выполнено, как это видно из (40.7), только в том случае, если
т. е. «масса»
распределена только на биссектрисе со
Тогда приращение
всегда вещественно и неотрицательно. Если воспользоваться дельта-функцией, то сказанное можно записать в виде
причем вещественное приращение
неотрицательно:
Следовательно, если
-стационарная функция, то
— функция с некоррелированными приращениями (§
Подставив (41.2) в (40.7), получаем
т. е. функция корреляции стационарного в широком смысле случайного процесса представима в виде однократного интеграла Фурье — Стилтьеса (41.3), где
-неубывающая вещественная функция со. Кроме того, поскольку
а на рассматриваемые случайные функции второго порядка наложено условие конечности
функция
должна быть ограничена:
.
Эта фундаментальная теорема была доказана в 1934 г. А. Я. Хинчиным для стационарных (в широком смысле) случайных функций, удовлетворяющих условию непрерывности
в нуле [4]. При этом было использовано не спектральное представление (40.1) самой случайной функции
(возможность и смысл которого были установлены А. Н. Колмогоровым позднее
, а теорема гармонического анализа, доказанная ранее С. Бохнером ([6], стр. 76) и состоящая в том, что всякая
положительно-определенная функция
представима в виде
где
— вещественная, неубывающая и ограниченная. Эта последняя теорема, установленная вне всякой связи с теорией случайных функций, тотчас же приводит к теореме Хинчина, если учесть, что класс положительно-определенных функций совпадает с классом непрерывных в нуле функций корреляции стационарных случайных процессов.
Подчеркнем еще раз, что стационарность случайной функции
предъявляет к распределению комплексной «массы»
на плоскости
два требования. Во-первых, эта масса должна быть сосредоточена только на биссектрисе
. Во-вторых, полная масса
должна быть конечна, т. е. линейная ее плотность
должна быть интегрируема на всей оси
от
до
Нарушение хотя бы одного из этих условий означает нестационарность
.
Итак, дельта-коррелированность приращений
в спектральном разложении стационарной случайной функции влечет за собой локализуемость по частоте для средних билинейных величин. Для лучшего уяснения этого обстоятельства и усвоения практически применяемой техники перехода от спектрального разложения
к спектральному разложению
мы оставим теперь в стороне оговоренные выше (и, разумеется, необходимые) математические условия и проделаем указанный переход в некоторых частных случаях, широко используя при этом дельта-функцию.
Возьмем случай чисто непрерывного спектра. Как мы знаем, непрерывная функция с некоррелированными приращениями
не дифференцируема ни в одной точке. Однако в § 34 мы подробно разобрали вопрос о том, почему и в каком смысле практически возможно пользоваться дельта-коррелированной производной такой функции, т. е. в данном случае — комплексной амплитудной плотностью с
. Введение с
отнюдь не преследует цель во что бы то ни стало нарушить математическую строгость. Оно действительно полезно, так как в физических задачах при переходе от стохастических дифференциальных уравнений для
к спектральной записи было бы крайне непривычно и неудобно пользоваться приращениями
Все такие уравнения всегда пишутся для амплитудных спектральных плотностей
, и, как мы выяснили, при
известной осмотрительности это не влечет за собой никаких неприятностей.
Итак, если
и (что уже вполне корректно)
тотчас же следует, что
Иногда бывает удобно писать
. Это, конечно, всего лишь обозначение, так как функция
не обладает конечным средним квадратом модуля. Пользуясь этим обозначением, следует помнить, что
является множителем при дельта-функции.
Из разложения (40.4)
при помощи функции корреляции (41.5) сразу же получаем путем формального перемножения и усреднения результат:
т. е. обычный интеграл Фурье для
. Его обращение дает
Конечно, можно идти и обратным путем: требуя, чтобы
зависело только от
, получить для амплитудных плотностей с
функцию корреляции (41.5). Используем именно такой путь для другого частного случая — чисто дискретного спектра
когда спектральное разложение имеет вид (40.2):
Перемножение и усреднение дает в этом случае
Очевидно, двойной ряд Фурье в правой части мэжет быть функцией только от
при условии взаимной некоррелированности
случайных коэффициентов
Тогда
т. е.
— почти-периодическая функция с вещественными и положительными коэффициентами
(41.10)
Разумеется, (41.6) и (41.9) — это частные случаи общей теоремы (41.3). Условия (41.1) и (41.4) записываются в этих частных случаях в виде (напомним, что
Интеграл Фурье — Стилтьеса (41.3) можно, конечно, заменить обычным интегралом Фурье как для смешанного, так и для чисто дискретного спектра, описывая последний при помощи спектральной плотности
Более того, можно во всех случаях применять и формулу обращения (41.7), если при подстановке в нее функции корреляции (41.9) воспользоваться разложением Фурье для дельта-функции.
