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Convolución de vectores aleatorios

Supongamos que tengo dos vectores aleatorios A=[A1,A2,Ak] y B=[B1,B2,Bm] . ¿Cuál podría ser el PDF conjunto fy(y1,y2,yN) donde

y=AB Aquí representa la convolución. En este ejemplo, todos los componentes de A y B son variables aleatorias complejas gaussianas independientes de media cero con desviación típica σa y σb respectivamente. Puedes mencionar los pasos y/o referirte a algún documento que tenga algunas pistas. Gracias de antemano.

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¿Es para un curso?

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No, para una investigación.

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Josh Puntos 83

Para calcular la convolución de dos vectores, creo que debes aplicar la fórmula de la convolución discreta. Entonces si,

A=(A1,A2,,Ak)T and B=(B1,B2,,Bm)T

Entonces la convolución discreta es un vector tal que cada componente i es

(AB)i=mi=1AijBj i=1,2,3...

Aij y Bj son variables aleatorias gaussianas con μ=0 . Es decir, su PDF es

AijN(0,σ2A) BjN(0,σ2B)

Editar:

El PDF del producto se discute en lo siguiente papel . Se puede encontrar más información en las secciones 3 y 4 de este papel . El pdf de las dos normales no es ni normal ni simétrico. Debes utilizar la integración numérica para encontrar su valor.

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1) \newcommand{\E}{\mathbb{E}} \DeclareMathOperator{\Var}{Var} Su fórmula para el producto de las gaussianas es, creo, para el producto de las pdf s de Gaussianas, no para la pdf del producto de dos variantes aleatorias gaussianas. Obsérvese que \Var(A_i B_j) = \E((A_i B_j)^2) - \E(A_i B_j)^2 = \E(A_i^2) \E(B_j^2) - \E(A_i)^2 \E(B_j)^2 = \sigma_a^2 \sigma_b^2 que no está de acuerdo con su afirmación. 2) Esto sólo se refiere a la marginal distribución de cada componente de y y no la junta; diferentes componentes de y no será independiente.

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Editado. Sip, culpa mía, he editado la solución con dos referencias que explican cómo hacerlo.

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Si las normales son de media 0 (como en este caso) entonces el pdf tendrá la forma (simétrica) distribución normal del producto que tiene una pdf en términos de la función de Bessel modificada de segundo tipo, y cuya función característica es (a partir de una simple extensión de este argumento ) \left(1 + \sigma_a^2 \sigma_b^2 t^2\right)^{-1/2} . La suma de dos de ellos resulta ser un Distribución de Laplace con media 0 y escala \sigma_a \sigma_b .

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