Сборник примеров и задач по теории информации: Руководство для практических занятий на базе Mathcad 6.0 Plus. Кавчук С.В. - 31 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

31
го случайного сигнала
D
y
σ
x
2
σ
ξ
2
, а его среднеквадратичное отклоне-
ние
σ
y
D
y
. При этом закон распределения нормального случайного сиг-
нала Y(t) будет
p
3
()y
.
1
.
σ
y
.
2
π
exp
y
2
.
2
σ
y
2
.
С другой стороны, композиция законов распределения суммы двух неза-
висимых величин определяется интегралом свертки их плотностей вероятно-
сти
p
3
()y d
∞
∞
x
.
p
1
()xp
2
()yx
, т.е.
p
3
()y d
∞
∞
x
..
1
..
2
π
.
σ
x
σ
ξ
exp
x
2
.
2
σ
x
2
exp
()yx
2
.
2
σ
ξ
2
;
p
3
()y
..
1
2
exp
.
1
2
y
2
σ
ξ
2
σ
x
2
π
2
σ
ξ
2
σ
x
2
− результат интегриро-
вания.
Совместная плотность вероятности независимых сигналов X(t) и ξ(t)
q
1
(),x
ξ
.
p
1
()xp
2
()
ξ
, т.е.
q
1
(),x
ξ
.
1
..
2
π
.
σ
x
σ
ξ
exp
x
2
.
2
σ
x
2
ξ
2
.
2
σ
ξ
2
.
Введем понятие условной плотности вероятности, например, p
1
(ξ/x) для
случайной величины ξ при заданной (известной) величине x −
p
усл.1
(),
ξ
x
q
1
(),x
ξ
p
1
()x
, где
p
1
()x d
∞
∞
ξ
q
1
(),x
ξ
.
Для условной плотности вероятности должно выполняться условие нормиров-
ки

Страницы