Лекции по теории информации. Фурсов В.А. - 20 стр.

UptoLike

Составители: 

20
1 1 1 2 1 2 1 2 2
; , ; ,
p U t p U U t t dU

. (2.1)
Оперирование с плотностью вероятности, в особенности, высокого порядка
чрезвычайно трудоемко. Поэтому для характеристики случайного процесса
обычно используют моментные функции первого и второго порядка: математи-
ческое ожидание, дисперсию и корреляционную функцию.
Математическим ожиданием случайного процесса
U t
называют неслу-
чайную функцию времени
u
m t
, значение которой в каждый момент времени
равно математическому ожиданию случайной величины в соответствующем
сечении случайного процесса:
1
;
u

, (2.2)
где
1
;
p U t
– одномерная плотность вероятности.
Дисперсией случайного процесса
U t
называют неслучайную функцию
времени
u
D t
, значение которой в каждый момент времени равно дисперсии
случайной величины в соответствующем сечении случайного процесса:
2
2
1
( ) ;
u u
D t M U t U t m t p U t dU

, (2.3)
где
u
U t U t m t
– центрированная случайная величина в сечении
t
.
Корреляционной (автокорреляционной) функцией случайного процесса
U t
называют неслучайную функцию
1 2
,
u
R t t
двух аргументов, которая для
каждой пары произвольно выбранных значений
1 2
,
t t
равна корреляционному
моменту соответствующих сечений случайного процесса:
1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2
, , ; ,
u
R t t M U t U t U t U t p U U t t dU dU

, (2.4)
где
1 1 1 2 2 2
( ) , ( )
u u
U t U t m t U t U t m t
.