Howtosignalprocessing
- Que signifie dire qu'un processus stochastique est stationnaire?
- Qu'est-ce que l'autocorrélation dans le processus stochastique?
- Quelles sont les 3 conditions pour qu'un processus stochastique soit faiblement stationnaire?
- Qu'est-ce que le processus stationnaire conjointement largement de sens?
Que signifie dire qu'un processus stochastique est stationnaire?
En mathématiques et en statistiques, un processus stationnaire (ou un processus strict / strictement stationnaire ou un processus fort / fortement stationnaire) est un processus stochastique dont la distribution de probabilité conjointe inconditionnelle ne change pas lorsqu'elle est décalée dans le temps.
Qu'est-ce que l'autocorrélation dans le processus stochastique?
La fonction d'autocorrélation fournit une mesure de similitude entre deux observations du processus aléatoire x (t) à différents moments du temps t et s. La fonction d'autocorrélation de x (t) et x (s) est indiquée par rXx(t, s) et défini comme suit: (10.2a) (10.2b)
Quelles sont les 3 conditions pour qu'un processus stochastique soit faiblement stationnaire?
Un processus stochastique XT est faiblement stationnaire s'il remplit ces trois conditions: la moyenne du processus est constante. C'est-à-dire e (xt) = μ e (x t) = μ (où μ est une certaine constante) pour toutes les valeurs de t . Le deuxième moment de xt, ou e (x2t) e (x t 2), est fini.
Qu'est-ce que le processus stationnaire conjointement largement de sens?
Les processus fidèlement stationnaires (ou larges de sens) sont une collection de processus aléatoires qui satisfont la même propriété que les processus stationnaires (ou WSS), même lorsque l'on considère également les distributions conjointes de variables de plus d'une séquence de la collection.
