<<
>>

Нестационарные случайные процессы

К нестационарным относятся все случайные процессы, упомянутые в приведенной выше классификации, не обладающие свойством стационарности хотя бы в широком смысле. Характеристики нестационарного процесса в общем случае представляют собой некоторые функции времени, определить которые можно только осреднением по ансамблю реализаций, образующих процесс.
В практических задачах часто представляется невозможным получить достаточно большое число реализаций для отыскания характеристик процесса с необходимой достоверностью. Это обстоятельство препятствует развитию практических методов оценивания и анализа нестационарных случайных процессов.

Во многих случаях в классе нестационарных процессов, соответствующих реальным физическим явлениям, можно выделить особые типы нестационарности, для которых задача оценивания и анализа упрощается. Например, некоторые случайные явления описываются нестационарным случайным процессом {Y(t)}, каждая реализация которого имеет вид Y(t)=A(t)X(t), где X(t) - реализация стационарного случайного процесса {X(t)}, A(t) - детерминированный множитель. Процессы такого типа относятся к нестационарным процессам, реализации которых имеют общий детерминированный тренд. Если нестационарный процесс соответствует конкретной модели такого типа , то для его описания нет необходимости производить осреднение по ансамблю: любые

требуемые характеристики можно оценить по одной реализации, как и для эргодических процессов.

<< | >>
Источник: Ю.Н. Пивоваров, А.Г. Реннер, В.Н. Тарасов. МЕТОДЫ ОПЕРАТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ. Учебное пособие часть 1. 1998

Еще по теме Нестационарные случайные процессы:

  1. Стационарные случайные процессы
  2. 1.4.2. Случайные процессы
  3. 1. Понятие случайного процесса.
  4. Стационарные случайные процессы
  5. Эргодические случайные процессы
  6. Исчерпывающее описание случайных процессов
  7. Эргодические случайные процессы
  8. 2. Понятие марковского случайного процесса.
  9. 1.2.3 Математическое описание случайных процессов
  10. 1.2.4. Приближенное описание случайных процессов
  11. 1.2.6 Обобщенные модели случайных процессов (по Пугачеву)
  12. Теория массового обслуживания. Случайные процессы.
  13. Нормализация стационарных случайных процессов линейными динамическими системами
  14. Теория марковских случайных процессов. Лекция, 2017
  15. 12. Понятие случайной величины и ее описание. Дискретная случайная величина и ее закон (ряд) распределения. Независимые случайные величины. Примеры.
  16. Случайные векторы Системы случайных величин
  17. 2.12. Нестационарная космологическая модель Эйнштейна-Фридмана (без космологической постоянной)