随机过程例题

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随机过程习题和答案

随机过程习题和答案

一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为:试求:在时,求。

解:当时,==1.2 设离散型随机变量X服从几何分布:试求的特征函数,并以此求其期望与方差。

解:所以:2.1 袋中红球,每隔单位时间从袋中有一个白球,两个任取一球后放回,对每 对应随机变量一个确定的t⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果对时取得红球如果对t e t tt X t 3)(.维分布函数族试求这个随机过程的一2.2 设随机过程,其中是常数,与是相互独立的随机变量,服从区间上的均匀分布,服从瑞利分布,其概率密度为试证明为宽平稳过程。

解:(1)与无关(2),所以(3)只与时间间隔有关,所以为宽平稳过程。

2.3是随机变量,且,其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求:,.5)(5)(==U D U E.321)方差函数)协方差函数;()均值函数;((2.4是其中,设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量,且数。

试求它们的互协方差函2.5,试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立为多少?3.1一队学生顺次等候体检。

设每人体检所需的时间服从均值为2分钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立,则1小时内平均有多少学生接受过体检?在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少(设学生非常多,医生不会空闲)解:令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数,则()N t 为参数为30的poisson 过程。

以小时为单位。

则((1))30E N =。

40300(30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。

3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。

乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ,2λ,当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发;2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。

随机过程习题

随机过程习题

习题一1. 某战士有两支枪,射击某目标时命中率分别为0.9及0.5,若随机地用一支枪,射击一发子弹后发现命中目标,问此枪是哪一支的概率分别为多大?2. 设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≤>+0012x x x A求:(1)常数A; (2)分布函数F (x );(3)随机变量Y =lnX 的分布函数及概率分布。

3. 设随机变量(X, Y )的概率密度为 f (x , y) = Asin (x + y ), 0≤x ,y ≤2π 求:(1) 常数A ;(2)数学期望EX ,EY ; (3) 方差DX ,DY ;(4) 协方差及相关系数。

4. 设随机变量X 服从指数分布⎩⎨⎧<≥=-0)(x x ke x f kx()0>k 求特征函数)(x ϕ,并求数学期望和方差。

5. 设随机变量X 与Y 相互独立,且分别服从参数为λ1 和λ2的泊松分布,试用特征函数求Z = X +Y 随机变量的概率分布。

6.一名矿工陷进一个三扇门的矿井中。

第一扇门通到一个隧道,走两小时后他可到达安全区。

第二扇门通到又一隧道,走三个小时会使他回到这矿井中。

第三扇门通到另一隧道,走五个小时后,仍会使他回到这矿井中。

假定矿井中漆黑一团,这矿工总是等可能地在三扇门中选择一扇,让我们计算矿工到达安全区的时间X 的矩母函数。

7. 设 (X , Y ) 的分布密度为(1) ⎩⎨⎧<<<<=其他,,010,10xy 4),(y x y x φ(2)⎩⎨⎧<<<<=其他,,010,10xy 8),(y x y x φ问X ,Y 是否相互独立?8. 设(X ,Y )的联合分布密度为问: (1)α, β取何值时X ,Y 不相关; (2)α,β取何值时相互独立。

习题二1.设有两个随机变量X 、Y相互独立,它们的概率度分别为)(x f X 和)(y f Y ,定义如下随机过程:Yt X t Z +=)(,R t ∈试求)(t Z 的均值函数)(t m 和相关函数),(21t t R 。

随机过程习题及部分解答【直接打印】

随机过程习题及部分解答【直接打印】

随机过程习题及部分解答习题一1. 若随机过程()(),X t X t At t =-∞<<+∞为,式中A 为(0,1)上均匀分布的随机变量,求X (t )的一维概率密度(;)X P x t 。

2. 设随机过程()cos(),X t A t t R ωθ=+∈,其中振幅A 及角频率ω均为常数,相位θ是在[,]ππ-上服从均匀分布的随机变量,求X (t )的一维分布。

习题二1. 若随机过程X (t )为X (t )=At t -∞<<+∞,式中A 为(0,1)上均匀分布的随机变量,求12[()],(,)X E X t R t t2. 给定一随机过程X (t )和常数a ,试以X (t )的相关函数表示随机过程()()()Y t X t a X t =+-的自相关函数。

3. 已知随机过程X (t )的均值M X (t )和协方差函数12(,),()X C i t t ϕ是普通函数,试求随机过程()()()Y t X t t ϕ=+是普通函数,试求随机过程()()()Y t X t t ϕ=+的均值和协方差函数。

