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1)  gaussian random process
高斯随机过程
2)  coherent Gauss random process
相关高斯随机过程
1.
By means of making an AR model of the random process, a simulation method for coherent Gauss random process with cubic power spectrum based on modern signal theory is put forward in this paper by using Levis on-Durbin algorithm and MDL rule and compared with existing spectral estimation methods.
通过建立随机过程的AR模型,利用Levis on-Durbin算法和MDL定阶准则,提出了一种基于现代信号理论的立方功率谱特性相关高斯随机过程模拟方法,与现有谱估计方法做了比较,并给出了模拟结果。
3)  the steady Gauss stochastic process
平稳高斯随机过程
4)  standard Gaussian random progress
标准高斯随机过程
1.
This model can generate the Rayleigh fading progress having a specified cross correlation from a number of uncorrelated standard Gaussian random progresses.
一种基于对一系列统计独立的标准高斯随机过程进行线性变换,得到具有一定相关特性的瑞利衰落信道的仿真模型被提出。
5)  stochastic process
随机过程
1.
A numerical simulation of the track irregularity stochastic process;
轨道不平顺随机过程的数值模拟
2.
Convergence of the sum of a kind of stochastic process;
一类随机过程之和的收敛性
3.
Measurability on Two-Dimensional Stochastic Processes;
两参数随机过程的可测性
6)  stochastic processes
随机过程
1.
Orthogonal expansion of stochastic processes for wind velocity;
脉动风速随机过程的正交展开
2.
The calculation of value at risk when cumulative investment and interest rate is correlative stochastic processes is discussed, and the concept and its calculation of relative value at risk is proposed.
讨论了累积投资和利率为相关随机过程的风险价值,并提出相对风险价值的概念和计算,借助于Monte Carlo模拟分析了累积投资分布参数以及利率参数变化时对于相对风险价值的影响。
3.
A method based on normalized orthogonal bases is proposed to decompose stochastic processes,so as to capture main probabilistic characters of a stochastic process with only a few random variables,and establish a solid foundation for structure stochastic dynamic response and reliability assessment.
建议了一类基于标准正交基的随机过程展开方法。
补充资料:独立增量随机过程


独立增量随机过程
tochastic process with independent increments

独立增里随机过程「劝刘巨浦c拌.义冠弓初山侧吻创如t加盆,曰n臼lts;cjl抖浦.咸nP0uecc c Ite3洲cltMuM.uP-“P啊eHll,刚』 一种随机过程(s勿比邵石cp~)X(t),对任意自然数”和所有实数O蕊:,<口,簇:2<吞2簇…蕊,。<口。,增量X(乃;)一X(‘J),…,X(刀。)一X(,。)是相互独立随机变量,独立增量随机过程称为齐次的(holll。罗11印us),如果X(:+h)一X(。),0(戊,oO,当t’,t时 p{}Y(t‘)一Y(t)}>。}~0.W汹犯r过程(Wiemr Proo巴粥)和Pb远翔1过程(Po哪npr(x芜‘s)是随机连续的独立增量随机过程的例子(前者的实现以概率1连续,后者的实现是跳跃值等于l的阶梯函数).独立增量随机过程的一个重要例子是稳定过程(见稳定分布(stable面tribution)).随机连续的独立增量随机过程(以概率1)只有第一类间断点.这种过程的值的分布对任意t是无穷可分的(见无穷可分分布(inf谊此ly一山北ible dis州bution))可以用特征函数(chara叱ristic ftmct」on)方法研究独立增量随机过程.关于过程穿越边界的概率以及第一次穿越时间的概率分布等问题,可用所谓因子分解恒等式(fac-tori山tion jdenti往留)来解决.”协月片,巴爹‘人队见随饥双桂L StDchasl」e Process). 刘秀芳译陈培德校
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参考词条