随机过程例题(课堂PPT)

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2随机过程(上课用)

2随机过程(上课用)



xf ( x ) dx
n
[x
i 1

i
a ] P ( xi )
2


( x a ) f ( x ) dx
2
第二章 随机过程
3、随机变量的数字特征(续)

(3)相关函数
无论是离散的还是连续的随机变量,两个随机
变量的相关函数统一定义为
R ( 1 , 2 ) E [ 1 2 ]
第二章 随机过程
一维概率分布函数和密度函数

因为随机过程在任一时刻对应1个随机变量
把随机过程在时刻
则该随机过程在时刻 F1 ( x , t 1 ) P [ ( t 1 ) x ]
t 1 对应随机变量记为
t 1的一维概率分布函数定
( t1 )
义为
其一维概率密度函数定
义为 f 1 ( x , t 1 )
(t ) 都是是连续的随机变量



xf 1 ( x , t ) dx
第二章 随机过程
2、随机过程的方差

同理,随机过程的方差也是一个关于时间 的函数,可由下式计算
( t ) D [ ( t )]
2
E {[ ( t ) a ( t )] }
2
若每个时刻对应的 则 (t )

T /2 T / 2
f
2
(t ) d t
1 T
T
li m

T /2 T / 2
f
2
(t ) d t
第二章 随机过程
二、能量谱密度和功率谱密度

能量信号f(t)的能量谱密度E(ω)

随机过程第十一章PPT课件

随机过程第十一章PPT课件

17
例8.赌徒输光问题: 甲乙两人玩抛硬币游戏,一开始甲带有 a元钱,乙带有m a元钱,独立重复抛 一枚均匀硬币,若第n次出现正面,则 甲赢1元,否则甲输1元。游戏一直到某人 输光结束。计算最后甲输光的概率。
18
解 : 以 Sn表 示 抛 n次 硬 币 后 甲 所 拥 有 的 钱 数 。 则 {Sn}是 一 时 齐 M arkov链 , 状 态 空 间 是 {0,1,...,m },一 步 转 移 概 率 为 :
p ijP X n 1j|X n i q pjj ii
i,j 0 ,1
p
p
一 步 转 移 矩 阵 P q pq p , 状 态 转 移 图 : 0
q q
1
9
例 3 ( . 随 机 游 动 )
1
2
3
4
5
设 一 醉 汉 在 I{1, 2, 3, 4, 5}作 随 机 游 动 : 如 果 现 在 位 于 点 ( i 1i5),则 下 一 时 刻 各 以 1/3概 率 向 左 或 向 右 移 动 一 格 , 或 以 概 率 1/3呆 在 原 处 ; 如 果 现 在 位 于 点 1( 或 点 5) , 则 下 一 时 刻 以 概 率 1移 到 点 2( 或 点 4) 。
令 h i P ( 最 终 被 7 吸 收 |X 0 i ) , 则 h 7 1 , h 3 0 .
利 用 对 称 性 , h1h5h91 2.
利用Markov性和全概率公式:
h2
13h1
13h5
13h3
1. 3
22
§2 有 限 维 分 布 CK方 程
pijs,suv piks,supkjsu,suv
离去者
系统
现用马氏链来描述这个服务系统:

应用随机过程(第三章)PPT课件

应用随机过程(第三章)PPT课件

Poisson的特性
平稳增量性。
由 E N tt ,知λ是单位时间内发和事件
的平均次数。 称λ为Poisson近程的强度或速率。
例3.1.1 售票处乘客以10人/小时的平均速率 到达,则9:00 ~10:00最多有5名乘客的 概率?10:00 ~11:00没有人的概率?
例3.1.2 保险公司接到的索赔次数
k 0
k 0 m m k pm 1pkm t m k k !e t
k 0m m !k k !!pm 1pkm t m k k !e t
pm tet 1pktk
m ! k0 k!
tpm ept
m!
Poisson过程的推广
非齐Poisson过程
定义3.3.1 计数过程 N t,t0称作强度函
过程 N t,t0 ,每次的赔付金额Yi都相
互独立,且有相同的分布F,且每次的索赔 额与与它发生的时间无关。则[0,t]内保险
公司赔付的总额 X t,t0 就是一个复
合Poisson 过程,其中:
XtNtYi i1
例3.3.3
(顾客成批到达的排队系统)设顾客到达某
服务系统的时刻 S1, S2, ,形成一个
t 6 6 1 02
1 第i位顾客在商场买东西 Yi 0 第i位顾客在商场未买东西
• 以 N1t 表示在时间[0,t]内到达商场的人
数, E N 112 4320
• 以 N2t 表示在时间[0,t]内在商场买东西
的人数,
E N 1 t E N 1 tY i t 0 .9 i 1
• 若以Zi 表示第i位顾客在商场消费金额,且
Z i~ B 2,0 .5 0
•则
N3 t N 1tZi i1

