Complex random vector

In probability theory and statistics, a complex random vector is typically a tuple of complex-valued random variables, and generally is a random variable taking values in a vector space over the field of complex numbers. If Z1,,Zn{\displaystyle Z_{1},\ldots ,Z_{n}} are complex-valued random variables, then the n-tuple (Z1,,Zn){\displaystyle \left(Z_{1},\ldots ,Z_{n}\right)} is a complex random vector. Complex random variables can always be considered as pairs of real random vectors: their real and imaginary parts.

Some concepts of real random vectors have a straightforward generalization to complex random vectors. For example, the definition of the mean of a complex random vector. Other concepts are unique to complex random vectors.

Applications of complex random vectors are found in digital signal processing.

Definition

A complex random vector Z=(Z1,,Zn)T{\displaystyle \mathbf {Z} =(Z_{1},\ldots ,Z_{n})^{T}} on the probability space(Ω,F,P){\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},P)} is a functionZ:ΩCn{\displaystyle \mathbf {Z} \colon \Omega \rightarrow \mathbb {C} ^{n}} such that the vector ((Z1),(Z1),,(Zn),(Zn))T{\displaystyle (\Re {(Z_{1})},\Im {(Z_{1})},\ldots ,\Re {(Z_{n})},\Im {(Z_{n})})^{T}} is a real random vector on (Ω,F,P){\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},P)} where (z){\displaystyle \Re {(z)}} denotes the real part of z{\displaystyle z} and (z){\displaystyle \Im {(z)}} denotes the imaginary part of z{\displaystyle z}.[1]:p. 292

Cumulative distribution function

The generalization of the cumulative distribution function from real to complex random variables is not obvious because expressions of the form P(Z1+3i){\displaystyle P(Z\leq 1+3i)} make no sense. However expressions of the form P((Z)1,(Z)3){\displaystyle P(\Re {(Z)}\leq 1,\Im {(Z)}\leq 3)} make sense. Therefore, the cumulative distribution function FZ:Cn[0,1]{\displaystyle F_{\mathbf {Z} }:\mathbb {C} ^{n}\mapsto [0,1]} of a random vector Z=(Z1,...,Zn)T{\displaystyle \mathbf {Z} =(Z_{1},...,Z_{n})^{T}} is defined as

where z=(z1,...,zn)T{\displaystyle \mathbf {z} =(z_{1},...,z_{n})^{T}}.

Expectation

As in the real case the expectation (also called expected value) of a complex random vector is taken component-wise.[1]:p. 293

Covariance matrix and pseudo-covariance matrix

The covariance matrix (also called second central moment) KZZ{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }} contains the covariances between all pairs of components. The covariance matrix of an n×1{\displaystyle n\times 1} random vector is an n×n{\displaystyle n\times n}matrix whose (i,j){\displaystyle (i,j)}th element is the covariance between the i th and the j th random variables.[2]:p.372 Unlike in the case of real random variables, the covariance between two random variables involves the complex conjugate of one of the two. Thus the covariance matrix is a Hermitian matrix.[1]:p. 293

KZZ=[E[(Z1E[Z1])(Z1E[Z1])¯]E[(Z1E[Z1])(Z2E[Z2])¯]E[(Z1E[Z1])(ZnE[Zn])¯]E[(Z2E[Z2])(Z1E[Z1])¯]E[(Z2E[Z2])(Z2E[Z2])¯]E[(Z2E[Z2])(ZnE[Zn])¯]E[(ZnE[Zn])(Z1E[Z1])¯]E[(ZnE[Zn])(Z2E[Z2])¯]E[(ZnE[Zn])(ZnE[Zn])¯]]{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }={\begin{bmatrix}\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}]){\overline {(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])}}]&\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}]){\overline {(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])}}]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}]){\overline {(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])}}]\\\\\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}]){\overline {(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])}}]&\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}]){\overline {(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])}}]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}]){\overline {(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])}}]\\\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\\\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}]){\overline {(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])}}]&\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}]){\overline {(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])}}]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}]){\overline {(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])}}]\end{bmatrix}}}

يتم تعريف مصفوفة التغاير الزائف (وتسمى أيضًا مصفوفة العلاقة ) عن طريق استبدال النقل الهيرميتي بالنقل في التعريف أعلاه.

