Безынерционный процесс

В результате фильтрации случайного процесса Y n в инерционной линейной цепи случайный сигнал становится близким к нормальному. К этому заключению приходим из того, что полоса пропускания цепи в частотной области почти в 2 раза меньше ширины энергетического спектра входного процесса.

  • Мкн лодка
  • Навес для резиновой лодки
  • Китайские лодки в караганде
  • Разворот на лодке
  • Математическое ожидание стало равно 0, , а среднеквадратическое отклонение уменьшилось до 0, Сигнал стал узкополосным - это произошло из-за частотной характеристики К? Радиотехнические цепи и сигналы. Банк учебных материалов referatwork. Авторские права на базы данных учебных материалов защищены с Исследование преобразований частотного спектра в возмущенных условиях Особенности функционирования РТС в высоких широтах. Экспериментальное исследование процессов нелинейного преобразования при наклонном распространении , умножения и смещения при вертикальном зондировании частоты мощных радиосигналов в ионосфере. Монохроматический и принятый сигнал Использование в системах последовательности одиночных сигналов. Корреляционная функция закона модуляции последовательности одиночных сигналов.

    безынерционный процесс

    Энергетический спектр принятого сигнала. Универсальный генератор Характеристика свойств и принципов действия усилителей низкой частоты на биполярных транзисторах.

    Сколько стоит написать твою работу?

    Основные методики проектирования и расчета генераторов колебаний прямоугольной формы с управляемой частотой следования импульсов. Разработка и исследование способа обнаружения аномальных значений Природа возникновения и источники аномальных значений. Сбой в работе аппаратуры, отказ оборудования, кратковременное внешнее воздействие на измерительный элемент, "залипание" цифрового счетчика, атмосферные воздействия при передаче радиосигналов. Реализация и анализ цифрового фильтра с конечной импульсной характеристикой Расчет цифрового фильтра нижних частот с конечной импульсной характеристикой. Синтез фильтра методом окна параболического типа. Просмотры Читать Править Править код История. Эта страница последний раз была отредактирована 21 ноября в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия. Как отмечалось выше, n - мерная функция распределения случайного процесса по сути дела является функцией распределения n случайных величин, представляющих собой значения случайного процесса в n различных моментов времени, Определение законов распределения функционально преобразованных случайных величин является сравнительно простой задачей. Рассмотрим простейший пример одномерной случайной величины. Предположим, что функция такова, что обратная ей функция — однозначна. Производная в последнем выражении берется по абсолютной величине, так как плотность вероятности не может быть отрицательной.

    безынерционный процесс

    Примеры кумулянтных функций негауссовых процессов 7. Стационарная совокупность двух процессов 7. Стационарные векторные процессы 7. Формулы размыкания моментных и кумулянтных скобок для совокупности двух процессов Глава 8.

    Воздействие стационарных случайных процессов на безынерционные нелинейные цепи

    Спектры высших порядков Глава 9. Производная случайного процесса 9. Моментные и кумулянтные функции производных 9. О дифференцируемости случайного процесса 9. Спектральные характеристики производных 9.

    безынерционный процесс

    Интеграл от случайного процесса Глава Определение марковского процесса Приходится ограничиваться некоторыми частными задачами, представляющими практический интерес и поддающимися решению, а также прибегать к различным идеализациям характеристик изучаемой модели устройства. Пусть на нелинейный элемент действует случайное колебание напряжение, ток с заданной плотностью вероятности. Требуется найти плотность вероятности выходной величины. Для пары гауссовских случайных величин двумерная совместная ПРВ имеет вид где , — среднеквадратические отклонения; — математические ожидания; — коэффициент корреляции — нормированный ковариационный момент. При нулевом коэффициенте корреляции очевидно, , т. Перейти от описания случайной величины к описанию случайного процесса можно, рассматривая совместные распределения двух, трех и более значений процесса в некоторые различные моменты времени. В частности, рассматривая процесс в временных сечениях при , получаем -мерные совместные функцию распределения и плотность распределения вероятностей случайных величин … , определяемые выражением. Здесь и далее зависимость от времени явно не указана для упрощения записи. Для -мерной ПРВ выполняется условие нормировки. Случайный процесс считается полностью определенным, если для любого можно записать его совместную ПРВ при любом выборе моментов времени.

    безынерционный процесс

    Часто при описании случайного процесса можно ограничиться совокупностью его смешанных начальных моментов если они существуют, то есть сходятся соответствующие интегралы и смешанных центральных моментов при целых неотрицательных и целом. В общем случае моменты совместной ПРВ зависят от расположения сечений на оси времени и называются моментными функциями.

    Преобразование случайных сигналов в безынерционных нелинейных и инерционных линейных цепях

    Чаще всего используют второй смешанный центральный момент , называемый функцией автокорреляции или автокорреляционной функцией АКФ. Напомним, что здесь и далее явно не указана зависимость от времени, а именно — функциями времени являются , и. Динамическое представление сигналов 1. Геометрические методы в теории сигналов 1. Теория ортогональных сигналов Результаты Глава 2. Спектральные представления сигналов 2. Периодические сигналы и ряды Фурье 2. Спектральный анализ непериодических сигналов. Основные свойства преобразования Фурье 2. Спектральные плотности неинтегрируемых сигналов 2. Преобразование Лапласа Результаты Глава 3. Принципы корреляционного анализа 3. Взаимная спектральная плотность сигналов. Корреляционный анализ сигналов 3. Автокорреляционная функция дискретного сигнала 3.

    безынерционный процесс

    Игорь 14.12.2017

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *