- •Закон распределения случайных процессов (зр сп)
- •1. Исходные понятия и определения.
- •Функция распределения случайного процесса
- •Плотность вероятностей случайного процесса.
- •Характеристическая функция случайного процесса
- •Моментные функции случайных процессов
- •Одномерные моментные функции сп.
- •Корреляционная функция сп
- •Моментные функции конструктивных сп.
- •Основные классы сп
- •Стационарные случайные процессы
- •Периодические случайные процессы.
- •Взаимная корреляционная функция сп
- •Случайные процессы второго порядка (Марковские процессы)
- •Аналитические свойства случайных процессов (сп)
- •1 Простейшие преобразования сп
- •Корреляционный анализ линейных систем (лс)
- •Нелинейные преобразования сп
- •Сп с дискретным спектром
- •Сп с непрерывными спектрами
- •Сп с независимыми приращениями (нп)
- •Белый шум (бш)
- •Модели флуктуационных процессов
- •Точечное оценивание вероятностных характеристик случайных величин.
- •Экспериментальное получение характеристик случайного процесса.
Сп с независимыми приращениями (нп)
1. общие свойства СП с НП
2. Пуассоновский поток событий
3. Пуассоновский СП.
4. Каноническое представление ХФ СП с НП
1
называется процессом
с независимыми приращениями, если для
любых
случайные величины
,
являются независимыми.
Запишем процесс
в следующем виде
.
1)Процесс с НП представляет собой суму независимых СВ. Тогда
– свертка Стильтьеса.
Каким образом можно найти ЗР этого СП.
Учитывая сложность нахождения ФР и ПВ используется ХФ, которая будет равна произведению ХФ каждой из величин.
Особенности этих ХФ
Рассмотрим
Критерием того, что
– СП с НП является то, что отношение
его ХФ в два разных момента времени
и
представляет собой ХФ тогда это
отношение будет ХФ приращения.
На практике часто
или
.
Эти процессы изучал Поль Леви, он установил, что СП с НП можно представить в следующем виде
СП называется непрерывным,
если
Или можно записать в другом виде:
Если у СП
тогда используется первое соотношение.
Ограничимся СП с НП, у
которого дисперсия конечна. Предположим,
что
,
тогда
|
Введем некую функцию
Оказывается, что
Для того, чтобы СП был непрерывен |
1) необходимо, чтобы
функция
была непрерывна
2)
с вероятностью 1 в точке
СП равен 0
У
непрерывного СП могут быть разрывы
первого рода в некоторых точках
,
однако эти точки не являются фиксированными
на оси
,
то есть эти точки образуют случайную
последовательность
СП
является однородным, если любые его
распределения приращения
зависят от
и не зависят от его положения на временной
оси, тогда
.
В дальнейшем будем
изучать только
СП с НП
Леви доказал, что любой СП с НП
где
– непрерывная детерминированная
функция (неубывающая).
– гауссовский СП с НП.
– пуассоновский СП с
НП.
Для гауссовского СП ХФ имеет вид
1) – неоднородное броуновское движение
2) если
,
– однородное броуновское движение
3) если
,
– винеровский СП
.
2
|
|
П
роцесс
– число точек на
– процесс счета событий. Это целочисленный
процесс с реализациями – кусочно-постоянными
функциями
Частные случаи
1) является независимой, одинаково распределенной СВ – процесс восстановления (задачи надежности).
2) – независимая СВ, распределенная по показательному закону – процесс Пуассона.
Обычно процесс Пуассона определяется следующим образом:
Пусть имеется случайная
последовательность
,
удовлетворяющая условиям:
1) число событий
,
которые произошли на непересекающихся
интервалах времени
,
то есть
являются независимыми СВ.
2) вероятность того, что
на промежутке
произойдет более одного события равна
0, то есть
.
3) число событий
,
которые произошли на интервале
зависит только от длинны этого интервала
и не зависит от его положения на временной
оси (однородный СП с НП).
Этих трех условий достаточно, чтобы получить:
,
,
Это распределение
Пуассона с параметрам
.
Тогда автоматически следует, что
В этом случае последовательность называется пуассоновским потоком событий, тогда представляет собой однородный СП с НП.
,
,
.
–
среднее число событий
за единицу времени.
– непрерывная.
При условии 3) процесс является однородным.
Если убрать это предположение, то в этом случае
Условия :
1)
2)
– неубывающая функция.
,
где
– интенсивность пуассоновского потока
событий,
так как
– неубывающая функция.
3
Если
– пуассоновский поток событий, то
процесс
– процесс Пуассона.
:
Реализации процесса Пуассона имеет вид
Для того, чтобы процесс был непрерывен необходимо
1)
2) – неубывающая
3) непрерывна
Данный процесс – процесс с непрерывными приращениями, в общем случае неоднородный и стахостически непрерывен.
Основные характеристики Пуссоновского СП
Тогда
Кумулянты из последней формулы будут иметь вид
– одномерные
,
Корреляционная функция.
Рассмотрим
Если
– пуассоновский СП является однородным.
– безразмерная функция,
среднее число событий, которые произошли
за промежуток времени
.
Формула для
будет одинакова как для однородных,
так и для неоднородных СП.
Такого типа процесс – простой процесс Пуассона.
Рассмотрим сложный процесс Пуассона.
,
где
– пуассоновский СП.
– независимая, одинаково
распределенная СВ с ФР
или ХФ
1) Пусть
:
вырожденная СВ, то есть
2)
:
в данном примере будут иметь разные ЗР
3)
:
4) Пусть
– имеет показательный ЗР
Что можно сказать о мгновенных значениях – они непрерывны.
Если – дискретная СВ – – дискретный СП
– непрерывная СВ – – СП с непрерывными мгновенными значениями.
ХФ для сложного процесса Пуассона равна:
,
где
Условие однородности сложного процесса Пуассона –
4
Процесс с независимыми приращениями определяется как
1)
2)
таким образом
3)
,
Где
– ХФ приращений.
Из этого следует, что СП с НП и БДЗР тогда ХФ может быть представлена в трех канонических представлениях.
Так как мы имеем дело со СП с конечной энергией, запишем ХФ в каноническом представлении Калмогорова:
Рассмотрим ХФ пуассоновского сложного процесса
Получаем
Предположим
,
Если
следовательно
СП
имеет вид
– Пуассоновская
спектральная функция сложных
пуассоновских процессов.
Если
1)
2)
Тогда СП с НП называют однородным СП с НП.
На основании выше сказанного
Что соответствует
Если у СП с НП
и
то СП состоит только из пуассоновской
составляющей – конечная или счетная
сумма независимых сложных пуассоновских
процессов.