随机过程课件PPT资料(正式版)

随机过程课件PPT资料(正式版)
应怎样分才合理呢➢?」
☞随机事件:样本空间的子集,常记为 A ,B ,…它是满足某些条件的样本点所组成的集合.
排队和服务系统 ◙A∩勤B 奋⇔、A刻B :苦A、与合➢B作的、积探事索件;; 更新过程 为从事科学研究打下坚实的基础;
☞抽取的是精装中➢文版数学书 ⇒
➢ 时间序列分析
➢ 鞅过程
绪论
《随机过程》基础
概率(或然率或几率) ——随机事件出现的可能 性的量度;
概率论其起源与博弈、 、天气预报等问题有 关
⊕16世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博 中的一些问题;
⊕17世纪中叶,「现有两个赌徒相约赌若干 局,谁先赢S局就算赢了,当赌徒A赢K局(K<S), 而赌徒B赢L局(L<S)时,赌博中止,赌资应怎 样分才合理呢?」
随机过程课件
《随机过程》
➢ 教材: ◙ 张卓奎,陈慧婵,随机过程.西安电子科技大 学.2003.
➢ 主要参考文献: ◙ 胡奇英编著,随机过程.西安电子科技大学.1998. ◙ 周荫清 ,随机过程习题集. 清华大学出版社, 2004. ◙ 林元纟金烈 ,应用随机过程. 清华大学出版社, 2002.
……
➢ 随机过程理论在社会科学中例如在社会统计, 学、经 济、金融工程、管理中也得到极其广泛的应用。
➢ 为从事科学研究打下坚实的基础;
绪论
教学目标
➢ 充分理解、熟练掌握教材的内容 ◙ 熟练掌握基本的数学概念和定理;
◙ 熟练掌握随机过程研究对象的数学描述;
Hale Waihona Puke ➢ 通过学习和练习,具备一定的分析、解决本专业具体 问题的能力;
☞拉普拉斯曾说:“生活中最重要的问题,其中 绝大多数在实质上只是概率的问题”。
☞概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。 在实际中,人们往往还需要研究在时间推进中某 一特定随机现象的演变情况,描述这种演变的就 是概率论中的随机过程。

随机过程PPT课件

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xk (t), k 1, 2,....., m ; 即 x (t) { xk (t); k 1, 2,....., m } 对 随 机 变 量 x (t )的 各 样 本 函 数 进 行 采 样 , 对 应 于 时 刻 t t1 , t2 , ...., tn 可 设 几 个 离 散 型随机变量:
§2.1 随机过程的概念及其统计特性
1、 随机过程的概念 例子:热噪声电压。(有电子元器件内部微观粒子 (如电子)的随机热运动所引起的端电压。用一 台高灵敏无线电接收机,观测“热噪声电压” (无信号输入),n次观测结果分别 为,X 1 ( t ) ,X 2 ( t ) ,….,X n ( t ) 。 如图所示。可以看出,每次观测到热噪声电压都是 不同的,且在观测之前是不可预测的,即每次的 观测结果是随机的。
只取V0(或t ) 12两个值。
• 3 0 连续型随机序列
• 时间是离散的,状态是连续的。在任一离散 时刻的状态是连续型随机变量。对连续型随
机过程进行等时间间隔采样,即设到连续随 机序列。
• { , ……, }。 X(nt) X (t) X (2t)
X (nt)
• 4 0 离散随机序列
• 状态和时间均是离散的。
• 将连续型随机信号经过数模转换等间隔采 样后,即为离散随机序列。简称为随机序 列或随机数字信号。
• 若采样间隔为 t :X (t) ,X (2t) ……,X (nt)。或记 为: , X (1 ) X ( 2 ) ……,X ( n ) 。
• 以为时间按间隔增长,故常称离散随机序 列为时间序列。这类随机信号是本课程讨 论的主要对象。
• 按随机过程的分布函数(或概率密度)的 不同特性分:
• (1)平稳随机过程; • (2)马儿可夫(Markov)过程; • (3)独立增量过程; • (4)独立随机过程; • 等等

随机过程_课件---第三章

随机过程_课件---第三章

随机过程_课件---第三章第三章随机过程3.1 随机过程的基本概念1、随机过程定义3-1 设(),,F P Ω是给定的概率空间,T 为一指标集,对于任意t T ∈,都存在定义在(),,F P Ω上,取值于E 的随机变量()(),X t ωω∈Ω与它相对应,则称依赖于t 的一族随机变量(){},:X t t T ω∈为随机过程,简记(){}tX ω,{}tX 或(){}X t 。

