OS PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
Por: GlauberDax • 24/9/2021 • Trabalho acadêmico • 706 Palavras (3 Páginas) • 197 Visualizações
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
INSTITUTO DE TECNOLOGIA
FACULDADE DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO E TELECOMUNICAÇÕES
PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
2ª AVALIAÇÃO DE PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
PARTE 2
EZEQUIEL DE CARVALHO ASSIS – 201807040011
CARLOS AUGUSTO MAGALHÃES DE SOUZA - 201806840022
HERMIL GLAUBER MARGALHO DAX REIS – 201807040024
BELÉM, PA
2021
1. O processo x(t) = A. sen(2π.f.t) , para A uniformemente distribuído de [-2 , 2]
a) É um processo estacionário no sentido amplo
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b) É ergódico na autocorrelação.
SOLUÇÃO:
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2. O processo , para θ uniformemente distribuído de [0,2π]
a) É um processo estacionário no sentido amplo.
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b) É ergódico na autocorrelação
SOLUÇÃO:
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é estacionário no sentido amplo, com f(a) = 1/10, 0 < t < 10.
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logo,
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Como temos dois possíveis valores para , então não é estacionário no sentido amplo.[pic 51]
4. Considere um processo estocástico X(t) definido por
X(t) = U cost + V sent, - ∞ < t < ∞
Onde U e V são variáveis aleatórias independentes, e cada assume os valores -2 e 1 com probabilidades 1/3 e 2/3, respectivamente.
Este processo é estacionário no sentido amplo?
SOLUÇÃO:
X(t) = U cost + V sent
E[X(t)] = E[U cost + V sent] ; E[X(t)] = E[U] cost + E[V] sent
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Rx (t1, t2) = E [x(t1) , x(t2)] → E [(U cost1 + V sent1). (U cost2 + V sent2)]
Rx (t1, t2)= E [U2 cost2 . cost2 + U.V. cost1 . sent2 + U.V. cost2 + U2 sent1 . sent2]
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E[U.V] = E[U] . E[V] = 0
Rx (t1, t2) = 2 cost1 . cost2 + 2sent1 . sent2
Rx (t1, t2) = 2cos(t1 – t2) → autocorrelação
Sim, o processo é estacionário no sentido amplo.
5. Considere o processo X(t) = cos(ωt + θ)+sen(ωt + θ), onde θ é uma variável aleatória independente, uniformemente distribuída no intervalo [0, 2π].
a) O processo é estacionário no sentido amplo ?[pic 56]
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Rx (t1, t2) = E [X(t1). X(t2)]
Rx(t1, t2) = E [ (cos(ωt1 + θ)+sen(ωt1 + θ)) . (cos(ωt2 + θ)+sen(ωt2 + θ) ) ]
Rx(t1, t2) = E [ cos(ωt1 – ωt2) + sen(ωt1 + ωt2 + 2θ) ]
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b) Determine a média e a função correlação no tempo x(t) e verifique se é ergódico na média e na função autocorrelação.
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