1.2.2. Модели передаточных функций
          
          
          Важный тип динамического соотношения между непрерывными входом и выходом, для которого можно найти много физических примеров,- это такой тип, у которого отклонения входа 
и выхода 
от соответствующих средних значений связаны линейным дифференциальным уравнением вида
          
,  (1.2.11)
          где 
- дифференциальный оператор 
,
и 
- неизвестные параметры и 
-параметр, измеряющий холостое время, или чистое запаздывание, выхода относительно входа. Простейшим примером (1.2.11) является система, у которой скорость измерения выхода пропорциональна разности между входом и выходом, т. е.
          
,
          
.
          Аналогично для дискретных данных в гл. 10 мы описываем систему, где вход 
и выход 
, измеряемые через равные интервалы времени, связаны разностным уравнением
          
,  (1.2.12)
          в котором дифференциальный оператор 
 заменен разностным оператором 
. Выражение вида (1.2.12),содержащее малое число параметров 
, часто можно использовать как аппроксимацию динамического соотношения более сложной природы.
          Линейную модель (1.2.12) можно эквивалентным образом писать с помощью прошлых значений входа и выхода, подставив в (1.2.12) 
          
 , (1.2.13)
          
 .
          Другими словами, выход 
и вход 
 связаны линейным фильтром
          
 ,       (1.2.14)
          передаточная функция которого
          
  (1.2.15)
          Может быть выражена как отношение двух полиномов
          
.
          Линейный фильтр (1.2.14) называют устойчивым, если ряд (1.2.15) сходится при 
. Ряд весов 
, появляющихся в передаточной функции (1.2.15), называется функцией отклика на единичный импульс. Заметим, что для модели (1.2.12) первые 
 весов 
 равны нулю. Гипотетическая функция отклика для системы, показанной на рис. 1.2, изображена в центре этого рисунка.
          Модель передаточной функции (1.2.13) позволяет иначе интерпретировать стохастические модели (1.2.4) и (1.2.5). Часто возмущения выхода 
 вызываются возмущениями некоторой переменной, с которой 
 динамически связано уравнением вида (1.2.12). Поэтому можно ожидать, что сложное стохастическое поведение случайной переменной 
 может быть выражено через другую случайную переменную 
 с более простыми свойствами соотношением
          
.
          Если допустить возможность существования неустойчивого фильтра, у которого один или более корней уравнения 
 равны единице, то, пользуясь ранее введенными обозначениями, можно получить
          
.   (1.2.16)
          Стохастические модели, рассмотренные выше, как раз принадлежат к этому типу, причём 
- источник белого шума. Поскольку (1.2.16) можно записать в виде
          
,
          то считается, что 
  можно получить пропусканием белого шума через линейный фильтр с передаточной функцией 
.
          Выводы
          1) Мы часто можем описать динамическое соотношение входа
 и выхода 
с помощью линейного фильтра
          
,  
          где  
- передаточная функция фильтра.
          2) В свою очередь 
 часто можно компактно и достаточно точно представить в виде отношения двух полиномов малых степеней от 
:
          
,
          так что динамические уравнения вход – выход можно записать как
          
.
          3) Мы будем считать, что ряд 
 с сильно зависимыми последовательными значениями может быть представлен как результат пропускания белого шума 
 через динамическую систему, в которой отдельные корни уравнения 
 могут быть единицами. Это позволяет получить модель процесса авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего
          
.
          Модели с наложенным шумом. Мы видели, что задача оценивания подходящей модели, связывающей выход 
 и вход 
, эквивалентна оцениванию передаточной функции 
. Однако эта задача на практике усложняется присутствием шума 
, искажающего истинное соотношение между входом и выходом следующим образом:
          
,
          где 
 и 
 независимы. Положим, как показано на рис. 1.5, что шум 
 может быть описан нестационарной стохастической моделью вида (1.2.5) или (1.2.7), т. е.
          
.
          
          Рис.1.5 Модель передаточной функции динамической системы с наложенным шумом: 1-линейный фильтр, 2 –линейная динамическая система
          Тогда наблюдаемое соотношение между входом и выходом будет иметь вид
          
.     (1.2.17)
          На практике необходимо оценить передаточную функцию 
 линейного фильтра, описывающего шум, в дополнение к передаточной функции 
, описывающей динамическое соотношение между входом и выходом. Методы получения таких оценок обсуждается в гл. 11.