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
3.4.2. Автокорреляционная функция и спектр смешанных процессов
Автокорреляционная
функция. Выражение для
автокорреляционной функции смешанного процесса может быть получено способом,
аналогичным способу, используемому в разд.3.2.2 для процессов авторегрессии.
Умножив все члены в (3.4.1) на
и перейдя к математическим ожиданиям,
мы найдем, что автоковариационная функция удовлетворяет разностному уравнению
, (3.4.2)
где
- это взаимная ковариационная функция
и
, определяемая как
. Так как
зависти только от
импульсов, которые произошли до момента
, очевидно, что
,
;
,
.
Из (3.4.2) следует
и
, (3.4.3)
или
.
Это означает,
что для процесса АРСС
существует
автокорреляций
, значения которых
связаны зависимостью (3.4.2) с
параметрами скользящего среднего
и
параметрами
авторегрессии
.
Далее,
значений
необходимы как
начальные значения для решения разностного уравнения
,
, полностью определяющего
автокорреляции при больших задержках. Если
, вся автокорреляционная функция
для
будет состоять из
совокупности затухающих экспонент и затухающих синусоид, и ее свойства
определяются полиномом
и начальными значениями. Если же
, имеется
начальных значений
, не идентификации
смешанных рядов.
Дисперсия. При
получаем уравнение
, (3.4.4)
решая которое вместе с
уравнениями (3.4.2)
для
,
найдем
.
Спектр. Из (3.1.12)
найдем выражение для спектра смешанного процесса
(3.4.5)
Частная
автокорреляционная функция. Процесс (3.4.1) можно записать в виде
,
где
- бесконечный ряд степеней
. Отсюда частная
автокорреляционная функция бесконечна по протяженности. При больших задержках
она ведет себя как частная автокорреляционная функция чистого процесса
скользящего среднего; в ней преобладают члены типа затухающих экспонент и (или)
затухающих синусоид, соотношения между которыми зависти от порядка скользящего
среднего и значений параметров процесса.