Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
§ 11.5. Спектральная плотность стационарных процессовРассмотрим так называемую энергетическую форму интеграла Фурье. В главе 7 были приведены формулы (7.15) и (7.16), дающие переход от функции времени к изображению Фурье и обратно. Если рассматривается некоторая случайная функция времени
Возьмем квадрат модуля изображения Фурье
В последнем выражении квадрат модуля заменен произведением сопряженных комплексов
В последней формуле изменим порядок интегрирования:
Величина, находящаяся в квадратных скобках (11.57), как нетрудно видеть, является исходной функцией времени (11.55). Поэтому в результате получается так называемая формула Релея, которая и соответствует энергетической форме интеграла Фурье:
Подставляя
Правая часть (11.58) и (11.59) представляет собой величину, пропорциональную энергии рассматриваемого процесса. Так, например, если рассматривается ток, протекающий по некоторому сопротивлению
Из (11.58) и (11.59) вытекает, что для нахождения энергии рассматриваемого процесса за бесконечный интервал наблюдения с равным основанием можно интегрировать квадрат функции времени по всему времени от Однако эти формулы неудобны тем, что для большинства процессов энергия за бесконечный интервал времени стремится также к бесконечности. Поэтому удобнее иметь дело не с энергией, а со средней мощностью процесса, которая будет получена, если энергию поделить на интервал наблюдения. Тогда формулу (11.58) можно представить в виде
Правая часть (11.60) представляет собой средний квадрат рассматриваемой величины Вводя обозначение
можно переписать формулу (11.60) в виде
или в виде
Величина По своему физическому смыслу спектральная плотность есть величина, которая пропорциональна средней мощности процесса в интервале частот от В некоторых случаях спектральную плотность рассматривают только для положительных частот, удваивая ее при этом, что можно сделать, так как спектральная плотность является четной функцией частоты. Тогда, например, формула (11.62) должна быть записана в виде
где Весьма важным обстоятельством является то, что спектральная плотность и корреляционная функция случайных процессов представляют собой взаимные преобразования Фурье, т. е. они связаны интегральными зависимостями: типа (11.54) и (11.55). Это свойство приводится без доказательств [108, 120]. Таким образом, могут быть записаны следующие формулы:
Так как спектральная плотность и корреляционная функция представляют собой четные вещественные функции,
Это вытекает из того, что имеют место равенства:
и мнимые части могут быть отброшены после подстановки в (11.65) и (11.66), так как слева стоят вещественные функции. Связь между спектральной плотностью Как видно из этого рассмотрения, связь между видом спектральной плотности и видом функции времени получается обратной по сравнению со связью между корреляционной функцией и самим процессом (рис. 11.14). Отсюда вытекает, что более «широкому» графику спектральной плотности должен соответствовать более «узкий» график корреляционной функции и наоборот. Вычисление спектральной плотности неудобно делать по соотношению (11.61), так как это связано с трудностью предельного перехода. Обычно спектральная плотность вычисляется по известной корреляционной функции при помощи формул (11.65) или (11.67).
Рис. 11.16. Эти формулы соответствуют так называемому двустороннему преобразованию Фурье четной функции времени В табл. 11.3 даны некоторые функции Таблица 11.3. Двустороннее изображение Фурье четных функций (см. скан) функции Аналогичное определение относится к функции Иногда в рассмотрение вводят нормированную спектральную плотность, являющуюся изображением Фурье нормированной корреляционной функции (11.52):
где спектральная плотность
где D — дисперсия. Аналогично введенному понятию взаимной корреляционной функции (11.53) могут рассматриваться взаимные спектральные плотности
Рис. 11.17. Рассмотрим некоторые примеры. 1. Для постоянной величины
или, в другом виде,
Спектр процесса состоит из единственного пика типа импульсной функции, расположенной в начале координат (рис. 11.17, б). Это означает, что вся мощность рассматриваемого процесса сосредоточена на нулевой частоте, что и следовало ожидать. 2. Для гармонической функции
или
График спектральной плотности будет иметь два пика типа импульсной функции (рис. 11.18, б), расположенные симметрично относительно начала координат при Следовательно, мощность гармонического сигнала сосредоточена на двух частотах;
Рис. 11.18. Если рассматривать спектральную плотность только в области положительных частот, то получим, что вся мощность гармонического сигнала будет сосредоточена на одной фиксированной частоте: 3. Для периодической функции, разлагаемой в ряд Фурье
спектральная плотность может быть представлена в виде
или
Этой спектральной плотности соответствует линейчатый спектр (рис. 11.19) с импульсными функциями, расположенными на положительных и отрицательных частотах гармоник.
Рис. 11.19.
