求其自相关函数.不是随机过程了吗,为

确知的功率信号y，自相关r=E{cos(t1)*cos(t2)}，显然跟这个E可以直接拿掉，里面的值不存在集总平均，对每个t1和t2，cos(t1)*cos(t2)都为确定值，没有随机性。从而r={cos(t1)*cos(t2)}，对不同的t1和t2，r取值不同，据二阶广义平稳过程定义，需满足r(t1,t2)=r(t2-t1), y不是广义...

随机过程中，自相关函数就是两个任意时刻状态的二阶原点混合矩，例如X（t)这个随机过程中X（t1)和X（t2)是T1和T2两个任意时刻的状态则X（t)的自相关函数为 Bx(t1,t2)=E[X(t1)X(t2)]=自己根据数学期望的定义来算吧，积分符号我不知道怎么打，嘿嘿！反正自相关函数是反映两个不同时刻状态之间...

任意随机过程可以看成是零随机过程于确定函数的和，零随机过程的数学期望为0，把自相关拆开，去掉零随机的，最后只剩下确定函数的乘积的数学期望E【A²cos(t+θ)cos(t+τ+θ)】，既然是确定信号，也就不分θ1和θ2

自相关函数，简单来说，是一个衡量随机过程在不同时间点t1和t2之间状态相关性的关键工具。它揭示了随机过程内部的相互关联程度，就像是一种度量，通过考察这两个时间点t1和t2对应的二维概率密度函数来刻画这种关联性。换句话说，自相关函数描绘了随机过程随着时间变化的同步程度或相关模式，是理解其动态行为...

1、相关函数是描述信号X(s),Y(t)（这两个信号可以是随机的，也可以是确定的）在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。2、自相关函数在不同的领域，定义不完全等效。在某些领域，自相关函数等同于自协方差(autocovariance)。自相关也叫序列相关，是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非...

自相关函数是随机过程内在联系的关键工具，它揭示了随机过程在不同时间点t1和t2的状态之间存在着怎样的关联强度。这种关联并非偶然，而是通过计算t1和t2时刻的二维概率密度函数来度量的。自相关函数的分析对于理解随机过程的动态特性，预测其未来行为以及在信号处理和时间序列分析中都至关重要。

自相关函数定义：在统计学上，自相关被定义为，两个随机过程中不同时刻的数值之间的皮尔森相关(Pearson correlation)。如果X为广义平稳过程，则期望以及标准差不随时间t变化，则自相关函数可以表示为时间延迟的函数，如下信号处理，其中“*”是卷积算符，为取共轭。同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘...

考虑随机过程X(t)，其期望值为a(t) = E(X(t))。我们首先定义自相关函数:R(s, t) = E[X(s) * X(t)]，它描述了随机变量X在不同时间点s和t的关联程度。接下来，我们有互相关函数:R(s, t) = E[X(s) * Y(t)]，这个函数衡量的是随机过程X与另一个随机过程Y在不同时间点的...

【答案】：RY(t1,t2)=E[Y(t1)Y(t2)]=E[X(t1)(t1+1)X(t2)(t2+1)]=(t1+1)(t2+1)E[X(t1)X(t2)]=(t1+1)(t2+1)RX(t1,t2)$RZ(t1, t2)=E[Z(t1)Z(t2)]=E[cX(t1)cX(t2)]=c2E[X(t1)X(t2)]=c2RX(t1,t2)

自相关函数是一种重要的统计工具，主要用于描述信号或随机过程在不同时间延迟下的相关性。以一维自相关函数为例，其具有以下关键性质:对称性：自相关函数R(i)与R(−i)相等，这是从定义中直接得出的。对于实函数f，R_f(-τ) = R_f(\tau)，而复函数f的自相关函数是厄米函数，满足R_f(-...