2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки


Правила форума


В этом разделе нельзя создавать новые темы.

Если Вы хотите задать новый вопрос, то не дописывайте его в существующую тему, а создайте новую в корневом разделе "Помогите решить/разобраться (М)".

Если Вы зададите новый вопрос в существующей теме, то в случае нарушения оформления или других правил форума Ваше сообщение и все ответы на него могут быть удалены без предупреждения.

Не ищите на этом форуме халяву, правила запрещают участникам публиковать готовые решения стандартных учебных задач. Автор вопроса обязан привести свои попытки решения и указать конкретные затруднения.

Обязательно просмотрите тему Правила данного раздела, иначе Ваша тема может быть удалена или перемещена в Карантин, а Вы так и не узнаете, почему.



Начать новую тему Ответить на тему На страницу Пред.  1, 2
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение29.10.2012, 11:35 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
profrotter, вот сегодня и постараюсь выяснить. В обеих книгах, которые Вы посоветовали, нашла такую же схему с комментариями. Спасибо.

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение30.10.2012, 08:53 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
Результат моего вчерашнего диалога с преподавателем:

В данный момент мы рассматриваем такой случай входного процесса, при котором ФНЧ пропускает именно огибающую, поэтому в точках 3 и 4 ПРВ Райса и Релея получаются. В дальнейшем будем рассматривать другие случаи входного процесса, например, гауссовский. Сейчас главное вывести алгоритм нахождения ПРВ, а потом в него можно будет любой входной процесс вставить.

По поводу независимости процессов в двух ветках цепи: в один и тот же момент времени они независимы. Это он сказал 100%. Еще сказал, что т.к. входной сигнал домножается на синус и на косинус (опорные колебания), то выходит, что полученные в результате перемножения сигналы ортогональны.

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение30.10.2012, 10:15 
Модератор
Аватара пользователя


16/02/11
3788
Бурашево
Ну, если независимость имеет место со 100%-ой гарантией, то всё нормально. Собственно вам уже помог AlexValk.

Вы спрашивали о другом способе анализа схемы. Переход из точек 4 и 5 в точку 8 может быть основан на рассмотрении нелинейного преобразвания независимых процессов вида: $$\rho(t)=\sqrt{X^2(t)+Y^2(t)}$$ $$\Theta(t)=\arctg(\frac {Y(t)}{X(t)})$$ $\rho(t)\geq 0,-\pi\geq\Theta\geq\pi$
Это преобразование разобрано, например, тут: http://strts-online.narod.ru/files/lec3.pdf в п.3.3 на стр.9. По результатам можно, зная совместную ПРВ $w_{XY}(x,y)=w_{X}(x)w_{Y}(y)$ процессов $X(t)$ и $Y(t)$, найти совместную ПРВ $w_{\rho\Theta}(r,\theta)$ процессов $\rho(t)$ и $\Theta(t)$. Затем, используя свойство согласованности найти и ПРВ $w_{\rho}(r)$ процесса $\rho(t)$.

Не думаю, что этот способ даст выкладки по сложности сколь-нибудь отличные от тех, что Вы уже проделали. Но вдруг...

Интересно, а какой вид шума действует на входе?

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение30.10.2012, 10:20 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
profrotter, на входе действует узкополосный гауссовский шум.

-- 30.10.2012, 10:38 --

AlexValk,
в Вашей записи мне кажется есть опечатка или я недопонимаю:
После фразы "Окончательный результат для ПРВ величины $w$ имеет вид идет формула для $P(w)$, там множитель перед экспонентой должен быть $\frac{{\sqrt w}}{{4\sqrt 2 U \sigma^2}}$. Или нет?

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение30.10.2012, 10:40 
Модератор
Аватара пользователя


16/02/11
3788
Бурашево
Узкополосный гауссов шум описывается выражением
$$n(t)=\rho(t)\cos(\omega_0 t+\Theta(t))=X(t)\cos(\omega_0 t)-Y(t)\sin(\omega_0 t),$$ где $\rho(t)$ -релеевский (огибающая), $\Theta(t)$ - имеет равномерное распределение (мгновенная фаза), $X(t),Y(t)$ - независимые гауссовы процессы (квадратуры гауссова процесса).
На выходе перемножителя с опорным колебанием $u_0(t)=\cos(\omega_0 t)$: $$u_{\text{умножитель}}(t)=n(t)u_0(t)=X(t)\cos(\omega_0 t)\cos(\omega_0 t)-Y(t)\sin(\omega_0 t)\cos(\omega_0 t)=$$ $$=\frac 1 2 X(t)+\frac 1 2 X(t)\cos(2\omega_0 t)-Y(t)\sin(2\omega_0 t)$$
На выходе ФНЧ $u_{\text{ФНЧ}}(t)=\frac 1 2 X(t)$
Аналогично в другом канале $u_{\text{ФНЧ}}(t)=\frac 1 2 Y(t)$ (Возможно с другим знаком)