4. 设()cos sin X t A at B at =+,其中A ,B 是相互独立且服从同一高斯(正态)分布2(0,)N σ的随机变量,a 为常数,试求X (t )的值与相关函数。

习题三1. 试证3.1节均方收敛的性质。

2. 证明:若(),;(),X t t T Y t t T ∈∈均方可微,a ,b 为任意常数,则()()aX t bY t +也是均方可微,且有[()()]()()aX t bY t aX t bY t '''+=+3. 证明:若(),X t t T ∈均方可微,()f t 是普通的可微函数,则()()f t X t 均方可微且[()()]()()()()f t X t f t X t f t X t '''=+4. 证明:设()[,]X t a b 在上均方可微,且()[,]X t a b '在上均方连续,则有()()()b aX t dt X b X a '=-⎰5. 证明,设(),[,];(),[,]X t t T a b Y t t T a b ∈=∈=为两个随机过程,且在T 上均方可积,αβ和为常数,则有[()()]()()b b baaaX t Y t dt X t dt Y t dt αβαβ+=+⎰⎰⎰()()(),b c baacaX t dt X t dt X t dt a c b =+⎰⎰⎰≤≤6. 求随机微分方程()()()[0,](0)0X t aX t Y t t X '+=∈+∞⎧⎨=⎩的()X t 数学期望[()]E X t 。

随机过程试题

随机过程试题

随机过程例题例1 求正态随机变量),0(~2σN X 的特征函数和各阶矩。

解:),0(~2σN X 的概率密度函数为+∞<<∞-=-x x f x ,e 21)(222σσπ2j 2j 2222ed e e 21d e )()(ωσωσωσπω-∞∞--∞∞-===Φ⎰⎰x x x f x x x⎩⎨⎧-⨯⨯⨯⨯=Φ-==为偶数(为奇数n n n X E n n X n nn,)1531 ,0d )(d )j ()(0σωωω例2 设随机变量X 服从标准正态分布N(0, 1),定义随机变量Y = X2,求Y 的概率密度函数和数学期望。

解:X 的概率密度为:y -x y x h(y) = x , x = g(x) =y 112==,,Y 的概率密度函数为:0 ,e 212)(2)(d d )()(2≥=-+==-y y yy f y y f y xx f y yπψY 的数学期望为:1d e2d )()(02===⎰⎰∞-∞+∞-y y y y y Y E y πψ1d e 2d )()()]([)(222====⎰⎰∞+∞--∞+∞-x x x x f x g X g E Y E x π例3 已知随机相位正弦波 )Θ +t cos( a = (t) X ω),其中 a >0,ω为常数,Θ 为在),(π20内均匀分布的随机变量。

求随机过程} ) (0, t (t),X {∞∈的均值函数)t (m X 和相关函数 t)(s,R X解:f ()(,cos 2)](cos[2),(0)(22s t a s t a t s R t m X X -==-==τωτω 例4 设 X (t) 为信号过程,Y (t) 为噪声过程,令W (t) = X (t) + Y (t),则 W (t) 的均值函数为:)()()(t m t m t m Y X W +=),(R ),(R ),(R ),(R ),(R t s t s t s t s t s Y YX XY X W +++=例5 求在[0, 1]区间均匀分布的独立随机序列的均值向量、自相关阵和协方差阵,设N = 3。

随机过程习题和答案

随机过程习题和答案

一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为:试求:在时,求。

解:当时,==1.2 设离散型随机变量X服从几何分布:试求的特征函数,并以此求其期望与方差。

解:所以:2.1 袋中红球,每隔单位时间从袋中有一个白球,两个任取一球后放回,对每 对应随机变量一个确定的t⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果对时取得红球如果对t e t tt X t 3)(.维分布函数族试求这个随机过程的一2.2 设随机过程,其中是常数,与是相互独立的随机变量,服从区间上的均匀分布,服从瑞利分布,其概率密度为试证明为宽平稳过程。

解:(1)与无关(2),所以(3)只与时间间隔有关,所以为宽平稳过程。

2.3是随机变量,且,其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求:,.5)(5)(==U D U E.321)方差函数)协方差函数;()均值函数;((2.4是其中,设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量,且数。

试求它们的互协方差函2.5,试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立为多少?3.1一队学生顺次等候体检。

设每人体检所需的时间服从均值为2分钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立,则1小时内平均有多少学生接受过体检?在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少(设学生非常多,医生不会空闲)解:令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数,则()N t 为参数为30的poisson 过程。

以小时为单位。

则((1))30E N =。

40300(30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。

3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。

乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ,2λ,当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发;2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。

