Page 40 - disertation_SLIEPKO_ROMAN
P. 40
40
загальному випадку є ПНВП, а кореляційна функція його стаціонарного
наближення має вигляд (1.22). А якщо виконуються рівності R c = R s ,
R cs , то (1.18) стає стаціонарним випадковим процесом.
0
Випадковий процес називається вузько-смуговим, якщо спектральні
густини квадратур
1
f c 0 R c cos d ,
1
f s R s cos d /
0
зосереджені в інтервалі m , m і m 0 [65]. У цьому випадку огинаюча
t і сигнал (1.19) мають спільні точки дотику і ніколи не перетинаються.
Визначення огинаючої та фази сигналу проводять з використанням
перетворення Гільберта
t 1 u du .
t u
Це перетворення можна розглядати як лінійну фільтрацію з импульсную
характеристикою u 1 та передавальною функцією
h
u
H h u e i u du
яка дорівнює i при і дорівнює i при 0. Тоді
0
t h u (1.26)
u du .
Зворотнє перетворення має вигляд
t h t u u du . (1.27)
На основі рівностей (1.26) і (1.27) знаходимо:
загальному випадку є ПНВП, а кореляційна функція його стаціонарного
наближення має вигляд (1.22). А якщо виконуються рівності R c = R s ,
R cs , то (1.18) стає стаціонарним випадковим процесом.
0
Випадковий процес називається вузько-смуговим, якщо спектральні
густини квадратур
1
f c 0 R c cos d ,
1
f s R s cos d /
0
зосереджені в інтервалі m , m і m 0 [65]. У цьому випадку огинаюча
t і сигнал (1.19) мають спільні точки дотику і ніколи не перетинаються.
Визначення огинаючої та фази сигналу проводять з використанням
перетворення Гільберта
t 1 u du .
t u
Це перетворення можна розглядати як лінійну фільтрацію з импульсную
характеристикою u 1 та передавальною функцією
h
u
H h u e i u du
яка дорівнює i при і дорівнює i при 0. Тоді
0
t h u (1.26)
u du .
Зворотнє перетворення має вигляд
t h t u u du . (1.27)
На основі рівностей (1.26) і (1.27) знаходимо: