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时间:2018-04-17
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1、9.2.3 自相关函数和自协方差函数 上面介绍的均值、均方值和方差描述的是一维随机变量的统计特性,不能反映不同时刻各数值之间的相互关系。例如,随机信号X(t) 分别在t1,t2时刻的随机取值X(t1),X(t2) 之间的关联程度如何,这种关联称为自关联。同样,我们也要研究两个随机信号X(t)和Y(t)数值之间的关联程度,这种关联性称为X与Y之间的互关联(下一小节介绍)。1.自相关函数(Autocorrelationfunction) 自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2,的取值
2、之间的相关程度。 定义6 实随机信号X(t)的自相关函数定义为 (9.2.7) 由于平稳随机信号的统计特性与时间的起点无关,设 , 则有 。所以,平稳随机信号的自相关函数是时间间隔t的函数,记为Rxx(t).2.自协方差函数(Autocovariancefunction) 自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2,的取值之间的二阶混合中心矩,用来描述X
3、(t)在两个时刻取值的起伏变化(相对与均值)的相关程度,也称为中心化的自相关函数。定义7 实随机信号X(t)的自协方差函数定义为 (9.2.8) 当 时,有 。 显然,自协方差函数和自相关函数描述的特性基本相同。对于平稳随机信号,自协方差函数是时间间隔t的函数,记为Cxx(t),且有: (9.2.9) 当均值 时,有 。 当随机过程X
4、(t)的均值为常数,相关函数只与时间间隔 有关,且均方值为有限值时,则称X(t)为宽平稳随机过程或广义平稳随机过程。它是由一维、二维数字特征定义的。一般所说的平稳过程都是指这种宽平稳随机过程。3.平稳随机信号自相关函数的性质 设X(t)为平稳随机过程,其自相关函数为 ,自协方差函数 ,则有如下性质:(1) (9.2.10)
5、 (9.2.11)即 时的自相关函数等于均方差,自协方差函数等于方差。(2) (9.2.12)即当平稳随机信号是实函数时,其相关函数是偶函数。(3) (9.2.13)即 时的自相关函数、自协方差函数取最
6、大值。(4)若 ,则其自相关函数也是周期为T的周期函数,即 (9.2.14)(5)若均值 ,当 时, 与 相互独立,有 (9.2.15)即对于零均值的平稳随机信号,当时间间隔 很大时, 与 相互独立,互不相关。
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