仗劳勤学网

包含设有随机过程X(t)的词条

本篇目录:

设随机过程X(t)=Ucos2t,其中U为随机变量,且E(U)=5,D(U)=6,试求:

至少有1把配对的概率就是1-P(N)。当N→∞时,P(N)→(1/e),至少有1把配对的概率就趋于 (e-1)/e。

由于随机变量X服从均匀分布,其概率密度函数为f_x(x) = 1/(2-(-2)) = 1/4,因此,我们可以根据公式f_y(y) = f_x(x) * |x|计算出Y的概率密度函数。

包含设有随机过程X(t)的词条-图1

解法的要点如下图,先找出分布函数的关系。经济数学团队帮你解请及时采纳。

方差:期望:EX=3,EY=1;DX=E(X^2)-(EX)^2=∫[0→6](1/6)x^2dx-9=12-9=3;DY=3;EZ=E(3X-2Y)=3EX-2EY=7;DZ=D(3X-2Y)=D(3X)+D(-2Y)=9DX+4DY=39。

记号X~U(0,15)表示X服从区间(0,15)上的均匀分布,X落在某个区间的概率就是该区间的长度与总长度的比率,所以p{6=x=6}=(6-6)/(15-0)=1/3。经济数学团队帮你解请及时采纳。

已知随机过程X(t)=A+Bt,A,B为已知的随机变量,求X(t)的期望和自相关函数...

1、设随机过程X(t)=A+Bt,其中A、B皆为随机变量。若A与B相互独立,且它们的概率密度分别为f(a)与f(b),求X(t)的一维概率密度函数f(x,t)。... 设随机过程X(t)=A+Bt,其中A、B皆为随机变量。

包含设有随机过程X(t)的词条-图2

2、rat(x):将实数x化为分数表示 rats(x):将实数x化为多项分数展开 sign(x):符号函数 (Signum function)。 当x0时,sign(x)=-1; 当x=0时,sign(x)=0; 当x0时,sign(x)=1。

3、样本自相关函数r的定义式,以下以一维自相关函数为例说明其性质,多维的情况可方便地从一维情况推广得到。 对称性:从定义显然可以看出R(i) = R(i)。

4、其概率函数为P{X=k}=λ^k/(k!e^λ) k=0,1,2…...k代表的是变量的值。其中期望和方差均为 λ。均匀分布 若连续型随机变量X具有概率密度,则称X在(a,b)上服从均匀分布。

5、设随机过程X 变量。试求X 解:(t )=X cos ω0t ,-∞ (t )的一维概率分布。

包含设有随机过程X(t)的词条-图3

设随机过程X(t)的均值为mx(t),自协方差函数为Covx(t1,t2),p(t)是一...

X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)。由协方差定义,可以看出Cov(X,X)=D(X),Cov(Y,Y)=D(Y)。

样本自协方差函数求:cov(x,y)=EXY-EX*EY。

(自协方差的概念)自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2,的取值之间的二阶混合中心矩,用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化(相对与均值)的相关程度,也称为中心化的自相关函数。

设随机过程X 变量。试求X 解:(t )=X cos ω0t ,-∞ (t )的一维概率分布。

随 t 的不同取值,随机变量的数字特征是可以不同的,它的数学期望和方差是依赖于参数 t 的函数,我们称这一函数为随机过程的数字特征。

均值:表示随机过程的n个样本函数曲线的摆动中心。方差:表示随机过程在时刻t相对于均值a(t)的偏离程度。相关函数:表示随机过程在任意两个时刻上获得的随机变量之间的关联程度。

设随机过程X(t)=W(t)的平方,t≥0求X(t)的自相关函数,W(t)为维纳过程

1、EW(t)=0 E[W(t)^2]=tσ^2 这是维纳过程的性质。

2、{W(t), t≥0}, σt, 是一个维纳过程. X(t)=W(t)-aW(t-h), t≥0, h0 是常数. 求:X(t)的一维概率密度分布函数。

3、可见x(t)的均值为常数,自相关仅与时间间隔有关,且均方值有限,所以x(t)属于平稳随机过程。limR(t,t+τ)[x趋近于∞]=lim1/6(cosωτ)[x趋近于∞]≠[m(t)]^2=0 所以x(t)不是各态历经过程。

4、f(2t)*f(t)频域为 1/2F(w/2)F(w) , F(w)带宽为300Hz,F(w/2)带宽为600Hz,所以 相乘后带宽变为300Hz。最小抽样频率为600Hz。

5、X(t)是随机变量。随机过程不是很好定义,所以课本就笼统的对常见的随机过程做了一个定义。你所举的例子确实可以作为一个随机过程,不过有点尴尬,尴尬地地方是随机性的部分X不是一个关于t的函数。

随机过程作业题及参考答案(第一章)_随机过程论钱敏平答案

1、=(1+sin t 1sin t 2+cos t 1cos t 2) 31=1+cos (t 1-t 2). 3 设随机过程X (t 0),其中X 是具有分布密度f (x )的随机变量。

2、随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现,其取值随着偶然因素的影响而改变。

3、{W(t), t≥0}, σt, 是一个维纳过程. X(t)=W(t)-aW(t-h), t≥0, h0 是常数. 求:X(t)的一维概率密度分布函数。

设随机过程{X(t),t∈[1,10]}是均值函数为0,方差函数为D=1/(1+t...

1、空文本()也算作0(零)。如果文本值不能包含在平均值的计算中,请使用函数AVERAGE。包含TRUE的参数计算为1;包含FALSE的参数被评估为0。=AVERAGEA(A2:A6)MAX See返回一组值中的最大值。

2、设随机过程X 变量。试求X 解:(t )=X cos ω0t ,-∞ (t )的一维概率分布。

3、随机变量 是赋予实验所有可能结果的一个数 X(ξ) ,而 随机过程 x(t)是赋予每个结果ξ的一个函数 X(t,ξ) 。所谓 过程 ,就是 引入时间t 这一个参量。

4、均值:表示随机过程的n个样本函数曲线的摆动中心。方差:表示随机过程在时刻t相对于均值a(t)的偏离程度。相关函数:表示随机过程在任意两个时刻上获得的随机变量之间的关联程度。

到此,以上就是小编对于的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。

分享:
扫描分享到社交APP
上一篇
下一篇