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如何用直观的例子理解随机过程理论中随机过程的自相关函数和协方差函数的概念含义,它们在信号领域有何应用? 均值函数 相关函数 协方差函数

2021-04-08知识7

自相关函数和自协方差函数 去文库,查看完整内容>;内容来自用户:FENGLEI37142113(9.2.7)|由于平稳5261随机信号的统计4102特性与时间的起点无关,1653设,则有。所以,平稳随机信号的自相关函数是时间间隔t的函数,记为Rxx(t).2.自协方差函数(Autocovariance function)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。定义7 实随机信号X(t)的自协方差函数定义为3

随机过程均值函数和自相关函数在研究概率与统计特性时有什么用处? 均值函数主要用于预测.在一系列随机过程中,我们举个例子.用X(t)表示第t天的平均气温,那么我们怎么预测呢.这时候就要用到均值函数,算出EX(t),算出t天是的气温期望,这就可以预测了.而自相关函数主要用于物理学中.表示t时刻事件发生与s时刻事件发生的相关性,这个我们可以由定义得到.E(X(s)X(t))=Cov(X(s)X(t))+EX(s)EX(t),这独立同分布的随机过程中,若EX(t)=0,则自相关函数就是二者的协方差

如何用直观的例子理解随机过程理论中随机过程的自相关函数和协方差函数的概念含义,它们在信号领域有何应用? 在学概率统计之前,我们学习的都是确定的函数。概率统计讨论了一次取值时获得的值是不确定的,而随机过程…

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