第7章动态测数据处理基本方法.ppt

主要内容 　　 第一节　动态测试基本概念 　动态测试 　动态测试数据分类 　　第二节　随机过程及其特征量 　随机过程基本概念 　随机过程的特征量 　　第三节　随机过程特征量的实际估计 　平稳随机过程及其特征量 　各态历经随机过程及其特征量 非平稳过程的随机函数;按被测物理量是否随时间变化而变化 前面几章介绍了静态测量一个物理量时所得测量结果的分析及其数据处理方法。 动态测试数据中，包含大量有关被测物理量及所用测量器具以及外界环境加入的干扰等方面的信息，正确分析和处理动态测试数据，就能得到很多反映客观事物规律的有用信息。;表示物理现象或过程的任何数据，都可以分为;确定性数据又可以分为;确定性数据：能够用明确的数学关系式表达;非周期数据;随机性数据又可以分为;动态测试数据的分类;三、几个基本概念;设有n台性能完全相同的通信机，工作条件也都相同。 用n部记录仪同时记录各部通信机的输出噪声波形。 测试结果为：即使n足够的大，找不到两个完全相同的波形。 通信机输出的噪声随时间的变化是不可预知的，是一个随机过程。 这里的一次记录(图中的一个波形)就是一个实现，每个实现都是一个确定的时间函数，而随机性就体现在出现哪一个实现是不确定的。在任一时刻上观察到的值是不确定的，是一个随机变量。 存在一个由全部可能实现构成的总体，就是依赖于时间参数t的随机过程。; 设随机试验X的可能结果为x(t) ，试验的样本空间S为;（1）视x(t)为一个样本集合，则其为一组时间函数 xi(t)的集合， （2）将x(t)视为一个样本 (或实现)，则其为一个具体的时间函数，如x(t)＝x3(t) （3）若t＝t1时，则x(t)意味着一组随机变量 的集合。;3.随机过程理论;四、随机过程的特征量;1.概率密度函数;2.均值、方差和均方值;3.自相关函数;自相关函数的性质：;4.谱密度函数　　反映随机数据的频率分布情况; 当随机过程长度趋于+∞， Δf 趋于零时， 写成积分形式有 因此 描述了随机过程的强度沿f轴的分布密度，称其为随机过程的频谱密度或谱密度，亦称功率谱密度或功率谱??;说明：;谱密度的性质：;白噪声：;1.平稳随机过程及其特征量：;随机过程是平稳的三个条件：;宽平稳随机函数（广义平稳随机函数）：;平稳随机过程的特征量：;平稳随机过程自相关函数的主要性质：;由性质3、4知，当;性质：;平稳随机过程特征量的实验估计： (总体平均法）;妻泣釜尹桨荚蚜村谜雷蹭瞒婪淮宾喊步贾返九氢梅肯迂阂脓度吼份讫羞帐第7章动态测数据处理基本方法第7章动态测数据处理基本方法; 对平稳过程，为求特征量，需作大量的实验，获得很多个随机过程的现实，然后在各t时刻上求特征量估计值。 问题：能否从一个现实求出特征量？ 许多实际平稳随机过程可以是可以通过一个现实求出特征量的，将这一类平稳随机过程称为各态历经随机过程。;2.各态历经随机过程及其特征量;0; 注意： 具有各态历经性的随机过程必定是平稳随机过程， 但平稳随机过程不一定是各态历经的。在通信系统中所遇到的随机信号和噪声， 一般均能满足各态历经条件。;各态历经随机过程的特征量计算：时间平均法;3.非平稳过程的随机函数;化非平稳过程为平稳过程的方法：;获得　　的方法