(完整word版)随机过程试题带答案

(完整word版)随机过程试题带答案

1.设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,则X 的特征函数为 。

2.设随机过程X(t)=Acos( t+),-<t<ωΦ∞∞ 其中ω为正常数,A 和Φ是相互独立的随机变量,且A 和Φ服从在区间[]0,1上的均匀分布,则X(t)的数学期望为 。

3.强度为λ的泊松过程的点间间距是相互独立的随机变量,且服从均值为1λ的同一指数分布。

4.设{}n W ,n 1≥是与泊松过程{}X(t),t 0≥对应的一个等待时间序列,则n W 服从 Γ 分布。

5.袋中放有一个白球,两个红球,每隔单位时间从袋中任取一球,取后放回,对每一个确定的t 对应随机变量⎪⎩⎪⎨⎧=时取得白球如果时取得红球如果t t t e tt X ,,3)(,则 这个随机过程的状态空间 。

6.设马氏链的一步转移概率矩阵ij P=(p ),n 步转移矩阵(n)(n)ij P (p )=,二者之间的关系为 (n)n P P = 。

7.设{}n X ,n 0≥为马氏链,状态空间I ,初始概率i 0p P(X =i)=,绝对概率{}j n p (n)P X j ==,n 步转移概率(n)ij p ,三者之间的关系为(n)j i ij i Ip (n)p p ∈=⋅∑ 。

8.设}),({0≥t t X 是泊松过程,且对于任意012≥>t t 则{(5)6|(3)4}______P X X ===9.更新方程()()()()0tK t H t K t s dF s =+-⎰解的一般形式为 。

10.记()(),0n EX a t M M t μ=≥→∞-→对一切,当时,t +a 。

二、证明题(本大题共4道小题,每题8分,共32分)P(BC A)=P(B A)P(C AB)。

1.为it(e-1)e λ。

2. 1(sin(t+1)-sin t)2ωω。

3. 1λ4. Γ 5. 212t,t,;e,e 33⎧⎫⎨⎬⎩⎭。

6.(n)nP P =。

随机过程部分试题

随机过程部分试题

1,若从t=0开始每隔0.5秒抛一枚均匀的硬币作试验,定义随机过程X(t)={cosπt,t时刻抛得正面2t, t时刻抛得反面求:(1)X(t)的一维分布函数F(12;x)和F(1;x)(2)X(t)的二维分布函数F(0.5,1;x1,x2)(2)X(t)的均值函数μx(t)和方差函数σX2(t)解:硬币出现正、反面得概率均为1/2F(0.5,1;x1,x2 )=F(0.5;x1)F(1;x2)={0,x1<0或x2<−112,0≤x1≤1或x2≥2或x1≥1,−1≤x2<214,0≤x1<1,−1≤x2<21,x1≥1,x2≥22,设为参数为σ2的维纳过程, 求积分过程的均值函数和相关函数。

解:设,由与的对称性维纳过程是均方连续, 均方不可导, 均方可积的二阶矩过程.假设乘客按照参数为λ的poisson过程来到一个火车站乘坐某次列车,若火车在时刻t启程,试求在[0,t]内到达车站乘坐该次列车的乘客等待时间总和的数学期望。

设在时间间隔[0,τ]内到达的乘客数为,则时间间隔[0,t]内乘客的总等待时间为某人备有r把伞用于上下班. 如果一天的开始他在家(一天的结束他在办公室)中而且天下雨,只要有伞可取到,他将拿一把到办公室(家)中. 若天不下雨那么他不带伞.假设每天的开始(结束)下雨的概率为p,且与之前下不下雨独立.(1)定义一个有r+1个状态的Markov链并确定转移概率;(2)计算极限分布;(3)这人被雨淋湿的平均次数,所占比率是多少(称天下雨而全部伞却在另一边为被淋湿)?设{Xn}为此人在第n天身边拥有的雨伞数,则I={0, 1,2,…,r},注意到下雨才用伞,而每天的开始下不下雨与之前独立,即知为Markov链.该链的一步转移概率为:于是计算极限分布的状态方程,记显然处于的极限状态才可能被淋湿,但每天的开始(结束)下雨的概率为p, 所以此人被雨淋湿的平均次数,所占比率即被淋湿的概率为某一个只有一名理发师的理发部,至多容纳4名顾客。