جZZ=[هـ[(Z1-هـ[Z1])(Z1-هـ[Z1])]هـ[(Z1-هـ[Z1])(Z2-هـ[Z2])]هـ[(Z1-هـ[Z1])(Zن-هـ[Zن])]هـ[(Z2-هـ[Z2])(Z1-هـ[Z1])]هـ[(Z2-هـ[Z2])(Z2-هـ[Z2])]هـ[(Z2-هـ[Z2])(Zن-هـ[Zن])]هـ[(Zن-هـ[Zن])(Z1-هـ[Z1])]هـ[(Zن-هـ[Zن])(Z2-هـ[Z2])]هـ[(Zن-هـ[Zن])(Zن-هـ[Zن])]]{\displaystyle \operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }={\begin{bmatrix}\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])]&\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])]\\\\\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])]&\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])]\\\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\\\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])]&\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])]\end{bmatrix}}}
ملكيات

مصفوفة التغاير هي مصفوفة هيرميتية ، أي [ 1 ] : ص 293

كZZح=كZZ{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }^{H}=\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }}.

مصفوفة التغاير الزائف هي مصفوفة متناظرة ، أي

جZZتي=جZZ{\displaystyle \operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }^{T}=\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }}.

مصفوفة التغاير هي مصفوفة شبه موجبة ، أي

أحكZZأ0للجميع أجن{\displaystyle \mathbf {a} ^{H}\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }\mathbf {a} \geq 0\quad {\text{for all }}\mathbf {a} \in \mathbb {C} ^{n}}.

مصفوفات التغاير للأجزاء الحقيقية والخيالية

عن طريق تحليل المتجه العشوائيZ{\displaystyle \mathbf {Z} }إلى جزءها الحقيقيX=(Z){\displaystyle \mathbf {X} =\Re {(\mathbf {Z} )}}وجزء خياليY=(Z){\displaystyle \mathbf {Y} =\Im {(\mathbf {Z} )}}(أيZ=X+أناY{\displaystyle \mathbf {Z} =\mathbf {X} +i\mathbf {Y} }), الزوج(X،Y){\displaystyle (\mathbf {X} ,\mathbf {Y} )}لها مصفوفة تباين مشتركة على الشكل التالي:

[كXXكXYكYXكYY]{\displaystyle {\begin{bmatrix}\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {X} }&\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {Y} }\\\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {X} }&\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {Y} }\end{bmatrix}}}

المصفوفاتكZZ{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }}وجZZ{\displaystyle \operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }}يمكن ربطها بمصفوفات التغاير لـX{\displaystyle \mathbf {X} }وY{\displaystyle \mathbf {Y} }عبر التعبيرات التالية:

كXX=هـ[(X-هـ[X])(X-هـ[X])تي]=12يكرر(كZZ+جZZ)كYY=هـ[(Y-هـ[Y])(Y-هـ[Y])تي]=12يكرر(كZZ-جZZ)كYX=هـ[(Y-هـ[Y])(X-هـ[X])تي]=12أنا(جZZ+كZZ)كXY=هـ[(X-هـ[X])(Y-هـ[Y])تي]=12أنا(جZZ-كZZ){\displaystyle {\begin{aligned}&\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {X} }=\operatorname {E} [(\mathbf {X} -\operatorname {E} [\mathbf {X} ])(\mathbf {X} -\operatorname {E} [\mathbf {X} ])^{\mathrm {T} }]={\tfrac {1}{2}}\operatorname {Re} (\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }+\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} })\\&\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {Y} }=\operatorname {E} [(\mathbf {Y} -\operatorname {E} [\mathbf {Y} ])(\mathbf {Y} -\operatorname {E} [\mathbf {Y} ])^{\mathrm {T} }]={\tfrac {1}{2}}\operatorname {Re} (\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }-\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} })\\&\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {X} }=\operatorname {E} [(\mathbf {Y} -\operatorname {E} [\mathbf {Y} ])(\mathbf {X} -\operatorname {E} [\mathbf {X} ])^{\mathrm {T} }]={\tfrac {1}{2}}\operatorname {Im} (\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }+\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} })\\&\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {Y} }=\operatorname {E} [(\mathbf {X} -\operatorname {E} [\mathbf {X} ])(\mathbf {Y} -\operatorname {E} [\mathbf {Y} ])^{\mathrm {T} }]={\tfrac {1}{2}}\operatorname {Im} (\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }-\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} })\\\end{aligned}}}