На скорую руку может я где и ошибся, но у меня такое ощущение, что в каждом из каналов получаются гауссовы 100%-независимые процессы.

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение30.10.2012, 10:41 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
и еще у экспоненты в знаменателе степени не $\sigma^2$, а $2\sigma^2$, да?

-- 30.10.2012, 11:04 --

profrotter, вот мои преобразования (обозначения в соответствии со схемой):
В точке 1 на выходе перемножителя при входном процессе гауссовский шум:

$U_1(t)=Z_i(t)U_{on} (t)_1=n(t)U_{on} (t)_1=U_n(t)\cos[\omega_0(t)+\varphi_n(t)]U_{on}\cos[\omega_0(t)+\varphi_0]=\frac{U_n(t) U_{on}}{2}(\cos[2\omega_0(t)+\varphi_n(t)+\varphi_0]+\cos[\varphi_n(t)-\varphi_0])$

В точке 3 после ФНЧ получаем:

$y(t)=\frac{U_n(t) U_{on}}{2}\cos[\varphi_n(t)-\varphi_0]$

-- 30.10.2012, 11:06 --

Я думаю, у меня есть в этих преобразованиях ошибка, т.к. у шума $U_n$ я восприняла как константу, но ведь она зависит от времени и раскладывается..

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение31.10.2012, 03:47 
Аватара пользователя


09/08/11
137
СПб
dobryaaasha в сообщении #637624 писал(а):
и еще у экспоненты в знаменателе степени не $\sigma^2$, а $2\sigma^2$, да?
- Да, конечно.
dobryaaasha в сообщении #637616 писал(а):
в Вашей записи мне кажется есть опечатка или я недопонимаю:
После фразы "Окончательный результат для ПРВ величины имеет вид идет формула для , там множитель перед экспонентой должен быть ...... Или нет?
- Нет, с внешним множителем все нормально. Внешний множитель однозначно определяется условием нормировки $\int_0^\infty P(\omega) d\omega=1$. Возьмите любые (можно и некрасивые) числовые значения $U$ и $\sigma$, и вычислите этот интеграл численно в какой-нибудь программе - должно получиться число, очень близкое к 1. А Maple и Mathematica могут выполнить эту проверку и аналитически.

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение31.10.2012, 09:14 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
AlexValk, прошу прощения, но я поподробней опишу ход моих мыслей, а Вы меня исправьте пожалуйста, если что не так :wink:
$a=\frac{\sqrt w U}{\sigma^2}$
В соответствии с представленной Вами формулой перехода от Бесселевой функции нулевого порядка к Бесселевой функции первого порядка получается:
$\frac{a}{\sqrt 2}I_1(\sqrt 2 a)=\sqrt {\frac{w}{2}}\frac{U}{\sigma^2}I_1(\frac{\sqrt {2w}U}{\sigma^2})$
При записи окончательного варианта Вы почему-то переворачиваете множитель $\frac{\sigma^2}{U}$, а вместо $\frac{a}{\sqrt 2}$ используете $\sqrt 2 a$.
В итоге по моим рассуждением получается
$P(w)=\frac{\sqrt w U}{4\sqrt 2 \sigma^6}\exp[-\frac{w+2U^2}{2\sigma^2}]I_1(\frac{\sqrt {2w}U}{\sigma^2})$
Я честно говоря не поняла, при чем тут условие нормировки :oops:
Я неправильно рассуждаю, подскажите пожалуйста?

