Howtosignalprocessing
Non ce n'est pas nécessairement.
- Quelle est la fonction de corrélation automatique d'un processus aléatoire?
- Quelles sont les propriétés de la corrélation automatique?
- Qu'est-ce qu'un processus aléatoire stationnaire?
- Comment savez-vous si un processus aléatoire est stationnaire?
Quelle est la fonction de corrélation automatique d'un processus aléatoire?
Introduction aux processus aléatoires
Fondamentalement, la fonction d'autocorrélation définit à quel point un signal est similaire à une version décalée dans le temps de lui-même. Un processus aléatoire x (t) est appelé un processus de second ordre si e [x2(t)] < ∞ pour chaque t ∈ T.
Quelles sont les propriétés de la corrélation automatique?
Propriétés de la fonction de corrélation automatique R (z):
(i) La valeur quadratique moyenne d'un processus aléatoire peut être obtenue à partir de la fonction de corrélation automatique R (z). (ii) r (z) est même la fonction z. (iii) r (z) est maximum à z = 0 e.e. | R (z) | ≤ r (0). En d'autres termes, cela signifie que la valeur maximale de r (z) est atteinte à z = 0.
Qu'est-ce qu'un processus aléatoire stationnaire?
Un processus aléatoire est appelé stationnaire si ses propriétés statistiques ne changent pas avec le temps. Par exemple, idéalement, une machine de loterie est stationnaire en ce que les propriétés de son générateur de nombres aléatoires ne sont pas fonction du moment où la machine est activée.
Comment savez-vous si un processus aléatoire est stationnaire?
Intuitivement, un processus aléatoire x (t), t∈J est stationnaire si ses propriétés statistiques ne changent pas par le temps. Par exemple, pour un processus stationnaire, x (t) et x (t + Δ) ont les mêmes distributions de probabilité. En particulier, nous avons fx (t) (x) = fx (t + Δ) (x), pour tous les t, t + Δ∈J.
