Презентация «Стохастические модели приземных трасс»
Смотреть слайды в полном размере 
Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 23 слайда и доступен в формате ppt. Размер файла: 161.00 KB
Pic.1
Стохастические модели приземных трасс Изучение особенностей поведения электромагнитных волн в условиях случайно-неоднородного канала распространения. Оценка возможностей, которые представляют в такой …
Pic.2
Земная атмосфера Показатель преломления ионосферы и тропосферы. Случайные вариации показателя преломления. Взаимодействие случайно-неоднородной трассы с распространяющимся в ней сигналом. Ослабление …
Pic.3
Отдельные элементы теории случайных процессов Понятие флуктуаций. Случайные отклонения макроскопических величин от их средних (в частности, термодинамически равновесных) значений. Причины …
Pic.4
Основные положения теории вероятностей Вероятность событий. n - число возможных событий, m - число благоприятных исходов. Вероятность событий определяется отношением: Достоверное событие – …
Pic.5
Основные положения теории вероятностей - 2 Произведение событий – одновременное осуществление событий A и B: АВ = С Запись А+В=С означает осуществление одного из событий. Зависимые и независимые …
Pic.6
Основные положения теории вероятностей - 3 Условная вероятность. Пусть имеется система n событий. Выделим из них m событий. Число благоприятных случаев обозначим через l. Вероятность события l, …
Pic.7
Основные положения теории вероятностей - 4 Вероятность суммы двух событий. Сумма двух событий – это осуществление любого из них. Для несовместимых событий Для совместимых событий Формула Байеса …
Pic.8
Основные положения теории вероятностей - 5 Вероятность при n независимых испытаниях р – вероятность события при одном испытании. - вероятность того, что событие не происходит. Число неблагоприятных …
Pic.9
Основные положения теории вероятностей-7 Распределение Пуассона – на оси абсцисс случайным образом распределены точки. Вероятность того, что в интервал длиной l попадет ровно k точек: - …
Pic.10
Плотность вероятности и функции распределения Вероятность события Р, заключающаяся в том, что наблюдаемая случайная величина меньше или равна допустимому значению х, определяет функцию распределения …
Pic.11
Плотность вероятности и функции распределения-2 По определению Гистограмма. Основные свойства плотности распределения вероятностей:
Pic.12
Виды распределений Нормальное (гауссовское) распределение Основа для формулировки ЦПТ; Характеризуется первыми двумя моментами. Все нечетные моменты равны 0. Четные полностью определяются через …
Pic.13
Типы распределений параметров оптического пучка Нормальное распределение: Экспоненциальное распределение Нормально- логарифмическое распределение
Pic.14
Типы случайных процессов 1) случайный процесс общего типа: t и X (t) могут принимать любые значения на отрезке или, быть может, на всей действительной оси; 2) дискретный случайный процесс: t …
Pic.15
Средние значения и моменты случайных величин Выборочное среднее Математическое ожидание Усреднение по ансамблю Математическое ожидание дискретной случайной величины Математическое ожидание …
Pic.16
Средние значения и моменты случайных величин-2 Величины средних по ансамблю реализаций для любых степеней случайного процесса называются начальными моментами n-го порядка: Центральные моменты n-го …
Pic.17
Средние значения и моменты случайных величин-2 Первый центральный момент всегда равен нулю Второй центральный момент называется дисперсией В качественном смысле дисперсия величины Х представ-ляет …
Pic.18
Средние значения и моменты случайных величин-3 Равенство нулю коэффициента асимметрии не является достаточным условием нормальности распределения. Положительная и отрицательная асимметрия. Четвертый …
Pic.19
Другие виды распределений Распределение Максвелла Распределение Накагами или m-распределение - отдельная составляющая сигнала
Pic.20
Другие виды распределений -2 При получаем нормальное распределение как частный случай распределения Накагами. При имеет место обычное распределение Релея При m>1 получаем обобщенное релеевское …
Pic.21
Корреляционная функция Введение двумерной плотности вероятности позволяет ввести второй смешанный центральный момент, - корреляционную функцию Для количественной характеристики зависимости случайных …
Pic.22
Корреляционная функция Радиус корреляции (временной и пространственный). Свойства корреляционной функции: Равенство нулю для статистически независимых значений случайного процесса. Симметричность …
Pic.23
Ковариационный момент Ковариационный момент – математическое ожидание произведения двух центрированных случайных величин Для непрерывных случайных величин он определяется как Ковариационный момент …
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!