Условимся теперь относительно терминологии. В литературе по отношению к
часто применяется энергетическая терминология.
называют спектральной функцией распределения средней мгновенной мощности
спектральной мощностью в интервале
и т. п. Соответственно
— это спектральная мощность в единичном интервале со. Все это хорошо, если
действительно имеет энергетический смысл,
будучи, например, квадратом случайного тока или напряжения. Но если, скажем,
- случайно меняющийся показатель преломления, то о какой «мощности» идет речь? Мы будем пользоваться более нейтральной терминологией. Говоря об «интенсивности флуктуаций», обычно не вкладывают в термин «интенсивность» энергетического содержания. Мы и воспользуемся этим термином.
мы будем называть спектральной интенсивностью случайной функции
интервале от
до
, а
- спектральной плотностью этого процесса. Как уже отмечалось, доказательство того, что
есть спектральная интенсивность в интервале
, может быть получено только при помощи гармонической фильтрации (§ 50).
Если почему-либо нежелательно связывать себя заранее предположением о том, что у рассматриваемого стационарного процесса
то смешанный момент
и функция корреляции
уже не совпадают:
Это влечет за собой и различие в спектрах
Если, подобно (41.6), написать
(41.12)
и учесть, что постоянная величина
всегда может быть представлена в виде
то получим
(41.13)
Таким образом, спектральные плотности
совпадают при всех со, кроме точки
где в спектре смешанного момента
добавляется дискретная линия с интегральной интенсивностью
Если
вещественна, то
- четная функция, из чего следует, что и спектральная плотность
-четная функция со. Формула (41.6) может быть записана при этом в виде
где
— спектральная плотность по положительным частотам. Формула (41.7) дает тогда
(41.16)
Из положительной определенности функции корреляции
следует неотрицательность спектральной плотности
и обратно. Иногда бывает удобней поэтому, решая вопрос о том, может ли какая-либо функция
удовлетворяющая условиям (39.4) и (39.5), представлять функцию корреляции стационарного в широком смысле случайного процесса
, просто проверять выполнение условия
. Если, например,
имеет вид прямоугольника (рис. 30, а) ширины 2-6, то по (41.7)
т. е. условие
нарушено. По той же причине невозможно, чтобы функция корреляции была равна
или
на каких-либо конечных интервалах х (хотя бы и симметричных относительно
Выясним теперь, в чем состоят особенности спектральных разложений комплексной функции
и ее функции корреляции в том случае, когда
-аналитический сигнал (§ 38). Запишем спектральные разложения обеих вещественных функций
где в силу вещественности 5 и
Другими словами, в разложении вещественной функции область
не содержит никакой информации сверх той, какую несет спектр на полуоси
Вследствие взаимно-однозначной связи между
у аналитического сигнала спектральные амплитудные плотности
тоже однозначно связаны.
Нетрудно убедиться прямым расчетом по формулам (38.6), что преобразование Гильберта переводит
. Таким образом, экспоненциальна
функция
преобразуется в
, где
Следовательно, спектральная амплитудная плотность
процесса
сопряженного по Гильберту с
, равна
(41.17)
В результате из спектрального разложения аналитического сигнала отрицательные частоты выпадают:
(41.18)
Можно поэтому определить аналитический сигнал и как комплексный процесс, спектр которого отличен от нуля только на положительной полуоси
Если
- стационарный случайный процесс
(так что
и
то в силу
и, следовательно,
а функция корреляции с (а) есть
Таким образом, процесс
тоже стационарен и имеет ту же спектральную плотность
что и процесс
(за исключением точки
где
а значит, и ту же функцию корреляции:
(41.19)
Пользуясь (41.17), получаем далее
(41.20)
откуда непосредственно видна нечетность
, в частности, некоррелированность
в один и тот же момент времени
Эта некоррелированность, конечно, не означает
статистической независимости, так как в общем случае
не являются нормальными процессами. Итак, спектральное рассмотрение включает, естественно, те же результаты, которые были получены ранее в § 38.
Из (38.11), (41.19) и (41.20) следует, что функция корреляции стационарного аналитического сигнала
есть
Другими словами, спектральная плотность
равна
Обращение преобразований Фурье (41.19) и (41.20) дает следующие выражения для спектральной плотности
:
(последнее выражение — при
Рассмотрим в заключение следующий вопрос. Пусть вещественный стационарный процесс
имеет конечную в нуле спектральную плотность
представимую в виде
причем
конечно. При каком условии накопление за время t, т. е. операция
(41.23)
даст процесс, стремящийся с ростом t к стационарности? Пользуясь спектральным разложением
получаем
и, следовательно, по (41.2)