Complex random vector 📅 آخر تحديث: ٣٠ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣٠ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 69 صور
الموسوعة الحرة 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 Z 1 , … , Z n {\displaystyle Z_{1},\ldots ,Z_{n}} are complex-valued random variables, then the n -tuple ( Z 1 , … , Z n ) {\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 = ( Z 1 , … , Z n ) T {\displaystyle \mathbf {Z} =(Z_{1},\ldots ,Z_{n})^{T}} on the probability space ( Ω , F , P ) {\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},P)} is a function Z : Ω → C n {\displaystyle \mathbf {Z} \colon \Omega \rightarrow \mathbb {C} ^{n}} such that the vector ( ℜ ( Z 1 ) , ℑ ( Z 1 ) , … , ℜ ( Z n ) , ℑ ( Z n ) ) 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 ℜ ( z ) {\displaystyle \Re {(z)}} denotes the real part of z {\displaystyle z} and ℑ ( 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 ( Z ≤ 1 + 3 i ) {\displaystyle P(Z\leq 1+3i)} make no sense. However expressions of the form P ( ℜ ( Z ) ≤ 1 , ℑ ( Z ) ≤ 3 ) {\displaystyle P(\Re {(Z)}\leq 1,\Im {(Z)}\leq 3)} make sense. Therefore, the cumulative distribution function F Z : C n ↦ [ 0 , 1 ] {\displaystyle F_{\mathbf {Z} }:\mathbb {C} ^{n}\mapsto [0,1]} of a random vector Z = ( Z 1 , . . . , Z n ) T {\displaystyle \mathbf {Z} =(Z_{1},...,Z_{n})^{T}} is defined as
F Z ( z ) = P ( ℜ ( Z 1 ) ≤ ℜ ( z 1 ) , ℑ ( Z 1 ) ≤ ℑ ( z 1 ) , … , ℜ ( Z n ) ≤ ℜ ( z n ) , ℑ ( Z n ) ≤ ℑ ( z n ) ) {\displaystyle F_{\mathbf {Z} }(\mathbf {z} )=\operatorname {P} (\Re {(Z_{1})}\leq \Re {(z_{1})},\Im {(Z_{1})}\leq \Im {(z_{1})},\ldots ,\Re {(Z_{n})}\leq \Re {(z_{n})},\Im {(Z_{n})}\leq \Im {(z_{n})})} Eq.1
where z = ( z 1 , . . . , z n ) 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
E [ Z ] = ( E [ Z 1 ] , … , E [ Z n ] ) T {\displaystyle \operatorname {E} [\mathbf {Z} ]=(\operatorname {E} [Z_{1}],\ldots ,\operatorname {E} [Z_{n}])^{T}} Eq.2
Covariance matrix and pseudo-covariance matrix The covariance matrix (also called second central moment ) K Z Z {\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
K Z Z = cov [ Z , Z ] = E [ ( Z − E [ Z ] ) ( Z − E [ Z ] ) H ] = E [ Z Z H ] − E [ Z ] E [ Z H ] {\displaystyle {\begin{aligned}&\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }=\operatorname {cov} [\mathbf {Z} ,\mathbf {Z} ]=\operatorname {E} [(\mathbf {Z} -\operatorname {E} [\mathbf {Z} ]){(\mathbf {Z} -\operatorname {E} [\mathbf {Z} ])}^{H}]=\operatorname {E} [\mathbf {Z} \mathbf {Z} ^{H}]-\operatorname {E} [\mathbf {Z} ]\operatorname {E} [\mathbf {Z} ^{H}]\\[12pt]\end{aligned}}}
Eq.3
K Z Z = [ E [ ( Z 1 − E [ Z 1 ] ) ( Z 1 − E [ Z 1 ] ) ¯ ] E [ ( Z 1 − E [ Z 1 ] ) ( Z 2 − E [ Z 2 ] ) ¯ ] ⋯ E [ ( Z 1 − E [ Z 1 ] ) ( Z n − E [ Z n ] ) ¯ ] E [ ( Z 2 − E [ Z 2 ] ) ( Z 1 − E [ Z 1 ] ) ¯ ] E [ ( Z 2 − E [ Z 2 ] ) ( Z 2 − E [ Z 2 ] ) ¯ ] ⋯ E [ ( Z 2 − E [ Z 2 ] ) ( Z n − E [ Z n ] ) ¯ ] ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ E [ ( Z n − E [ Z n ] ) ( Z 1 − E [ Z 1 ] ) ¯ ] E [ ( Z n − E [ Z n ] ) ( Z 2 − E [ Z 2 ] ) ¯ ] ⋯ E [ ( Z n − E [ Z n ] ) ( Z n − E [ Z n ] ) ¯ ] ] {\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.