数理统计与随机过程例题精选

数理统计与随机过程例题精选
数理统计与随机过程例题精选
例1:设ζ,η为相互独立,数字期望均为0、 方差均为1的随机变量,令ζ(t)=ζ+ηt, 求ζ(t)的均值、方差和相关函数。
解:
1 (t ) E[ (t )] E ( ) tE() 0;
(t ) D[ (t )] D( t ) D( ) t D( ) 1 t ;
0 0 3 4 P 1 1 4 2 0 1
1 4 1 2 3 4
2 0 1 4 1 4
1 2 3
P X 0 0, X 2 1, X 4 1 P X 2 1, X 4 1| X 0 0 P X 1 0, X 2 0, X 3 0, X 4 0 | X 0 0
(4) E[N(5)]=5 , D N 5 5 , Cov[ N (5), N (12)] D N 5 5.
例3:证明:正弦波X (t ) Acos( t ) t , 2 x, 0 x 1 其中是常数, A与相互独立, A~f ( x) , 0, 其它 在(0, 2 )上均匀分布,是平稳过程; 并判断其是否为各态历经过程.
(2)ξt的均值函数;(3) ξt的相关函数。
解:(1)P{在[0,t]内发生偶数次“随机点”}
( t ) 2 ( t ) 4 p0 (t ) p2 (t ) e t {1 } 3 t cosht 2! 4!
(2)显然
E (t ) 1 e t cosht (1) e t sinh t e t (cosht sinh t ) e t e t e 2 t
3/4 1/4 0 3/4 1/4 0 0
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GY ( ) RY ( ) e j d

[2 RX ( ) RX ( T ) RX ( T )]e j d


2G X ( ) G X ( ) e jT G X ( ) e jT 2G X ( )[1 cos(T )]
4谱分析
[例1] 设有随机过程 X (t) = a cos(0t + ), 其中 a, 0 为常数, 在下列情况下,求 X (t) 的平均功率: (1) 是在( 0, 2 ) 上服从均匀分布的随机变量;
(2) 是在( 0, /2 ) 上服从均匀分布的随机变量。
[ 解]
(1) 随机过程 X (t) 是平稳过程, a2 相关函数: RX ( ) cos( 0 ) 2 平均功率: (2)
2随机过程的基本概念
例1
• 已知随机相位正弦波 X (t) = a cos(t + ),其
中 a >0, 为常数,为在(0, 2)内均匀分
布的随机变量。
求随机过程 { X (t), t (0, ) } 的均值函数 mX (t) 和相关函数 RX (s, t) 。
m X (t ) 0 a2 a2 R X ( s, t ) cos[ (t s )] cos , ( t s ) 2 2

X (t)
H1()
Y1(t)
Y2(t)
Y (t ) X (t ) h(t ) X (t )h( )d

H2()
mY1 mX h1 ( )d 0


mY2 mX h2 ( )d 0


当GY1Y2 () 0 时,
RY1Y2 ( ) 0
2
a2 RX ( ) cos( ) X (t ) X (t ) 2
故 X (t) 是为各态历经过程。
3平稳过程 [例4] 设有两个随机过程X (t) = a cos(t+) 和Y (t) = b sin(t+),其中a, b, 为常 数, 为(0, 2)上服从均匀分布的随机变量,分析X (t)和Y (t)是否联合平稳。
2随机过程的基本概念
例 求在[0, 1]区间均匀分布的独立随机序列的均值
向量、自相关阵和协方差阵,N=3。
解:
1, 0 x 1 Xi 的一维概率密度函数为: f X i ( x) 其它 0,
1
i i
Xi 的均值: m X E[ X i ] - x f X ( x)dx 0 x dx
[解]
E[ X (t )] E[Y (t )] 0
RX (t, t ) a2 cos RX ( )
2
RY (t, t )
b2 2
cos RY ( )
故 X (t)和 Y (t)均是平稳过程。
RXY (t , t ) E[ X (t )Y (t )] E{a cos(t )b sin[ (t ) ]} ab sin RXY ( ) 2 所以 X (t)和 Y (t) 是联合平稳的。
t (t ) k 1 e , t0 fWk (t ) ( k 1)! t0 0 ,
故仪器在时刻 t0 正常工作的概率为:
k 1 ( t ) P P(Wk t0 ) e t dt t0 (k 1)! n k 1 t0 (t 0 ) P[ X (t0 ) k ] e n! n 0
1 2
2 i j E[ X i ] 1 / 3 , r E [ X X ] Xi 的自相关函数: ij i j E[ X i ] E[ X j ] 1 / 4 , i j
均值向量
1 / 2 MX 1 / 2 1 / 2
[解 ]
1 H ( ) , 其中 i RC

R X (t) C Y (t)
h(t ) et u(t ) GX () FT [RX ( )] N0
2 GY ( ) H ( ) G X ( ) 2 N0 2 N 0 RY ( ) IFT[GY ( )] e
m
2 (2 e jω e jω ) 2(1 cos )
[例4] 如图所示X (t) 是平稳过程,过程Y (t)= X (t)+ X (tT)
4谱分析
也是平稳的,求Y (t) 的功率谱。
X (t)
[解]
延迟T

