Главная > Прикладной анализ случайных данных
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
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

7.1.3. ЧАСТНЫЙ СЛУЧАЙ ПОПАРНО НЕКОРРЕЛИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОВ

Рассмотрим важный частный случай, когда не только не коррелирован ни с одним из но и входные процессы попарно не коррелированы. В этом частном случае уравнения (7.11) и (7.12) приводятся к виду

Эти соотношения имеют очень простой смысл: исходная модель распалась на совокупность отдельных моделей с одним входом и одним выходом. Для определения решать систему уравнений не надо. По формуле (7.13) любая задается отношением

Спектр выходного процесса из формулы (7.14) в отличие от спектра из формулы (7.12) содержит теперь только составляющих. Любая из составляющих представляет собой когерентный спектр выходного процесса отдельной системы с одним входом и одним выходом:

Эти величины задают вклад реализации входного процесса при этом проходят только через систему с частотной характеристикой Никакая часть не проходит через другие системы с частотными характеристиками поскольку не коррелирован с при . В общем случае входных процессов с произвольными корреляционными

соотношениями между ними любая входная реализация может попасть на выход через любую из систем с частотными характеристиками В этом случае довольно трудно определить вклад в каждой из входных реализаций, если для решения этой задачи использовать «грубые» матричные методы. Кроме того, матричные методы ничего не говорят о физическом смысле проводимых преобразований, что не позволяет судить о согласии математических результатов с практическим положением дел. В этой главе показано, что для решения этих и многих других задач существуют более эффективные методы.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru