Дискретные спектры. Корреляционную функцию Ru(t ) (рис.1.14) стационарного случайного процесса, заданного на конечном интервале времени [-Т, Т], можно разложить в ряд Фурье (1.15), условно считая ее периодически продолжающейся с периодом 4T (при - T<. t1, t2<T, - 2Ф<ф<2Ф):
где
Учитывая, что
Ru(t ) является четной функцией, имеемПоложив ф = t1 - t2
, находимчто согласно (1.89) представляет собой каноническое разложение корреляционной функции. По нему, как было указано ранее, получаем каноническое разложение случайного процесса:
причем
Выражение (1.95) записано для случайного процесса с нулевой постоянной составляющей, что характерно для многих реальных сигналов. В общем случае в правую часть этого выражения необходимо добавить постоянную величину, соответствующую математическому ожиданию случайного процесса (
mu). Корреляционная функция при этом не изменяется.Очевидно, что при попарном объединении экспоненциальных составляющих с одинаковыми положительными и отрицательными индексами
k каноническое разложение (1.95) приводится к тригонометрической форме.Таким образом, стационарный случайный процесс на ограниченном интервале времени можно представить совокупностью гармонических составляющих различных частот с амплитудами, являющимися некоррелированными случайными величинами, математические ожидания которых равны нулю:
где
На спектральной диаграмме такого процесса каждой гармонике ставится в соответствие вертикальный отрезок, длина которого пропорциональна дисперсии ее амплитуды, а расположение на оси абсцисс отвечает частоте (рис.1.15).
Чтобы получить описание стационарного случайного процесса в точном смысле, т.е. справедливое для любого момента времени на бесконечном интервале -
<t<, необходимо перейти к интегральному каноническому разложению.Непрерывные спектры. Интегральное каноническое разложение для корреляционной функции получим из формулы (1.91) путем предельного перехода при Т
. Увеличение интервала времени, на котором наблюдается случайный процесс, сопровождается уменьшением значений дисперсий, что следует из (1.92), а также сокращением расстояния между спектральными линиями, посколькуПри достаточно большом, но конечном Т можно записать выражение для средней плотности распределения дисперсии по частоте:
S(w k) = Dk / (
Дщ) = 2DkT / (k = 0,±l, ±2,.) (1.98)где
S(w k) - средняя плотность дисперсии на участке, прилегающем к частоте щk.Теперь можно преобразовать формулы (1.94) и (1.98) к виду
Переходя к пределу при Т
, получаемгде
Так как величина
S(щk) Дщ являлась не только дисперсией Dk коэффициента разложения корреляционной функции Ru(t ), но и дисперсией D [Ck] коэффициента разложения случайного процесса U(t), то величина Suu(w ) dw , полученная в результате предельного перехода при Т, представляет собой дисперсию, приходящуюся на спектральные составляющие стационарного случайного процесса, занимающие бесконечно малый интервал частот (щ, щ + dw ). Функцию Suu(w ), характеризующую распределение дисперсии случайного процесса по частотам, называют спектральной плотностью стационарного случайного процесса U(t).Выражение для интегрального канонического разложения корреляционной функции
Ru(t ) найдем, положив в формуле (1.101) ф = t1 - t2:Обозначив
G(w ) = Сk / (w ) и повторив процедуру предельного перехода при T для соотношения (1.95), получим каноническое разложение стационарной случайной функции U(t):где дисперсией случайной функции
G(w ) dw является функция Suu(w ) dw .Поскольку понятие спектральной плотности стационарного случайного процесса играет большую роль при исследовании преобразования сигналов линейными системами, уточним ее свойства и физический смысл.
