correlacion multiplicación de procesos

Referencia: Problema León García 10.10 p.636

Sean X(t) y Y(t) procesos independientes estacionarios en el sentido amplio.

Defina Z(t) = X(t) Y(t)

a) Muestre que Z(t) es estacionario en el sentido amplio (WSS).

b) Encuentre RZ(τ) y SZ(f)

Solución propuesta:

E[Z(t)] = E[X(t) Y(t)]

que por ser independientes,

= E[ X(t) ] E[ Y(t) ] = mX mY

RZ(τ) = E[ Z(t) Z(t+τ) ]
= E[ X(t)Y(t) X(t+τ)Y(t+τ) ]
= E[ X(t)X(t+τ) Y(t)Y(t+τ) ]
= E[ X(t)X(t+τ)] E[ Y(t)Y(t+τ) ]
= RX(τ) RY(τ)

que tambien dependen solo de τ, por lo que Z(t) es WSS

SZ(f) = F[RZ(τ)]
= F[RX(τ) RY(τ)]
= SX(f) * SY(f) (convolución)

correlacion suma de procesos

Referencia: Problema León García 10.6 p.636

Sea Z(t) = X(t) + Y(t)

¿Bajo qué condiciones SZ(f) = SX(f) + SY(f)?

Solución Propuesta:

E[ Z(t)Z(t+τ) ] = E[ [X(t) + Y(t)][X(t+τ) + Y(t+τ)] ]

= E[ X(t)X(t+τ) + Y(t) X(t+τ) + X(t)Y(t+τ) + Y(t)Y(t+τ) ]

= E[  X(t)X(t+τ) ] +E[ Y(t) X(t+τ) ] + E[ X(t)Y(t+τ) ] + E[ Y(t)Y(t+τ) ]

RZ(τ) = RX(τ) + RYX(τ)  + RXY(τ)  + RY(τ)

SZ(f) = SX(f) + SYX(f)  + SXY(f)  + SY(f)

Si X(t) y Y(t) son ortogonales, entonces:

RXY(τ)  = RYX(τ) = 0

SZ(f) = SX(f) + 0  + 0  + SY(f)

SZ(f) = SX(f) +  SY(f)

 

autocorrelacion cuadrado y triangulo

Referencia: Problema León García 10.4 p.635

a) Encuentre la función de autocorrelación correspondiente a la densidad espectral de potencia de la figura.

b) Encuentre el total de la potencia promedio

c) Grafique la potencia en el rango de |f| > f0 como función de f0>0.

Solución propuesta:

a)
S_X(f) = A \prod \Big(\frac{f}{2f_2} \Big) + (B-A) \bigwedge \Big( \frac{f}{f_1} \Big)

R_X(\tau) = F^{-1}\Big[ A \prod \Big(\frac{f}{2f_2} \Big) \Big] + F^{-1} \Big[ (B-A) \bigwedge \Big( \frac{f}{f_1} \Big) \Big] = 2A f_2 [Sa (2\pi f_2 \tau)] + (B-A) f_1 [Sa (\pi f_1 \tau) ]^2

b)
P = \int_{-\infty}^{\infty} S_X(f) \delta f

= A(2f_2) + (2f_1)\frac{(B-A)}{2} = 2A f_2 + (B-A)f_1

c)

la potencia en función de la frecuencia es par, por lo que se integra entre 0 y f0 y se duplica para el rango entre [-f0, f0]
2\int_{0}^{f_0} S_X(f) \delta f =

primera sección: 0 < f0 < f1

2\int_{0}^{f_0} \Big[ \Big( -\frac{B-A}{f_1} \Big)f +B\Big] \delta f = 2 \Big[ \Big(-\frac{B-A}{f_1}\Big) \frac{ f^2}{2} +Bf \Big] \Big|_{0}^{f_0} = \Big(-\frac{B-A}{f_1}\Big) f_0^2 +2Bf_0 = 2Bf_0 -\frac{B-A}{f_1} f_0^2

segunda sección: f1 < f0 < f2
= 2[ \frac{B-A}{2}f_1 + A(f_0 - f_1) \Big]

# leon- garcia 10.4
# literal c
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
A = 1
B = 2
f1 = 1
f2 = 2

n = 50
final = 4
# PROCEDIMIENTO
f = np.linspace(0,final,n)
P = np.zeros(n,dtype=float)
for i in range(0,n,1):
    if f[i]= f1 and f[i]f2:
        P[i] = 2*(((B+A)/2)*f1 + A*(f2-f1))

# SALIDA Grafica
plt.plot(f,P)
plt.vlines(f1,0,2.5*B, color='m', linestyle='dashed')
plt.vlines(f2,0,2.5*B, color='m', linestyle='dashed')
plt.show()

autocorrelacion AM

Referencia: Problema León García 10.3 p.635

a) Encuentre la densidad espectral de potencia SY(f) de un proceso aleatorio con función de autocorrelación RX(τ) cos(2π f0 τ), donde RX(τ) es también una función de autocorrelación.

b) Grafique SY(f) si RX(τ) como en el problema 10.1a.

Solución propuesta:

R_Y(\tau) = R_X(\tau) \cos(2\pi f_0 \tau) S_Y(f) = F\Big[ R_X(\tau) \cos(2\pi f_0 \tau) \Big] = F\Big[ R_X(\tau) \frac {e^{j2\pi f_0 \tau} + e^{-j2\pi f_0 \tau}}{2} \Big] = \frac{1}{2} F\Big[ R_X(\tau) e^{j2\pi f_0 \tau} \Big] + \frac{1}{2} F\Big[ R_X(\tau) e^{-j2\pi f_0 \tau} \Big] = \frac{1}{2} S_X(f-f_0) + \frac{1}{2} S_X(f+f_0)

donde SX (f) = F[RX(τ)]

Rectangular PSD

Referencia: Problema León García 10.2 p.635

Sea p(x) una función rectangular. ¿ RX(τ) = p(τ/T) es una función de autocorrelación?

Solución propuesta:

T=2, es función rectangular es el ancho de la base.

S_Y(f) = F\Big[ \prod \Big(\frac{\tau}{T} \Big) \Big] = 2AT \frac {Sen(2\pi f \tau)}{2\pi fT} = AT Sa (\pi f\tau)

La función SX(f) es negativa para algunos rangos de f. Dado que la densidad espectral de potencia es no negativa, la función rectangilar en el tiempo no es una función de autocorrelacón válida.

 

Triangular PSD

Referencia: Problema León García 10.1 p.635

Sea g(x) una función triangular.

amplitud = A
T = 1 , en triangulares T es la mitad de la base del triángulo.

a) Encuentre la densidad espectral de potencia correspondiente a RX(τ) = g(τ/T)

b) Encuentre la autocorrelación correspondiente a la densidad espectral de potencia SX(f) = g(f/W)

Solución propuesta:
a)
S_x(f) = F\Big[ g \Big(\frac{\tau}{T} \Big) \Big]

= AT \Big(\frac{sin\frac{\omega T}{2}}{\frac{\omega T}{2}} \Big)^2 = AT \big[Sa(\pi f T) \big]^2

b)

S_x(f) = F\Big[ g \Big(\frac{f}{W} \Big) \Big] R_X (\tau) = AW \Big(\frac{sin\frac{W \tau}{2}}{\frac{W \tau}{2}} \Big)^2 = AW \big[Sa(\pi f \tau) \big]^2