Детальная информация
Название | Точное аналитическое решение задачи о среднем числе выбросов узкополосного гауссовского случайного процесса // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки: научное издание. – 2016. – |
---|---|
Авторы | Лобанов Иван Дмитриевич; Денисов Александр Владимирович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; Министерство образования и науки Российской Федерации |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2016 |
Коллекция | Общая коллекция |
Тематика | Математика; Теория вероятностей; случайные процессы (математика); гауссовские процессы; узкополосные процессы; выбросы случайных процессов; функционал плотности вероятностей; каноническое разложение; автокорреляционные функции; экспоненциально-косинусоидальные функции; аналитические решения |
УДК | 519.21 |
ББК | 22.174 |
Тип документа | Статья, доклад |
Тип файла | |
Язык | Русский |
DOI | 10.5862/JPM.242.15 |
Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\32438 |
Дата создания записи | 29.08.2016 |
Рассмотрена задача о количестве выбросов (пересечений уровня) стационарного узкополосного гауссовского процесса, заданного экспоненциально-косинусоидальной автокорреляционной функцией. Для решения задачи использован функционал плотности вероятностей и оптимальное каноническое разложение узкополосного случайного процесса. Это позволило получить точное аналитическое решение задачи о выбросах стационарного узкополосного гауссовского случайного процесса.
The problem of the emissions (intersection level) of a stationary narrowband Gaussian process, given an exponential-cosine autocorrelation function. To solve the problem we use the density functional of the probabilities and the optimal canonical decomposition narrow-band random process. It is possible to obtain exact analytical solution of the problem of emissions stationary narrowband Gaussian random process.
Количество обращений: 731
За последние 30 дней: 3