16
и определяется только передаваемым сообщением, так как математическое ожидание белого шума Z(t) равно нулю.
Условная корреляционная матрица B сигнала Y (t) при фиксированном x(t) состоит из следующих элементов
B(kj) = M{ Y (k ) −m(k ) Y ( j) −m( j) }= M Z (k )Z ( j)
и равна корреляционной матрице отсчетов шума. Элементы этой матрицы есть отсчеты корреляционной функции шума
B(kj) = B(tk ,t j ) .
Шум стационарен, поэтому его корреляционная функция зависит от разности аргументов τ = t1 −t2 и может быть найдена по теореме Винера – Хинчина
B(τ) = ∞∫G( f )cos 2π fτ df ,
0
где G( f ) – спектр плотности мощности шума.
По условию задачи, он равномерен в полосе 0… FB ,
|
N |
0 |
, |
0 ≤ f ≤ F , |
|||
G( f ) = |
0, |
|
|
B |
|||
|
|
|
|
f > F . |
|||
|
|
|
|
B |
|||
Находим выражение для корреляционной функции |
|||||||
|
F |
|
|
|
|
|
|
B(τ) = N0 |
∫B cos 2π fτ df = N0 sin 2π FBτ . |
||||||
|
0 |
|
|
|
|
2πτ |
|
Поскольку ∆t =1 (2FB ) , то |
sinπτ / ∆t |
|
|||||
B(τ) = N F |
. |
||||||
|
|||||||
|
|
0 |
B |
πτ / ∆t |
|||
Отсюда видно, |
что B(τ) = 0 при τ = ∆t;2∆t;3∆t,..., т.е. |
||||||
отсчеты Z (1) ,..., Z (n) , взятые с шагом квантования ∆t , некорре-
лированы. Таким образом, в корреляционной матрице отсчетов сигнала не равны нулю будут только элементы, стоящие на главной диагонали,
B(kk ) = B(0) = N0 FB =10−11 ,
17
численно равные дисперсии этих отсчетов (вольт2).
Условная плотность вероятности квантованного сигнала есть совместная плотность вероятности системы n некоррелированных (следовательно, и независимых) нормальных случайных величин
W y(1) ,..., y(n) / x(t) =
∏ |
1 |
n |
|
k =1 |
2πB(kk ) |
|
1 |
(2π N0 FB )n
2
n
∏W y(k ) / x(k ) =
k =1
exp − 2B1(kk )
|
1 |
|
|
exp − |
|
||
2N F |
|||
|
|||
0 |
B |
||
(y(k ) − x(k ) )2 =
n |
|
∑(y(k ) − x(k ) )2 |
. |
k =1 |
|
Пример 1.4. Доказать, что для любой положительной случайной величины X (имеющей только положительные возможные значения) при a >1 справедливо неравенство Иенсена
M[loga X ]≤ loga M[X ].
Доказать, что для любой системы |
случайных величин |
Q, L,..., Z и любой функции ϕ , таких, |
что ϕ(Q, L,..., Z) > 0 |
при всех возможных значениях системы, справедливо аналогичное неравенство
M[loga ϕ(Q, L,..., Z)]≤ loga M[ϕ(Q, L,..., Z)].
Найти необходимые и достаточные условия, при которых неравенства обращаются в равенства.
Решение. Сначала убедимся, что непрерывная функция y = loga x является строго выпуклой вверх, т.е. ее вторая про-
изводная отрицательна при любых x > 0 .
Действительно, |
|
|
|
|
|
|
|
||
y ' = |
1 |
, |
y" = − |
1 |
|
|
1 |
< 0 при a >1. |
|
x ln a |
ln a |
x2 |
|||||||
|
|
|
|
|
|||||
Следовательно, график функции |
|
y = loga x лежит ниже ка- |
|||||||
сательной, проведенной в любой точке x0 > 0 (рис. 1.4):
18
y = loga x ≤ loga x0 + x0 1ln a (x − x0 ) ,
причем знак равенства выполняется только в точке касания x = x0 .
Предположим, что X – положиРис. 1.4 тельная случайная величина, тогда полученное неравенство справедливо для любого из ее возможных значений и, следовательно, при усред-
нении обеих частей знак неравенства сохранится:
M[loga X ]≤ loga x0 + x0 1ln a {M[X ]− x0}.
Выбрав абсциссу точки касания x0 = M[X ], получим
окончательно
M[loga X ]≤ loga M[X ].
Это неравенство обращается в равенство тогда и только тогда, когда все возможные значения случайной величины
X = x0 = M[X ], т.е. если величина X не случайна.
