2.2. Эргодические случайные процессы
В предыдущем разделе был рассмотрен вопрос об определении свойств случайного процесса путем осреднения по ансамблю в отдельные моменты времени. Однако в большинстве случаев, возможно, также описать свойства стационарного случайного процесса путем осреднения по времени отдельных выборочных функций ансамбля. Рассмотрим, например, k-ю выборочную функцию случайного процесса, изображенного на рис. 7. Среднее значение x(k) и автокорреляционная функция Rx( , k) этой выборочной функции определяются выражениями:
Если случайный процесс {x(t)} стационарен и определенные данными формулами x(k) и Rx( , k) одинаковы для различных выборочных функций, то случайный процесс {x(t)} называется эргодическим. Для эргодического случайного процесса среднее значение и автокорреляционная функция (а также и другие моменты, полученные осреднением по времени) равны соответствующим средним по ансамблю: x(k)=x и Rx( , k)=Rx(). Следует заметить, что только стационарные процессы могут обладать свойством эргодичности.
- 1. Классификация детерминированных процессов
- 1.1. Гармонические процессы
- 1.2. Полигармонические процессы
- 1.3. Переходные непериодические процессы
- 2. Классификация случайных процессов
- 2.1. Стационарные случайные процессы
- 2.2. Эргодические случайные процессы
- 2.3. Моменты второго порядка (среднее значение квадрата и дисперсия)
- 2.4. Автокорреляционная функция
- 2.5. Спектральная плотность
- 2.6. Теоремы о дискретном представлении случайных процессов
- 3. Цифровые методы анализа
- 3.1. Дискретное представление процессов
- 3.2. Применение цифровых фильтров
- 3.3. Ряд Фурье и быстрое преобразование Фурье
- 3.3.1. Ряд Фурье
- 3.3.2. Быстрое преобразование Фурье