tu-darmstadt-informatik/stosigsysfs
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autocovarianz zusammengesetzter funktionen

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Daniel Thiem 2012-09-24 10:34:30 +02:00
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@ -22,7 +22,7 @@
\title{Stochastische Signale und Systeme}
\subtitle{Zusammenfassung Formeln}
\subsubtitle{Autor: Daniel Thiem - studium@daniel-thiem.de\\Version 0.8.4 - 24.09.2012}
\subsubtitle{Autor: Daniel Thiem - studium@daniel-thiem.de\\Version 0.8.5 - 24.09.2012}
\maketitle
\newpage
@ -308,6 +308,11 @@ Falls $X$ zumindest \emph{station
c_{XX}(\kappa)=r_{XX}(\kappa)-(\E[X(n)])^2
\end{equation}
\subsection{Kovarianz einer zusammengesetzten Funktion}
Falls $Y(n)=X(n)+V(n)$ und $X(n)$ ist von $V(n)$ statistisch unabhängig, dann gilt:
\begin{equation}
c_{YY}(\kappa)=C_{XX}(\kappa)+C_{VV}(\kappa)
\end{equation}
\subsection{Überführung der Central-SOMF in die Varianz}
\begin{equation}
c_{XX}(0)=\Var(X)
@ -327,6 +332,8 @@ Falls $X$ und $Y$ zumindest \emph{gemeinsam station
\begin{equation}
c_{XY}(\kappa)=r_{XY}(\kappa)-\E[X(n)]\E[Y(n)]
\end{equation}
\subsection{Unkorreliertheit (uncorrelated) anhand der Kreuzkovarianz}\label{uncorrelated}
\begin{equation}
c_{XY}(\kappa)=0