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  第3章 随机过程随机过程? (t) 的二维分布函数：随机过程? (t)的二维概率密度函数：若上式中的偏导存在的话 随机过程? (t) 的n维分布函数：随机过程? (t) 的n维概率密度函数：方差方差常记为? 2( t )这里也把任意时刻t1直接写成了t 因为所以方差等于均方值与均值平方之差它表示随机过程在时刻 t 对于均值a ( t )的偏离程度第3章 随机过程 各态历经性(Ergodic)问

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• 第2章随机过程.ppt

  随机过程的统计特性 随机过程的两重性使我们可以用与描述随机变量相似的方法 来描述它的统计特性  设ξ(t)表示一个随机过程在任意给定的时刻t1∈T 其取值ξ(t1)是一个一维随机变量而随机变量的统计特性可以用分布函数或概率密度函数来描述我们把随机变量ξ(t1)小于或等于某一数值x1的概率P［ξ(t1)≤x1］简记为F1(x1 t1)即F1(x1t1)=P［ξ(t1

• 第2章_随机过程.ppt

  学习目标：随机过程的基本概念;随机过程的数字特征（均值、方差、相关函数）;随机过程的平稳性、各态历经性、自相关函数的性质、相关函数与功率谱密度的关系;高斯随机过程的定义、性质，其一维概率密度函数和正态分布函数，高斯白噪声;随机过程通过线性系统，其输出过程的均值、自相关函数和功率谱密度、带限白噪声;窄带随机过程的表达式，其包络、相位的统计特性，其同相分量、正交分量的统计特性；正弦波加窄带高斯过程的合

• 第2章【随机过程】.ppt

  第2章随机过程随机过程? (t) 的二维分布函数：随机过程? (t)的二维概率密度函数：若上式中的偏导存在的话 随机过程? (t) 的n维分布函数：随机过程? (t) 的n维概率密度函数：方差方差常记为? 2( t )这里也把任意时刻t1直接写成了t 因为所以方差等于均方值与均值平方之差它表示随机过程在时刻 t 对于均值a ( t )的偏离程度第2章随机过程 各态历经性问题的提出：我们知道随机

• 第3章【随机过程】（11）.ppt

  1随机变量的概念（1）样本空间的概念：在随机实验中所有可能的结果的集合（例如抛1次硬币其样本空间为{正面反面}）（2）随机变量的概念：对于一个样本空间若每一个元素有一个随机的单值与之对应则称之为随机变量（例如抛硬币如果是正面我们用1表示反面用-1表示1或-1就是这个实验的随机变量通常记为ξ）（3）相关函数无论是离散的还是连续的随机变量两个随机变量的相关函数统一定义为图3-2 样本函数的总体13第3

• 随机过程-第四章3.ppt

  §43 状态空间的分解前面给出了马氏链状态分类的一些基本概念以及如何判别状态分类的定理，但如果对状态空间中的每个状态都按照这些定理逐一检查分类，这不仅是很繁琐的甚至是不可能的，因此,如果能够借助状态之间的转移使得对状态分类不再是一个一个地进行，而是“群体”地进行，也就是说如果能从某个状态的分类来确定一类状态的分类，无疑这将给我们带来很大方便。从某种意义上看相当于对状态空间进行分解。试分解此链并指出各状态的常返性及周期性解：由转移矩阵可得转移图

• 随机过程-第四章2.ppt

  §42马尔可夫链的状态分类一状态的分类是否两个具有相同周期的状态所表现出来的性质基本一致呢下例可说明并非如此。下面解释这个定理的结论： 首先令随机变量状态分类判别法三状态之间的关系(可达、互通)将可达关系的证明,正向用一次，反向用一次，就可得出互通关系的传递性。互通关系的状态是同一类型

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  马尔可夫过程（I）―马尔可夫链