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение31.10.2012, 16:28 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
Так, нашла ошибку в своих рассуждениях, будет так:
$P(w)=\frac{U\sqrt w}{4\sqrt2\sigma^6}\exp[-\frac{w+2U^2}{2\sigma^2}]I_1\sqrt{\frac{2\sqrt w U}{\sigma^2}}$

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение01.11.2012, 02:55 
Аватара пользователя


09/08/11
137
СПб
Исходная формула $P(\omega)=\frac{1}{4\sigma^4}e^{-\frac{\omega+2U^2}{2\sigma^2}}\int_0^\omega I_0\left(\frac{\sqrt{k}U}{\sigma^2}\right)I_0\left(\frac{\sqrt{\omega-k}U}{\sigma^2}\right)dk$. Далее по шагам:
1. После замены переменной $k=\frac{z^2\sigma^4}{U^2}$:
a) меняется внешний множитель - вместо $\frac{1}{4\sigma^4}$ возникает $\frac{1}{2U^2}$.
b) возникает интеграл $\int_0^a z I_0(z) I_0(\sqrt{a^2-z^2}) dz=\frac{a}{\sqrt{2}}I_1(\sqrt{2}a)$, где $a=\frac{\sqrt{\omega}U}{\sigma^2}$. (В моем первичном тексте была в этом месте опечатка - пропущен сомножитель $z$ в подынтегральном выражении - однако ответ для интеграла был правильный.)
2. Умножая внешний множитель $\frac{1}{2U^2}$ на $\frac{a}{\sqrt{2}}=\frac{\sqrt{\omega}U}{\sqrt{2}\sigma^2}$ и получаем итоговый внешний множитель $\frac{\sqrt{2\omega}}{4 U\sigma^2}$.
Итоговая формула $P(\omega)=\frac{\sqrt{2\omega}}{4U\sigma^2}\exp\left[-\frac{\omega+2U^2}{2\sigma^2}\right]I_1\left(\frac{\sqrt{2\omega}U}{\sigma^2}\right)$.

Что касается "условия нормировки", то вы напрасно не стали разбираться в этом моменте. Это условие отражает очень простой и фундаментальный факт, который на "бытовом" языке звучит так: "сумма всех вероятностей равна единице". Для вашего выражения оно не выполнено (как я говорил, проверку можно выполнить и численным интегрированием), а в моем - выполнено (это, конечно не говорит однозначно о том, что мое выражение верное, но точно говорит, что ваше - неверное). Давайте возьмем, например, $U=\sqrt{2}$, $\sigma=1$ и вычислим интеграл $\int_0^\infty P(\omega) d\omega=\int_0^\infty\frac{\sqrt{\omega}}{4}\exp\left(-\frac{\omega+4}{2}\right)I_1(2\sqrt{\omega}) d\omega$, обратившись, скажем к wolframalpha

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение01.11.2012, 07:05 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
AlexValk, я не то что не стала разбираться в условии нормировки, я просто Вас не допоняла. Что Вы имели в виду проверку правильности с его помощью.

В Ваших рассуждениях я не смогла уловить следующее:
у нас получился интеграл от произведения двух функций Бесселя, а по формуле подинтегральное выражение должно быть еще домножено на $z$. Как мы осуществляем этот переход? И еще как от верхнего предела $w$ переходим к $a$.

Извините за вновь возникшие вопросы, просто хочется действительно разобраться, а не тупо списать.
Спасибо.

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение01.11.2012, 14:14 
Аватара пользователя


09/08/11
137
СПб
dobryaaasha,
Возникновение множителя $z$ в подынтегральном выражении связано с "якобианом" перехода от переменной $k$ к переменной $z$: $dk=d\left(\frac{z^2\sigma^4}{U^2}\right)=\frac{\sigma^4}{U^2}d\left(z^2\right)=2z\frac{\sigma^4}{U^2}dz.$. Отсюда и лишний множитель 2.
Область интегрирования $[0;a]$ по $z$ получается так: $0\leq k \leq \omega \Rightarrow$ $0\leq \frac{z^2\sigma^4}{U^2} \leq \omega \Rightarrow$ $0\leq z^2 \leq \frac{\omega U^2}{\sigma^4} \Rightarrow$ $0\leq z \leq \frac{\sqrt{\omega} U}{\sigma^2} =a$.

 Профиль  
                  
 
 Re: ПРВ суммы двух случайных процессов
Сообщение01.11.2012, 14:23 
Аватара пользователя


05/01/12
137
Нижний Новгород
AlexValk,огромное спасибо за терпение и помощь. Все поняла, осознала. Графики для общего вида и преобразованного выражения сошлись :D

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 28 ]  На страницу Пред.  1, 2

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group