Y (t)
RY (t , t ) E[Y (t )Y (t )] E{[ X (t ) X (t T )][ X (t ) X (t T )]} 2 RX ( ) RX ( T ) RX ( T )
故 随机序列的均值为常数,相关函数仅与有关, 因此它是平稳随机序列。
3平稳过程
例3
• 设有随机相位过程 X (t) = a cos(t+),a, 为常数, 为(0, 2)上服从均匀分布的随机变量,试问 X (t) 是 否为各态历经过程。
1 E[ X (t )] a cos( t ) d 0 0 2 1 T X (t ) lim a cos( t )dt 0 T 2T T
假定过程 X (t) 和 Y (t) 是各态历经的,
1 h( ) Y (t ) X (t ) N0
通过测量互相关函数,可以估计线性系统的单位脉冲响应。
5随机信号通过线性系统的分析 [例2] 如图RC电路,若输入白噪声电压 X (t) ,其相关函数为 RX ( )
= N0 ( ) ,求输出电压 Y (t) 的相关函数和平均功率。

4谱分析
例2
• 已知平稳过程的相关函数为 RX ( ) ea cos( ,其中 0 ) a > 0, 0 为常数,求谱密度 GX () . [解]
GX ( ) 2 e a cos(0 ) cos( ) d
0

e a [cos(0 ) cos(0 ) ] d
RX (m) E[ X (n m) X (n)] E{[W (n m) W (n m 1)][W (n) W (n 1)]} 2 [2 (m) (m 1) (m 1)]
GX ( )
jω m R ( m ) e X
2 0
a sin(t ) f ( )d
0
2
sin(t )d 0
RX (t , t ) E[ X (t ) X (t )]
2 0
a2 a2 sin(t ) sin[ (t ) ]d cos 2 2
2
2
P RY (0)
N 0
2
5随机信号通过线性系统的分析 [例3] 如图有两个LTI系统H1()和H2(),若输入同一个均值为零
的平稳过程 X(t) ,它们的输出分别为 Y1(t) 和Y2(t)。如何设 计H1()和H2()才能使Y1(t) 和Y2(t)互不相关?
[解 ]
互不相关 协方差为零
2 RZ ( s, t ) k e jk ( s t ) k 1 n
3平稳过程
例1
• 设有随机相位过程 X (t) = a sin(t+),a, 为常数, 为 (0, 2)上服从均匀分布的随机变量,试讨论随机过程 X (t) 的平稳性。 [ 解]
E[ X (t )] E[ a sin(t )] a 2
RY1Y2 ( ) E[Y1 (t )Y2 (t )]



RX ( u v)h1 (u )h2 (v)dudv
CY1Y2 ( ) 0
当两个LTI系统的幅频特性 互不重叠时,则它们的输出 Y1(t) 和Y2(t) 互不相关。
RX ( ) h1 ( ) h2 ( )
自相关阵
1 / 3 1 / 4 1 / 4 RX 1 / 4 1 / 3 1 / 4 1 / 4 1 / 4 1 / 3
协方差阵
0 0 1 / 12 CX 0 1 / 12 0 0 1 / 12 0
2随机过程的基本概念
例3
P RX (0) a 2 2
2 2 a a E[ X 2 (t )] E[a 2 cos2 ( 0t )] sin(2 0t ) 2 X (t) 是非平稳过程 1 T 平均功率: P lim E[ X 2 (t )] d t a 2 2 T 2T T
0


a a 2 ( 0 ) 2

a a 2 ( 0 ) 2
4谱分析
例3 设随机序列X(n) = W(n) +W(n-1),其中W(n)是高斯随
机序列,mW=0, RW(m)=2(m),求X(n)的均值、自相关 函数和谱密度 GX () . [ 解]
mX (n) E[ X (n)] E[W (n) W (n 1)] 0
[例2] 设在 [ 0 , t ] 内事件A已经发生 n 次,且0 < s < t,对
因此 X (t)是平稳随机过程。
3平稳过程
例2(白噪声序列)
• 设 { Xn , n = 0, 1, 2, } 是实的互不相关随机变量 序列,且 E[Xn] = 0,D[Xn] = 2 ,试讨论随机序列的 平稳性 。 [解] 因为: (1) E[Xn] = 0
2 , 0 (2) RX (n, n ) E[ X n X n ] 0, 0
2随机过程的基本概念
例2
• 设 X (t) 为信号过程,Y (t) 为噪声过程,令 W ( t) = X ( t) + Y ( t) ,
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