وعلى العكس:

كZZ=كXX+كYY+أنا(كYX-كXY)جZZ=كXX-كYY+أنا(كYX+كXY){\displaystyle {\begin{aligned}&\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }=\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {X} }+\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {Y} }+i(\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {X} }-\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {Y} })\\&\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }=\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {X} }-\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {Y} }+i(\operatorname {K} _{\mathbf {Y} \mathbf {X} }+\operatorname {K} _{\mathbf {X} \mathbf {Y} })\end{aligned}}}

مصفوفة التغاير المتقاطع ومصفوفة التغاير المتقاطع الزائف

مصفوفة التغاير المتقاطع بين متجهين عشوائيين معقدينZ،دبليو{\displaystyle \mathbf {Z} ,\mathbf {W} }يُعرَّف على النحو التالي:

كZدبليو=[هـ[(Z1-هـ[Z1])(دبليو1-هـ[دبليو1])¯]هـ[(Z1-هـ[Z1])(دبليو2-هـ[دبليو2])¯]هـ[(Z1-هـ[Z1])(دبليون-هـ[دبليون])¯]هـ[(Z2-هـ[Z2])(دبليو1-هـ[دبليو1])¯]هـ[(Z2-هـ[Z2])(دبليو2-هـ[دبليو2])¯]هـ[(Z2-هـ[Z2])(دبليون-هـ[دبليون])¯]هـ[(Zن-هـ[Zن])(دبليو1-هـ[دبليو1])¯]هـ[(Zن-هـ[Zن])(دبليو2-هـ[دبليو2])¯]هـ[(Zن-هـ[Zن])(دبليون-هـ[دبليون])¯]]{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {W} }={\begin{bmatrix}\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}]){\overline {(W_{1}-\operatorname {E} [W_{1}])}}]&\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}]){\overline {(W_{2}-\operatorname {E} [W_{2}])}}]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}]){\overline {(W_{n}-\operatorname {E} [W_{n}])}}]\\\\\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}]){\overline {(W_{1}-\operatorname {E} [W_{1}])}}]&\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}]){\overline {(W_{2}-\operatorname {E} [W_{2}])}}]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}]){\overline {(W_{n}-\operatorname {E} [W_{n}])}}]\\\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\\\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}]){\overline {(W_{1}-\operatorname {E} [W_{1}])}}]&\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}]){\overline {(W_{2}-\operatorname {E} [W_{2}])}}]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}]){\overline {(W_{n}-\operatorname {E} [W_{n}])}}]\end{bmatrix}}}

وتُعرَّف مصفوفة التغاير المتقاطع الزائف على النحو التالي :

جZدبليو=[هـ[(Z1-هـ[Z1])(دبليو1-هـ[دبليو1])]هـ[(Z1-هـ[Z1])(دبليو2-هـ[دبليو2])]هـ[(Z1-هـ[Z1])(دبليون-هـ[دبليون])]هـ[(Z2-هـ[Z2])(دبليو1-هـ[دبليو1])]هـ[(Z2-هـ[Z2])(دبليو2-هـ[دبليو2])]هـ[(Z2-هـ[Z2])(دبليون-هـ[دبليون])]هـ[(Zن-هـ[Zن])(دبليو1-هـ[دبليو1])]هـ[(Zن-هـ[Zن])(دبليو2-هـ[دبليو2])]هـ[(Zن-هـ[Zن])(دبليون-هـ[دبليون])]]{\displaystyle \operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {W} }={\begin{bmatrix}\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])(W_{1}-\operatorname {E} [W_{1}])]&\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])(W_{2}-\operatorname {E} [W_{2}])]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{1}-\operatorname {E} [Z_{1}])(W_{n}-\operatorname {E} [W_{n}])]\\\\\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])(W_{1}-\operatorname {E} [W_{1}])]&\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])(W_{2}-\operatorname {E} [W_{2}])]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{2}-\operatorname {E} [Z_{2}])(W_{n}-\operatorname {E} [W_{n}])]\\\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\\\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])(W_{1}-\operatorname {E} [W_{1}])]&\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])(W_{2}-\operatorname {E} [W_{2}])]&\cdots &\mathrm {E} [(Z_{n}-\operatorname {E} [Z_{n}])(W_{n}-\operatorname {E} [W_{n}])]\end{bmatrix}}}

متجهان عشوائيان معقدانZ{\displaystyle \mathbf {Z} }ودبليو{\displaystyle \mathbf {W} }تُسمى غير مترابطة إذا

كZدبليو=جZدبليو=0{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {W} }=\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {W} }=0}.