Основные свойства спектральной плотности. Отметим, что в формулах (1.101) и (1.102)
Suu(w ) определена как для положительных, так и для отрицательных частот. Перейдем к одностороннему спектру, ограничиваясь только положительными частотами. Воспользовавшись формулой Эйлера, представим соотношение (1.102) состоящим из двух слагаемых:В силу четности функции
Ru(t ) второе слагаемое равно нулю, а первое можно преобразовать к видуИз (1.105) следует, что
Suu(w ) является действительной и четной функцией, т.е.Это позволяет ограничиться положительными частотами и в (1.101):
Соотношения (1 101) и (1.102), а также (1.105) и (1.107) являются парами интегрального преобразования Фурье, причем (1.105) и (1.107) для случая четной функции. Поэтому корреляционная функция и спектральная плотность подчинены закономерности: чем протяженнее кривая
Suu(щ), тем уже корреляционная функция Ru(t ) (тем меньше время корреляции), и наоборот.Площадь, ограниченная непрерывной кривой
Suu(w ) на спектральной диаграмме, очевидно, должна равняться дисперсии Du случайного процесса U(t). Действительно, положив в формуле (1.107) ф = 0, получимПодразумевая под случайным процессом
U(t) напряжение, Du можно рассматривать как среднюю мощность, выделяемую этим напряжением на резисторе с сопротивлением в 1 Ом:Следовательно, величина
представляет собой долю средней мощности, выделяемой составляющими спектра, относящимися к интервалу частот (щ, щ
+ dw ).В связи с этим спектральную плотность
Suu(w ) называют еще спектральной плотностью мощности, а также энергетическим спектром стационарного случайного процесса, поскольку Suu(w ) имеет размерность энергии.Спектральная плотность мощности случайного процесса является средней характеристикой множества реализаций. Ее можно получить и путем усреднения спектральной мощности реализации Сk(щ) (1.62) по множеству реализаций.
Рассмотрим с этой целью одну реализацию
u(t) стационарного случайного процесса U(t) сначала на ограниченном интервале времени - T<t<. T. Для нее можно записать преобразование Фурье:В соответствии с (1.63) спектральная плотность мощности этой реализации
Найдем среднее значение С
(щ) по множеству реализации k. Имеемили
Так как мы предполагаем, что случайный процесс
U(t) стационарный, тогде
t1 - t2 = ф.При выполнении условия (1.114) для выражения (1.113) существует предел при
T:что и требовалось показать.
Пример 1.7 У центрированного стационарного случайного процесса спектральная плотность постоянна. Рассмотреть особенности такого процесса.
Пусть спектральная плотность
Suu(щ) ограничена определенной полосой частот (рис.1.16, а):В соответствии с (1.107) найдем автокорреляционную функцию процесса
U(t):Вид функции
Ru(t ) приведен на рис.1.16,6. Значение ее при ф = 0 равно дисперсии, а следовательно, средней мощности рассматриваемого процесса:Будем теперь расширять полосу частот, занимаемую энергетическим спектром (рис.1.17, а). Интервал времени, на котором наблюдается существенная корреляционная связь значений процесса, при этом уменьшается, а дисперсия
Du возрастает.При w
0 дисперсия становится безграничной, а корреляционная функция принимает вид дельта-функции (рис.1.17,6).Идеализированный случайный процесс, энергетический спектр которого безграничен и равномерен, известен как "белый шум". Такое название возникло по аналогии с белым светом, имеющим равномерный и неограниченный спектр интенсивности. Основная особенность процесса в том, что его значения в любые два сколь угодно близкие моменты времени некоррелированы. Создать белый шум принципиально невозможно, так как реальные источники сигналов всегда имеют ограниченную мощность. Тем не менее, понятие "белый шум
" нашло широкое применение в информационной технике. Такая модель может быть принята, например, для сигналов (шумов), имеющих равномерный энергетический спектр в пределах полосы пропускания входного блока системы, в которой они рассматриваются.Иногда говорят о "реальном белом шуме", подразумевая стационарный случайный процесс с равномерным энергетическим спектром в пределах конечной, но достаточно широкой полосы частот.
Пример 1.8 Определить спектральную плотность мощности случайного процесса с линейно убывающей нормированной функцией автокорреляции (рис.1.18).
Аналитическое выражение нормированной корреляционной функции запишем в виде
Воспользовавшись соотношением (1.105) при р„ (0) = 1, получим
Раскрывая по правилу Лопиталя неопределенность выражения (1.119) при щ = 0, найдем
Несложный дополнительный анализ дает возможность определить форму кривой
Suu(w ) (рис.1. 19).Понятие же "физического вакуума" в релятивистской квантовой теории поля подразумевает, что во-первых, он не имеет физической природы, в нем лишь виртуальные частицы у которых нет физической системы отсчета, это "фантомы", во-вторых, "физический вакуум" - это наинизшее состояние поля, "нуль-точка", что противоречит реальным фактам, так как, на самом деле, вся энергия материи содержится в эфире и нет иной энергии и иного носителя полей и вещества кроме самого эфира.
В отличие от лукавого понятия "физический вакуум", как бы совместимого с релятивизмом, понятие "эфир" подразумевает наличие базового уровня всей физической материи, имеющего как собственную систему отсчета (обнаруживаемую экспериментально, например, через фоновое космичекое излучение, - тепловое излучение самого эфира), так и являющимся носителем 100% энергии вселенной, а не "нуль-точкой" или "остаточными", "нулевыми колебаниями пространства". Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.