;1、随机过程(StochasticProcess)定义;随机过程X(t,e)四种不同情况下的意义：;2、随机过程分类;2.1随机过程的根本概念及定义;2.1随机过程的根本概念及定义;在实际中还有一类过程，它是按照确定的数学公式产生的时间序列，它是一个确定性的时间序列，但它的变化过程表现出随机序列的特征，我们把它称为伪随机序列，伪随机序列可以用来模拟自然界实际的随机过程。;1、一维概率分布;例1、设随机振幅信号其中是常数，Y是均值为零，方差为1的正态随机变量，求时的概率密度。;2、二维概

2025-05-31 约小于1千字 39页立即下载