WikiDer > Комплексный случайный вектор

Complex random vector

В теория вероятности и статистика, а комплексный случайный вектор обычно кортеж из сложный-значен случайные переменные, и обычно является случайной величиной, принимающей значения в векторное пространство над поле комплексных чисел. Если являются комплексными случайными величинами, то ппара - сложный случайный вектор. Сложные случайные величины всегда можно рассматривать как пары реальных случайных векторов: их действительную и мнимую части.

Некоторые концепции реальных случайных векторов имеют прямое обобщение на сложные случайные векторы. Например, определение иметь в виду сложного случайного вектора. Другие концепции уникальны для сложных случайных векторов.

Приложения сложных случайных векторов находятся в цифровая обработка сигналов.

Определение

Сложный случайный вектор на вероятностное пространство это функция такой, что вектор настоящий реальный случайный вектор на куда обозначает действительную часть и обозначает мнимую часть .[1]:п. 292

Кумулятивная функция распределения

Обобщение кумулятивной функции распределения от реальных до комплексных случайных величин неочевидно, поскольку выражения вида не имеет смысла. Однако выражения формы имеет смысл. Следовательно, кумулятивная функция распределения случайного вектора определяется как

 

 

 

 

(Уравнение 1)

куда .

Ожидание

Как и в реальном случае ожидание (также называемый ожидаемое значение) комплексного случайного вектора берется покомпонентно.[1]:п. 293

 

 

 

 

(Уравнение 2)

Матрица ковариации и матрица псевдоковариации

Определения

В ковариационная матрица (также называемый второй центральный момент) содержит ковариации между всеми парами компонентов. Ковариационная матрица случайный вектор - это матрица чей th элемент - это ковариация между я th и j th случайные переменные.[2]:стр.372 В отличие от реальных случайных величин, ковариация между двумя случайными величинами включает комплексно сопряженный одного из двух. Таким образом, ковариационная матрица представляет собой Эрмитова матрица.[1]:п. 293

 

 

 

 

(Уравнение 3)

В псевдоковариационная матрица (также называемая матрицей отношений) определяется следующим образом. В отличие от ковариационной матрицы, определенной выше Эрмитова транспозиция заменяется на транспозиция в определении.

 

 

 

 

(Уравнение 4)

Характеристики

Ковариационная матрица - это эрмитова матрица, т.е.[1]:п. 293

.

Матрица псевдоковариации - это симметричная матрица, т.е.

.

Ковариационная матрица - это положительно полуопределенная матрица, т.е.

.

Ковариационные матрицы действительной и мнимой частей

Разложив случайный вектор в свою настоящую часть и мнимая часть (т.е. ), матрицы и можно связать с ковариационными матрицами и через следующие выражения:

и наоборот

Матрица кросс-ковариаций и матрица псевдокросс-ковариаций

Определения

В матрица кросс-ковариации между двумя комплексными случайными векторами определяется как:

 

 

 

 

(Уравнение 5)

И матрица псевдокросс-ковариаций определяется как:

 

 

 

 

(Уравнение 6)

Некоррелированность

Два сложных случайных вектора и называются некоррелированный если

.

Независимость

Два сложных случайных вектора и называются независимый если

 

 

 

 

(Уравнение 7)

куда и обозначают кумулятивные функции распределения и как определено в Уравнение 1 и обозначает их совместную кумулятивную функцию распределения. Независимость и часто обозначается как . Написано покомпонентно, и называются независимыми, если

.

Круговая симметрия

Определение

Сложный случайный вектор называется циркулярно-симметричным, если для каждого детерминированного распределение равно распределению .[3]:стр. 500–501

Характеристики

  • Математическое ожидание комплексных случайных векторов с круговой симметрией либо равно нулю, либо не определено.[3]:п. 500
  • Матрица псевдоковариации циркулярно-симметричных комплексных случайных векторов равна нулю.[3]:п. 584

Правильные комплексные случайные векторы

Определение

Сложный случайный вектор называется правильный если выполнены все три следующих условия:[1]:п. 293

  • (нулевое среднее)
  • (все компоненты имеют конечную дисперсию)

Два сложных случайных вектора называются совместно правильно - составной случайный вектор правильно.

Характеристики

  • Сложный случайный вектор правильно тогда и только тогда, когда для всех (детерминированных) векторов сложная случайная величина правильно.[1]:п. 293
  • Правильны линейные преобразования собственных комплексных случайных векторов, т. Е. Если это собственные случайные векторы с компоненты и детерминированный матрица, то комплексный случайный вектор тоже правильно.[1]:п. 295
  • Каждый циркулярно-симметричный комплексный случайный вектор с конечной дисперсией всех его компонентов является собственным.[1]:п. 295
  • Существуют правильные комплексные случайные векторы, которые не являются циркулярно симметричными.[1]:п. 504
  • Настоящий случайный вектор является правильным тогда и только тогда, когда он постоянен.
  • Два совместно правильных комплексных случайных вектора некоррелированы тогда и только тогда, когда их матрица ковариации равна нулю, т.е. если .

Неравенство Коши-Шварца

В Неравенство Коши-Шварца для сложных случайных векторов

.

Характеристическая функция

В характеристическая функция сложного случайного вектора с компоненты - это функция определяется:[1]:п. 295

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ж грамм час я j Лапидот, Амос (2009). Фонд цифровых коммуникаций. Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-19395-5.
  2. ^ Губнер, Джон А. (2006). Вероятность и случайные процессы для инженеров-электриков и компьютерщиков. Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-86470-1.
  3. ^ а б c Це, Дэвид (2005). Основы беспроводной связи. Издательство Кембриджского университета.