Главная > Цифровая обработка сигналов (Оппенгейм А. В.)
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
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

11.2. ОЦЕНКИ АВТОКОВАРИАЦИИ

Понятия, введенные в предыдущем параграфе, можно применить при изучении оценок автоковариационной последовательности случайного процесса. Снова предположим, что стационарный случайный процесс и среднее равно нулю, т. е. для всех Тогда автоковариационная последовательность имеет вид

и равна также автокорреляционной последовательности Поэтому впредь будем говорить об оценках автокорреляционной последовательности, сознавая, что автокорреляция и автоковариация совпадают при нулевом среднем процесса. Предположим далее, что

для всех выборочных последовательностей. Выражение (11.16) можно записать также в виде где Следовательно, оценку автоковариации процесса с нулевым средним можно понимать как оценку среднего значения процесса При последовательных значениях имеется последовательных выборок по которым оценивается среднее значение Применяя выборочное среднее, рассмотренное в предыдущем параграфе, получим оценку автокорреляционной последовательности

где Если последовательность гауссова, то (11.17) является оценкой максимального правдоподобия автокорреляционной последовательности. В общем случае формальная процедура для определения оценки максимального правдоподобия приводит к системе уравнений, которая не поддается решению, даже если известно вероятностное распределение Однако, даже если (11.17) не будет формально оптимальной оценкой, тем не менее это выражение дает приемлемую оценку автокорреляционной последовательности. Легко видеть, что является несмещенной оценкой так как Дисперсия может быть найдена так, как это сделано в § 11.1, однако это связано с утомительными математическими преобразованиями, которые здесь опускаются. Приближенное выражение для дисперсии [5] имеет вид

Это выражение справедливо при много большем, чем но в общем случае пропорционально как и в (11.18). Так как смещение равно нулю и

то является состоятельной оценкой

Другой оценкой автокорреляционной последовательности является

Эта оценка отличается от в (11.17) только сомножителем перед суммой. Сравнение (11.17) и (11.19) дает

Так как математическое ожидание равно то математическое ожидание равно

Следовательно, является смещенной оценкой автокорреляционной последовательности, хотя асимптотически она не смещена. В частности, смещение оценки равно

Из (11.20) следует, что дисперсия равна дисперсии с коэффициентом и поэтому при больших по сравнению с значениях

При приближении к дисперсия оценки становится очень большой. Это следует из того, что оценка основана на вычислении выборочного среднего последовательности Если такого же порядка, что и то имеется только небольшое число точек для вычисления выборочного среднего По этой причине при приближении к длине выборки дисперсия оценки становится очень большой и такая оценка бесполезна. С другой стороны, дисперсия смещенной оценки не будет такой большой при порядка длины выборки. Однако при приближении и смещение стремится к т. е. среднее значение оценки стремится к нулю. Так как смещение сравнимо с самой функцией, которую мы оцениваем, то эта оценка также не может считаться приемлемой при порядка

Вышеприведенные выводы были основаны на рассмотрении смещения и дисперсии при увеличении задержки когда длина выборки фиксирована. Можно зафиксировать задержку и рассмотреть смещение и дисперсию оценки при увеличении При постоянном

из (11.18) видно, что дисперсия несмещенной оценки уменьшается с увеличением Для смещенной оценки из (11.22) и (11.23) видно, что как смещение, так и дисперсия уменьшаются при увеличении Дженкинс и Ватте предположили, что во многих случаях среднеквадратическая ошибка у смещенной оценки меньше, чем у несмещенной. Будучи справедливым, это предположение обосновывало бы выбор смещенной оценки Однако обе оценки асимптотически не смещены, и поэтому в общем случае можно добиться улучшения оценки автокорреляционной последовательности за счет увеличения числа выборок.

1
Оглавление
email@scask.ru