Рис. 11.20. На рис. 11.19 импульсные функции условно нарисованы так, что их высоты показаны пропорциональными коэффициентам при единичной импульсной функции, т. е. величинам Если функция времени Если функция времени Рассмотрим некоторые стационарные случайные процессы, имеющие значение при исследовании систем регулирования и следящих систем. Будем рассматривать только центрированные процессы, т. е. такие процессы, математическое ожидание которых равно нулю: Это ограничение не имеет существенного значения, так как в случае 1. Белый шум. Под белым шумом понимается случайный процесс, имеющий «белый» спектр, т. е. одинаковое значение спектральной плотности при всех частотах от
Примером такого процесса могут являться тепловые шумы сопротивления, которые дают уровень спектральной плотности хаотического напряжения на этом сопротивлении
где
Рис. 11.21. На основании (11.68) спектральной плотности (11.71) соответствует корреляционная функция
Таким образом, корреляционная функция представляет импульсную функцию, расположенную в начале координат (рис. 11.21). Этот процесс является чисто случайным процессом, так как из графика корреляционной функции видно, что при любом Процесс с подобного рода спектральной плотностью является физически нереальным, так как ему соответствуют бесконечно большие дисперсия и средний квадрат случайной величины: Чтобы получить физически реальный процесс, удобно ввести понятие белого шума с ограниченной спектральной плотностью (рис. 11.21, б):
где
— полоса частот для спектральной плотности. Этому процессу соответствует корреляционная функция
Корреляционная функция также изображена на рис. 11.21, б. Для этого процесса
Среднеквадратичное значение случайной величины пропорционально корню квадратному из полосы частот:
Часто бывает удобнее аппроксимировать зависимость (11.73) плавной кривой. Для этой цели можно, например, использовать выражение
где График спектральной плотности, соответствующий этому выражению, построен на рис. 11.21, в. Для частот —
Интегрирование (11.77) по всем частотам дает возможность определить дисперсию:
Рис. 11.22. Поэтому спектральная плотность (11.77) может быть записана в другом виде:
Корреляционная функция для этого процесса
Корреляционная функция также изображена на рис. 11.21, в. 2. Типовой входной сигнал следящей системы. В качестве типового сигнала для следящей системы часто принимают график изменения угловой скорости на входе в соответствии с рис. 11.22. Скорость сохраняет постоянное значение в течение некоторых интервалов времени Переход от одного значения к другому совершается мгновенно. Интервалы времени подчиняются закону распределения Пуассона (11.4). В соответствии со сказанным выше будем считать, что математическое ожидание График такого вида получается, например, в первом приближении при слежении радиолокатором за движущейся целью. Постоянное значение скорости соответствует движению цели по прямой. Перемена знака или величины скорости соответствует маневру цели. Обозначим Для определения корреляционной функции необходимо найти среднее значение произведения
При нахождении этого произведения могут быть два случая. 1. Моменты времени
2. Моменты времени
так как произведения с положительным и отрицательным знаками будут равновероятными. Корреляционная функция будет равна
где Вероятность появления перемены скорости на малом промежутке времени В результате для конечного промежутка
Устремив
я окончательно
Знак модуля при
Заметим, что в отличие от (11.78) формула спектральной плотности (11.81) записана для угловой скорости процесса (рис. 11.22). Если перейти от угловой скорости к углу, то получится нестационарный случайный процесс с дисперсией, стремящейся к бесконечности. Однако в большинстве случаев следящая система, на входе которой действует этот процесс, обладает астатизмом первого и более высоких порядков. Поэтому первый коэффициент ошибки
Рис. 11.23. 3. Нерегулярная качка. Некоторые объекты, например корабли, самолеты и другие, находясь под действием нерегулярных возмущений (нерегулярное волнение, атмосферные возмущения и т. п.), движутся по случайному закону. Так как сами объекты имеют определенную, им свойственную, частоту колебаний, то они обладают свойством подчеркивать те частоты возмущений, которые близки к их собственной частоте колебаний. Получающееся при этом случайное движение объекта называют нерегулярной качкой в отличие от регулярной качки, представляющей собой периодическое движение. Типичный график нерегулярной качки изображен на рис. 11.23. Из рассмотрения этого графика видно, что, несмотря на случайный характер, это движение довольно близко к периодическому. В практике корреляционную функцию нерегулярной качки часто аппроксимируют выражением
где Значения Корреляционной функции (11.82) соответствует спектральная плотность (см. табл. 11.3)
Неудобством аппроксимации (11.82) является то, что этой формулой можно описать поведение какой-либо одной величины нерегулярной качки (угла, угловой скорости или углового ускорения). В этом случае величина D будет соответствовать дисперсии угла, скорости или ускорения. Если, например, записать формулу (11.82) для угла, то этому процессу будет соответствовать нерегулярная качка с дисперсией для угловых скоростей, стремящейся к бесконечности, т. е. это будет физически нереальный процесс. Более удобная формула для аппроксимации угла качки
Соответствующая спектральная плотность
Здесь При такой аппроксимации дисперсия для угловой скорости получается конечной; Однако и эта аппроксимация соответствует физически нереальному процессу, так как дисперсия углового ускорения получается стремящейся к бесконечности. Для получения конечной дисперсии углового ускорения требуются еще более сложные формулы аппроксимации, которые здесь не приводятся.
Рис. 11.24. Типичные кривые для корреляционной функции и спектральной плотности нерегулярной качки приведены на рис. 11.24.
|
1 |
Оглавление
|