استقلال

متجهان عشوائيان معقدانZ=(Z1،...،Zم)تي{\displaystyle \mathbf {Z} =(Z_{1},...,Z_{m})^{T}}ودبليو=(دبليو1،...،دبليون)تي{\displaystyle \mathbf {W} =(W_{1},...,W_{n})^{T}}تُسمى مستقلة إذا

أينFZ(z){\displaystyle F_{\mathbf {Z} }(\mathbf {z} )}وFدبليو(w){\displaystyle F_{\mathbf {W} }(\mathbf {w} )}تشير إلى دوال التوزيع التراكمي لـZ{\displaystyle \mathbf {Z} }ودبليو{\displaystyle \mathbf {W} }كما هو موضح في المعادلة 1 وFZ،دبليو(z،w){\displaystyle F_{\mathbf {Z,W} }(\mathbf {z,w} )}يرمز إلى دالة التوزيع التراكمي المشتركة بينهما. استقلالZ{\displaystyle \mathbf {Z} }ودبليو{\displaystyle \mathbf {W} }يُشار إليه غالبًا بـZدبليو{\displaystyle \mathbf {Z} \perp \!\!\!\perp \mathbf {W} }مكتوبة على أساس المكونات،Z{\displaystyle \mathbf {Z} }ودبليو{\displaystyle \mathbf {W} }تُسمى مستقلة إذا

FZ1،...،Zم،دبليو1،...،دبليون(z1،...،zم،w1،...،wن)=FZ1،...،Zم(z1،...،zم)Fدبليو1،...،دبليون(w1،...،wن)للجميع z1،...،zم،w1،...،wن{\displaystyle F_{Z_{1},\ldots ,Z_{m},W_{1},\ldots ,W_{n}}(z_{1},\ldots ,z_{m},w_{1},\ldots ,w_{n})=F_{Z_{1},\ldots ,Z_{m}}(z_{1},\ldots ,z_{m})\cdot F_{W_{1},\ldots ,W_{n}}(w_{1},\ldots ,w_{n})\quad {\text{for all }}z_{1},\ldots ,z_{m},w_{1},\ldots ,w_{n}}.

التناظر الدائري

متجه عشوائي معقدZ{\displaystyle \mathbf {Z} }يُطلق عليها اسم متناظرة دائرية إذا كان لكل دالة حتميةφ[-π،π){\displaystyle \varphi \in [-\pi ,\pi )}توزيعهـأناφZ{\displaystyle e^{\mathrm {i} \varphi }\mathbf {Z} }يساوي توزيعZ{\displaystyle \mathbf {Z} }[ 3 ] : الصفحات 500-501

ملكيات
  • القيمة المتوقعة لمتجه عشوائي مركب متناظر دائريًا إما أن تكون صفرًا أو غير معرفة. [ 3 ] : ص 500
  • مصفوفة التغاير الزائف لمتجه عشوائي معقد متناظر دائريًا تساوي صفرًا. [ 3 ] : ص 584

المتجهات العشوائية المركبة الصحيحة

متجه عشوائي معقدZ{\displaystyle \mathbf {Z} }يُطلق عليه اسم "صحيح" إذا تحققت الشروط الثلاثة التالية جميعها: [ 1 ] : ص 293

  • هـ[Z]=0{\displaystyle \operatorname {E} [\mathbf {Z} ]=0}(متوسط ​​صفري)
  • متغير[Z1]<،...،متغير[Zن]<{\displaystyle \operatorname {var} [Z_{1}]<\infty ,\ldots ,\operatorname {var} [Z_{n}]<\infty }(جميع المكونات لها تباين محدود)
  • هـ[ZZتي]=0{\displaystyle \operatorname {E} [\mathbf {Z} \mathbf {Z} ^{T}]=0}

متجهان عشوائيان معقدانZ،دبليو{\displaystyle \mathbf {Z} ,\mathbf {W} }تُسمى هذه المتجهات العشوائية المركبة بمتجهات مشتركة مناسبة إذا كانت متجهات عشوائية مركبة(Z1،Z2،...،Zم،دبليو1،دبليو2،...،دبليون)تي{\displaystyle (Z_{1},Z_{2},\ldots ,Z_{m},W_{1},W_{2},\ldots ,W_{n})^{T}}هذا مناسب.

