Моделирование и анализ случайных процессов

Рассматриваются методы и алгоритмы генерирования временных рядов с заданным видом законов распределения, корреляционных функций, неэквидистантных временных рядов с заданными вероятностными характеристиками. Анализируются методы, алгоритмы анализа вероятностных характеристик временных рядов, включая неэквидистантные, основанные на применении классического подхода, а также с использованием интервальной корреляционной функции. Рассматриваются задачи вторичной обработки временных рядов, включающие: идентификацию случайных процессов по виду функциональной характеристики, аппроксимацию законов распределения, корреляционных функций и спектральных плотностей мощности параметрическими моделями, представляющими собой как функции заданного вида, так и ортогональные функции Лагерра. Приводится описание разработанных автоматизированных информационных систем для аппроксимативного анализа функциональных характеристик неэквидистантных временных рядов. Работа предназначена для преподавателей, научных сотрудников, инженеров, аспирантов и студентов как руководство по изучению основ моделирования и прикладного анализа случайных процессов.