ج Z Z = كوف [ Z ، Z ¯ ] = هـ [ ( Z - هـ [ Z ] ) ( Z - هـ [ Z ] ) تي ] = هـ [ Z Z تي ] - هـ [ Z ] هـ [ Z تي ] {\displaystyle \operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }=\operatorname {cov} [\mathbf {Z} ,{\overline {\mathbf {Z} }}]=\operatorname {E} [(\mathbf {Z} -\operatorname {E} [\mathbf {Z} ]){(\mathbf {Z} -\operatorname {E} [\mathbf {Z} ])}^{T}]=\operatorname {E} [\mathbf {Z} \mathbf {Z} ^{T}]-\operatorname {E} [\mathbf {Z} ]\operatorname {E} [\mathbf {Z} ^{T}]}
المعادلة 4
ج Z Z = [ هـ [ ( Z 1 - هـ [ Z 1 ] ) ( Z 1 - هـ [ Z 1 ] ) ] هـ [ ( Z 1 - هـ [ Z 1 ] ) ( Z 2 - هـ [ Z 2 ] ) ] ⋯ هـ [ ( Z 1 - هـ [ Z 1 ] ) ( Z ن - هـ [ Z ن ] ) ] هـ [ ( Z 2 - هـ [ Z 2 ] ) ( Z 1 - هـ [ Z 1 ] ) ] هـ [ ( Z 2 - هـ [ Z 2 ] ) ( Z 2 - هـ [ Z 2 ] ) ] ⋯ هـ [ ( Z 2 - هـ [ Z 2 ] ) ( Z ن - هـ [ Z ن ] ) ] ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ هـ [ ( Z ن - هـ [ Z ن ] ) ( Z 1 - هـ [ Z 1 ] ) ] هـ [ ( Z ن - هـ [ Z ن ] ) ( Z 2 - هـ [ Z 2 ] ) ] ⋯ هـ [ ( Z ن - هـ [ Z ن ] ) ( Z ن - هـ [ Z ن ] ) ] ] {\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
ك Z Z ح = ك Z Z {\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }^{H}=\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }} .مصفوفة التغاير الزائف هي مصفوفة متناظرة ، أي
ج Z Z تي = ج Z Z {\displaystyle \operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }^{T}=\operatorname {J} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }} .مصفوفة التغاير هي مصفوفة شبه موجبة ، أي
أ ح ك Z Z أ ≥ 0 للجميع أ ∈ ج ن {\displaystyle \mathbf {a} ^{H}\operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {Z} }\mathbf {a} \geq 0\quad {\text{for all }}\mathbf {a} \in \mathbb {C} ^{n}} .
استقلال متجهان عشوائيان معقدانZ = ( Z 1 ، . . . ، Z م ) تي {\displaystyle \mathbf {Z} =(Z_{1},...,Z_{m})^{T}} ودبليو = ( دبليو 1 ، . . . ، دبليو ن ) تي {\displaystyle \mathbf {W} =(W_{1},...,W_{n})^{T}} تُسمى مستقلة إذا
F Z ، دبليو ( z ، w ) = F Z ( z ) ⋅ F دبليو ( w ) للجميع z ، w {\displaystyle F_{\mathbf {Z,W} }(\mathbf {z,w} )=F_{\mathbf {Z} }(\mathbf {z} )\cdot F_{\mathbf {W} }(\mathbf {w} )\quad {\text{for all }}\mathbf {z} ,\mathbf {w} } المعادلة 7
أينF Z ( z ) {\displaystyle F_{\mathbf {Z} }(\mathbf {z} )} وF دبليو ( 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 وF Z ، 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 بـZ ⊥ ⊥ دبليو {\displaystyle \mathbf {Z} \perp \!\!\!\perp \mathbf {W} } مكتوبة على أساس المكونات،Z {\displaystyle \mathbf {Z} } ودبليو {\displaystyle \mathbf {W} } تُسمى مستقلة إذا
F Z 1 ، ... ، Z م ، دبليو 1 ، ... ، دبليو ن ( z 1 ، ... ، z م ، w 1 ، ... ، w ن ) = F Z 1 ، ... ، Z م ( z 1 ، ... ، z م ) ⋅ F دبليو 1 ، ... ، دبليو ن ( w 1 ، ... ، w ن ) للجميع z 1 ، ... ، z م ، w 1 ، ... ، w ن {\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}} .
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 [ Z 1 ] < ∞ ، ... ، متغير [ Z ن ] < ∞ {\displaystyle \operatorname {var} [Z_{1}]<\infty ,\ldots ,\operatorname {var} [Z_{n}]<\infty } (جميع المكونات لها تباين محدود)هـ [ Z Z تي ] = 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( Z 1 ، Z 2 ، ... ، Z م ، دبليو 1 ، دبليو 2 ، ... ، دبليو ن ) 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)ج ∈ ج ن {\displaystyle \mathbf {c} \in \mathbb {C} ^{n}} المتغير العشوائي المركبج تي Z {\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 المركبأ Z {\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 إذاك Z دبليو = 0 {\displaystyle \operatorname {K} _{\mathbf {Z} \mathbf {W} }=0} .
متباينة كوشي-شفارتزمتباينة كوشي -شفارتز للمتجهات العشوائية المعقدة هي
| هـ [ Z ح دبليو ] | 2 ≤ هـ [ Z ح Z ] هـ [ | دبليو ح دبليو | ] {\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} |]} .
مراجع 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 . ↑ غوبنر، جون أ. (2006). الاحتمالات والعمليات العشوائية لمهندسي الكهرباء والحاسوب . مطبعة جامعة كامبريدج. ISBN 978-0-521-86470-1 .1 2 3 تسي، ديفيد (2005). أساسيات الاتصالات اللاسلكية . مطبعة جامعة كامبريدج. فئات :
نظرية الاحتمالات العشوائية جبر المتغيرات العشوائية