注:随机过程(){,:,}X t t T ωω∈Ω∈是时间参数t 和样本点ω的二元函数,对于给定的时间是()00,,t T X t ω∈是概率空间(),,F P Ω上的随机变量;对于给定样本点()00,,X t ωω∈Ω是定义在T 上的实函数,此时称它为随机过程对应于0ω的一个样本函数,也成为样本轨道或实现。

E 称为随机过程的相空间,也成为状态空间,通常用""t X x =表示t X 处于状态x 。

2、随机过程分类:随机过程t X 按照时间和状态是连续还是离散可以分为四类:连续型随机过程、离散型随机过程、连续随机序列、离散随机序列。

3、有穷维分布函数定义3-2 设随机过程{}t X ,在任意n 个时刻1,,n t t 的取值1,,nt tX X 构成n 维随机向量()1,,n t t XX ,其n 维联合分布函数为:()()11,,11,,,,nnt t nt t nF x x P X x Xx ≤≤其n 维联合密度函数记为()1,,1,,n t tn f x x 。

我们称(){}1,,11,,:1,,,nt t n n Fx x n t t T ≥∈ 为随机过程{}t X 的有穷维分布函数。

3.2 随机过程的数字特征1、数学期望对于任何一个时间t T ∈,随机过程{}t X 的数学期望定义为()()tX t t E X xdF x μ+∞-∞==?()t E X 是时间t 的函数。

2、方差与矩随机过程{}t X 的二阶中心矩22()[(())],tX t t t Var X E X E X t T σ==-∈称为随机过程{}t X 的方差。

随机事件PPT(共19张PPT)

随机事件PPT(共19张PPT)

(3)抽到的数字会是0吗? 绝对不会是0
(4)抽到的数字会是1吗?
12345
可能是1,也可能不是1,事先无法确定
问题2 小伟掷一枚质地均匀的骰子,骰子的六个面上分
别刻有 1 到 6 的点数. 请思考以下问题:掷一次骰子,
在骰子向上的一面上,
(1)可能出现哪些点数? 1、2、3、4、5、6
(2)出现的点数大于0吗?
4个黑棋2个白棋
只要使两种棋子的个数相等
嘿嘿,这次 非让你死不
可!
相传古代有个王国,国王非常阴险而多疑,一位正直的大 臣得罪了国王,被叛死刑,这个国家世代沿袭着一条奇特的法 规:凡是死囚,在临刑前都要抽一次“生死签”(写着“生”
和“死”的两张纸条),犯人当众抽签,若抽到“死”签 ,则立即处死,若抽到“生”签,则当众赦免.
课堂练习 完成课本 P129 练习1、2
国王一心想处死大臣,与几个心腹密谋,想出一条毒计 :暗中让执行官把“生死签”上都写成“死”,两死抽一,
必死无疑. 然而,在断头台前,聪明的大臣迅速抽出一张签纸塞进
嘴里,等到执行官反应过来,签纸早已吞下,大臣故作叹息 说:“我听天意,将苦果吞下,只要看剩下的签是什么字就 清楚了.”剩下的当然写着“死”字,国王怕犯众怒,只好当
谚语中蕴含着这样的思想:当具备某条件时,某结果出现的可能性非常大. 朝霞不出门,晚霞行千里 (3)出现的点数会是7吗? (2)出现的点数大于0吗? 然而,在断头台前,聪明的大臣迅速抽出一张签纸塞进嘴里,等到执行官反应过来,签纸早已吞下,大臣故作叹息说:“我听天意,将苦果吞下,只要看剩下的签是什么字就清楚了.
问题3 袋子中装有4个黑棋、2个白棋,这些棋子的形状、 大小、质地等完全相同,即除颜色外无其他差别. 在看不到 棋子的条件下,随机从袋子中摸出1个棋子.