ملكيات
  • متجه عشوائي معقدZ{\displaystyle \mathbf {Z} }تكون صحيحة إذا، وفقط إذا، لجميع المتجهات (الحتمية)ججن{\displaystyle \mathbf {c} \in \mathbb {C} ^{n}}المتغير العشوائي المركبجتيZ{\displaystyle \mathbf {c} ^{T}\mathbf {Z} }مناسب. [ 1 ] : ص 293
  • التحويلات الخطية للمتجهات العشوائية المركبة الصحيحة تكون صحيحة، أي إذاZ{\displaystyle \mathbf {Z} }هي متجهات عشوائية مناسبة معن{\displaystyle n}المكونات وأ{\displaystyle A}هو حتميم×ن{\displaystyle m\times n}المصفوفة، ثم المتجه العشوائي المركبأZ{\displaystyle A\mathbf {Z} }وهو مناسب أيضًا. [ 1 ] : ص 295
  • كل متجه عشوائي مركب متناظر دائريًا ذو تباين محدود لجميع مكوناته هو متجه حقيقي. [ 1 ] : ص 295
  • توجد متجهات عشوائية مركبة حقيقية غير متناظرة دائريًا. [ 1 ] : ص 504
  • يكون المتجه العشوائي الحقيقي صحيحاً إذا وفقط إذا كان ثابتاً.
  • يكون متجهان عشوائيان مركبان صحيحان مشتركان غير مرتبطين إذا وفقط إذا كانت مصفوفة التغاير الخاصة بهما تساوي صفرًا، أي إذاكZدبليو=0{\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {W} }=0}.

متباينة كوشي-شفارتز

متباينة كوشي -شفارتز للمتجهات العشوائية المعقدة هي

|هـ[Zحدبليو]|2هـ[ZحZ]هـ[|دبليوحدبليو|]{\displaystyle \left|\operatorname {E} [\mathbf {Z} ^{H}\mathbf {W} ]\right|^{2}\leq \operatorname {E} [\mathbf {Z} ^{H}\mathbf {Z} ]\operatorname {E} [|\mathbf {W} ^{H}\mathbf {W} |]}.

الدالة المميزة

الدالة المميزة لمتجه عشوائي معقدZ{\displaystyle \mathbf {Z} }معن{\displaystyle n}المكونات هي دالةجنج{\displaystyle \mathbb {C} ^{n}\to \mathbb {C} }مُعرَّف في: [ 1 ] : ص 295

φZ(ω)=هـ[هـأنا(ωحZ)]=هـ[هـأنا((ω1)(Z1)+(ω1)(Z1)++(ωن)(Zن)+(ωن)(Zن))]{\displaystyle \varphi _{\mathbf {Z} }(\mathbf {\omega } )=\operatorname {E} \left[e^{i\Re {(\mathbf {\omega } ^{H}\mathbf {Z} )}}\right]=\operatorname {E} \left[e^{i(\Re {(\omega _{1})}\Re {(Z_{1})}+\Im {(\omega _{1})}\Im {(Z_{1})}+\cdots +\Re {(\omega _{n})}\Re {(Z_{n})}+\Im {(\omega _{n})}\Im {(Z_{n})})}\right]}

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 لابيدوث، عاموس (2009). أساسيات الاتصال الرقمي . مطبعة جامعة كامبريدج. ISBN 978-0-521-19395-5.
  2. غوبنر، جون أ. (2006). الاحتمالات والعمليات العشوائية لمهندسي الكهرباء والحاسوب . مطبعة جامعة كامبريدج. ISBN 978-0-521-86470-1.
  3. 1 2 3 تسي، ديفيد (2005). أساسيات الاتصالات اللاسلكية . مطبعة جامعة كامبريدج.