Пусть случайная величина X получена в результате функционального преобразования системы случайных величин
X =ϕ(Q, L,..., Z) > 0, тогда в силу доказанного неравенства имеем
M[loga ϕ(Q, L,..., Z)]≤ loga M[ϕ(Q, L,..., Z)].
Это неравенство обращается в равенство тогда и только тогда, когда величина X =ϕ(Q, L,..., Z) не случайна.
ЗАДАЧИ
1.1В городе Н в 50% случаев бывает ясная погода, в 3 0% - переменная и в 20% - дождливая. Сообщения о погоде передаются при помощи кодовых слов «ясно», «переменно», «дождь». Найти среднее количество букв в одном кодовом слове (математическое ожидание длины кодового слова).
1.2В условиях задачи 1.1 сообщения о погоде передаются по линии связи при помощи импульсов амплитуды 5; З и 1 В
19
соответственно. Определить среднюю мощность в импульсе, если входное сопротивление линии равно 100 Ом.
1.3. В условиях задачи 1.2 на выходе линии связи установлен идеальный ограничитель сверху на уровне 0,5 В. Имеется ли статистическая зависимость сигналов на входе линии и выходе ограничителя?
1.4 Сообщение на входе линии связи может с одинаковой вероятностью принимать одно из двух значений: x1 = −1 B или
x2 = +1 B. На выходе линии установлен вольтметр, ошибка из-
мерения которого распределена нормально с математическим ожиданием, равным нулю, и среднеквадратическим отклонением 0,5 В. Показание вольтметра в некоторый момент времени
равно 0,75 В. Найти условные вероятности сообщений x1 и x2 .
1.5 Температура в камере может принять с одинаковой вероятностью любое значение в интервале от 0 до 40°. Как выбрать шаг квантования этой величины, чтобы ошибка квантования никогда не превышала 2°? Построить ряд распределения для квантованных значений температуры.
1.6В условиях задачи 1.5 найти средний квадрат ошибки квантования.
1.7Напряжение в сети в момент измерения - случайная величина, имеющая нормальное распределение с параметрами
m = 220 В, σ = 5 В. На интервале 190 - 240 В осуществить квантование этой величины с шагом ∆u = 5 В и построить ряд
распределения.
1.8 Сколько отсчетов по теореме Котельникова необходимо для передачи сигнала длительностью 10 мин с выхода микрофона, если спектр звуковых частот полностью заключен в полосе
20 - 20 000 Гц?
1.9 Можно ли без искажений восстановить телевизионный видеосигнал, если по линии связи передавались его отсчеты с
шагом ∆t = 0,2 мкс?
1.10 Система случайных величин XY имеет совместную плотность вероятности
|
20 |
0,125, |
0 ≤ x ≤ 2, 1 ≤ y ≤ 5, |
W (x, y) = |
вне этойобласти. |
0, |
а) Вычислить четвертый центральный момент величины X . б) Являются ли эти случайные величины независимыми?
1.11Билеты лотереи, среди которых только один выигрышный, занумерованы числами от 0 до 999. Указать среднее количество цифр, необходимых для передачи номера выигравшего билета.
1.12По каналу связи передаются сообщения x1 или x2 с ве-
роятностями p(x1) = 0,7, p(x2 ) = 0,3. Вследствие влияния помех сигнал на выходе может принимать одно из трех значе-
ний y1 , y2 или y3 |
с вероятностями: |
|
|
||
p(y1 |
/ x1) = 0,4 , |
p(y2 |
/ x1) = 0,4 , |
p(y3 |
/ x1) = 0,2 , |
p(y1 |
/ x2 ) = 0,2 , |
p(y2 |
/ x2 ) = 0,2 , |
p(y3 |
/ x2 ) = 0,6 . |
Найти вероятность ошибочных решений, если выходным сигналам ставить в соответствие следующие решения:
y1 → x1 , y2 → x1 , y3 → x2 .
|
|
1.13 Даны математические ожидания двух нормальных слу- |
||||||||||||||
чайных величин: mx = 26 , |
my = −12 и их корреляционная мат- |
|||||||||||||||
рица |
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
K jk |
|
|
|
|
= |
|
|
|
196 |
−91 |
|
|
|
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
−91 |
169 |
|
|
|
|
вероятности системы XY , считая |
|
|
Определить плотность |
||||||||||||||
совместное распределение также нормальным.
1.14 Плотность вероятности системы трех случайных величин равна
|
|
3 |
|
|
1 |
2x |
2 |
|
2 |
|
2 |
|
|
W (x, y, z) = |
|
|
|
exp − |
|
|
+ 4y |
|
−2y(z +5) +(z +5) |
|
. |
||
|
|
3 |
8 |
|
|
|
|||||||
|
16π |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Найти совместную плотность вероятности величин X и Y . 1.15 Система случайных величин имеет нормальное рас-
пределение