随机过程课件

随机过程课件

。每个可能取的值称为一个状态。
对随机过程 {X (t) , t T} 进行一次试验 (即在 T 上进行一次全程观测) , 其结果是 t 的函数, 记为
x(t) , t T , 称它为随机过程的一个 样 本 函 数 或 样本曲线 .
所有不同的试验结果构成一族样本函数.
随机过程 总体
样本函数 个体
(4)连续参数、连续状态的随机过程。如例3,T=[0,∞], 状态空间为[-∞,∞]。
离散参数的随机过程亦称为随机序列。
四、随机过程的分布函数族
给定随机过程 {X (t),t T}.
对固定的 t T, 随机变量 X (t) 的分布函数一 般与 t 有关, 记为 FX (x,t) P{X (t) x}, x R.
1 0.5
-4
-2
-0.5
2
4
-1
当t固定时,X(t)是随机变量,故{X(t), t>0}是一族随机变量。
另一方面,对随机变量 做一φ次试验得一个试验值 ,
就是一条样本曲线。X (t) a cos(0t )
二、随机过程的概念
1 定义 参数集:设T是实数轴 (, )上的一个子集,且包含无限多
个数。随机过程是一族随机变量,可用 {X (t),t T} 来表示。T称为 随机过程的参数集。
在次概数率是论一中个曾随指机出变,量在,单记位X时(t间)为内[0一,t]电内话的站呼接叫到次的数呼唤 次数可用一离散型随机变量 X()表示,且有
P{X() k} k e , k 0, 1,2, ,( 0)
k! 在[0,t]时间内接到的呼唤次数,这一随机变量可记为X(t)。
P{X(t) k} (t)k et , k 0, 1,2, ,( 0)
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2020/4/26
10
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
mZ (t) 0
n
RZ (s, t)
e 2 jk (st ) k
k 1
2020/4/26
4
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]
2
E[ X (t)] E[a sin(t )] a sin(t ) f ( )d
cos
RX ( )
RY (t,t
)(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
2
RXY ( )
所以
2020/4/26
X
(t)和
Y
(t)
是联合平稳的。
0
a
2
sin(t )d 0
2 0
RX (t,t ) E[ X (t) X (t )]
2 a2 sin(t ) sin[(t ) ]d a2 cos
0 2
2
2020/4/26 因此 X (t)是平稳随机过程。
5
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
相关函数:
RX
( )
a2 2
cos(0 )
平均功率: P RX (0) a2 2
(2)
E[ X
2 (t)]
E[a 2
cos2 (0t
)]
a2 2
a2
s in(2 0t )
X (t) 是非平稳过程
2020/4/26
平均功率: P lim 1 T E[ X 2 (t)]dt a2 2 T 2T T
2
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,设N=3。
解:
Xi 的一维概率密度函数为:
1, 0 x 1
f Xi (x) 0,
其它
Xi 的均值:
mXi E[ X i ]
- x f Xi (x)dx
1
1
x dx
0
2
Xi 的自相关函数:
0
1/12
0
0 0 1/12
3
2随机过程的基本概念
例3
n
设复随机过程 Zt Ak e jkt , t 0 ,其中A1,
k 1
A2,

,
An
是相互独立且服从
N(0,
2 k
)的随
机变量,1, 2, … , n 为常数,求 { Zt , t
0 } 的均值函数 mZ (t) 和相关函数 RZ (s, t) 。
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) 。
mX (t) 0
RX
(s, t )
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)
RX
(n, n
)
E[ X
n
X
n
]
2,
0,
0 0
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。
2020/4/26
6
3平稳过程
例3
• 设有随机相位过程 X (t) = a cos(t+),a, 为常数,
a2 2
c os [ (t
s)]
a2 2
c os
,
2020/4/26
( t s)
1
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),
则 W (t) 的均值函数为 其相关函数为
mW (t) mX (t) mY (t)
9
4谱分析
例2
• 已知平稳过程的相关函数为 RX ( ) ea cos(,0其) 中
a > 0, 0 为常数,求谱密度 GX () .
[解]
GX
()
2
0
e a
c os (0
) cos(
) d
0
e a
[c os (0
)
c os (0
)
]d
a
a
a2 ( 0 )2 a2 ( 0 )2
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。
E[X (t)]
2
a cos(t )
1
d 0
0
2
X (t) lim 1
T
a cos(t )dt 0
T 2T T
RX
( )
a2 2
cos(
)
X (t) X (t )
2020/4/26 故 X (t) 是为各态历经过程。
8
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,
7
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。
[解] E[X (t)] E[Y (t)] 0
RX (t,t )
a2 2
rij
E[ X i X
j]
E[ E[
X X
2 i
]
i ]
1/ 3 E[ X j
, ]
1
/
4
,
i j i j
均值向量
自相关阵
协方差阵
1/ 2 MX 1/ 2
1/ 2
2020/4/26
1/ 3 1/ 4 1/ 4 RX 1/ 4 1/ 3 1/ 4
1/ 4 1/ 4 1/ 3
1/12 0 0
CX
RW (s,t) E[W (s)W (t)] E{[ X (s) Y (s)][ X (t) Y (t)]} E[ X (s) X (t)] E[ X (s)Y (t)]
E[Y (s) X (t)] E[Y (s)Y (t)]
2020/4/26
RX (s,t) RXY (s,t) RYX (s,t) RY (s,t)
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