Cтраница 1
Измерения вероятностных характеристик случайных процессов называют статистическими измерениями. [1]
Измерения вероятностных характеристик случайных процессов ( статистические измерения) составляют один из наиболее быстро развивающихся разделов измерительной техники. В настоящее время область распространения статистических методов исследования и обработки сигналов измерительной информации практически безгранична. Связь, навигация, управление, диагностика ( техническая, медицинская), исследование среды и многие другие области немыслимы без знания и использования свойств сигналов и помех, описываемых их вероятностными характеристиками. [2]
Измерения вероятностных характеристик случайных процессов ( статистические измерения) составляют один из наиболее быстро развивающихся разделов современной метрологии. В настоящее время область распространения статистических методов исследования и обработки сигналов - носителей полезной информации - практически безгранична. [3]
При измерении вероятностных характеристик случайных процессов, помимо функционального преобразования, лежащего в основе определения данной вероятностной характеристики, используется еще одно основное измерительное преобразование - усреднение. [4]
При измерениях вероятностных характеристик случайных процессов усреднение входит в группу основных преобразований. [5]
При измерении вероятностных характеристик случайных процессов возникает необходимость внесения коррекции в определенные блоками ТКОИ оценки. [6]
В настоящее время находят широкое применение цифровые методы измерения вероятностных характеристик случайных процессов, в которых оперируют с дискретными представлениями сигналов. [7]
Все остальные виды статистических измерений относятся к косвенным. Иначе говоря, как измерения всех иных вероятностных характеристик ( не М [ Х () ]), так и измерения любой вероятностной характеристики случайного процесса, функционально связанного со входным случайным процессом X ( t), являются косвенными статистическими измерениями. [8]
Следует отметить, что приведенное определение эргодичности не является единственно возможным и общепринятым. Так, Э. И. Цветков [61] определяет стационарный процесс аналогично определению, данному выше, а эргодическим называет такой процесс, вероятностные характеристики которого не зависят от номера реализации. При таком определении возможно существование нестационарного, но эргодического процесса. Стационарность и эргодичность становятся двумя независимыми признаками случайного процесса. Желание распространить понятие эргодичности на нестационарные процессы обосновано ввиду необходимости построения замкнутой системы определений в теории измерений вероятностных характеристик случайных процессов. [9]