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451 rajout sur les SA

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\documentclass[main.tex]{subfiles}
\begin{document}
\section{Stationnarité et ergodicité}
\begin{defin}
Soit $(\Omega,\mathcal{E},P)$ un espace probabilisé.
Une famille/suite de VA indexé par le temps est un \emph{signal aléatoire} $\in\C^n$ noté : $X_t(\omega) ~ \forall t\in \R$ (ou $X_n(\omega) ~ \forall n \in \Z$)
\end{defin}
En ptratique on s'interesse àdes des signaux de dimension 1.
\paragraph{Rappel:} on appelle trajectoire la réalisation / acquisition d'un signal. il existe deux types de moyenne possible:
\begin{itemize}
\item temporelle, idem que celle des signaux déterministes
\item Statistique, ideme que pour les VA.
\end{itemize}
\begin{exemple}Soit le SA suivant:
$X(t,\omega) =A \sin(2\pi f_0 t)$$A$ est une variable aléatoire , (ici qui suit une loi uniforme).
Alors une réalisation de ce SA est $x(t)=a\sin(2 \pi f_0 t)$.
\begin{itemize}
\item $\overline{x(t,\omega)} = 0 = m_x$ et $\overline{x^22(t,\omega)} = \frac{a^2}{2}$
\item $E[X(t,\omega)] =\sin(2 \pi f_0 t)E[A] = m_X(t)$.
\end{itemize}
\end{exemple}
\subsection{Moyenne temporelle}
On rappelle les différentes expression des 1er et 2nd ordre (si il existe) de trajectoire particulière.
\begin{defin}
Les moments d'ordre 1 temporel sont des \emph{moyennes temporelle}:
\begin{itemize}
\item Temps continu
\[
\overline{x(t,\omega)}=\lim_{T\to\infty}\frac{1}{2T}\int_{-T}^{T}x(t,\omega)\d t = m_x(\omega)
\]
\item Temps discret
\[
\overline{x[n,\omega]} =\lim_{N\to\infty}\frac{1}{2N+1} \sum_{n=-N}^{N}x[n,\omega] =m_x(\omega)
\]
\end{itemize}
\end{defin}
\begin{defin}
Les moments d'ordre 2 croisés définissent la fonction d'intercorrélation temporelle (($\omega$ est fixé )
\begin{itemize}
\item Temps continu:
\[
\overline{x(t,\omega)\cdot y^*(t-\tau,\omega)} = \lim_{T\to\infty}\frac{1}{2T}\int_{-T}^{T}x(t,\omega) y^*(t-\tau,\omega)\d t =C^p_{xy}(\tau,\omega)
\]
\item Temps discret:
\[
\overline{x[n,\omega]y^*[n-k,\omega]} =\lim_{N\to\infty}\frac{1}{2N+1} \sum_{n=-N}^{N}x[n,\omega]y^*[n-k,\omega]
\]
\end{itemize}
\end{defin}
\begin{rem}
On dit également que les Les moments temporels dépendent de la trajectoire.
Si $y=x$ on parle d'autocorrélation. De plus $C_{xx}^p(0)$ est la \emph{puissance de $x$}.
\end{rem}
\subsection{Ergodicité}
\begin{defin}
\begin{itemize}
\item Un processus est \emph{ergodique au sens stricte}
si et seulement si toutes les moyennes temporelles sont indépendantes de la trajecoire considérée.
\item
Un processus est ergodique à l'ordre $n$ si et seulement si tous les moments jusqu'à l'ordre de $n$ sont indépendant de la trajectoire considéré.
Les moments temporel d'un signal ergodique ne sont pas des variables aléatoires.
\end{itemize}
\end{defin}
\begin{rem}
Souvent $n=2$ Pour 2 SA on parle d'ergodicité dans leur ensemble.
\end{rem}
\subsection{Moyenne statistique}
On considère les signaux aléatoire à des instants particuliers, fixé.
\begin{rem}
En fixant le temps on peux définir les fonctions de répartition et la densité de probabilité d'un signal aléatoire. Alors on peux exprimer les moments statistiques de ses signaux temporels:
\end{rem}
\begin{defin}
On défini la moyenne statistique (moment d'ordre 1):
\[
m_X(t) = E[X(t,\omega)] = \int_{\R}^{}x f_X(x,t) \d x
\]
et la fonction d'intercorrélation statistique (moment d'ordre 2):
\[
\gamma_{xy}(t_1,t_2) =E[X(t_1,\omega)y^{*}(t_2,\omega)] = \iint xy^{*}f_{x,y,t_1,t_2}\d x\d y
\]
Il en est de meme dans le cas discret.
\end{defin}
\subsection{Stationnarité}
\begin{defin}
\begin{itemize}
\item Un processus aléatoire est\emph{ stationanaire au sens strict} ssi
toutes ses caractéristiques statistiques sont invariantes par tout
changement de l'origine des temps.
\[
f_{X}(x,t) = f_X(x,t+\tau) =f_X(x) \quad \forall \tau
\]
\item Un processus aléatoire est stationnaire au sens large /au second ordre ssi ses moments d'ordre 1 et 2 sont invariants par tout changement d'origine des temps.
\[
E[|X(t,\omega)|^2] = E[|X(t',\omega)|^2] < +\infty
\]
\end{itemize}
\end{defin}
\subsection{Stationnarité et ergodicité}
\section{Corrélation et densité spectrale de puissance}
\section{Periodogramme}
\section{Signaux aléatoire particulier}
\subsection{SA indépendants}
\subsection{SA décorrélés}
\end{document}
%%% Local Variables:
%%% mode: latex
%%% TeX-master: "main"
%%% End:
......@@ -20,7 +20,7 @@
\chapter{Rappel d'élement de probabilité et de VA}
\subfile{chap1.tex}
\chapter{Signaux Aléatoire}
\subfile{chap2.tex}
\chapter{Filtrage des Signaux Aléatoires}
\subfile{chap3.tex}
......
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