平稳随机过程举例
什么是平稳随机过程？
平稳随机过程是什么意思？
数学中稳定的随机过程，稳定的随机过程（Stationary random process）或严格的随机过程（Strictly-sense stationary random process），又称狭义平稳过程，这是一个随机过程，在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同：也就是说，随机过程的统计特征不会随着时间的推移而改变。这样，数学期望和方差的参数就不会随时间和位置而变化。
举出稳定随机过程的例子？
随机过程的例子：
机器在运行过程中会产生噪声，噪声强度随时间的变化可以看作是一个随机过程。
如果随机过程的统计特征（平均值和方差）与时间无关，即统计特征不会随时间而变化，那么随机过程可以被视为一个稳定的随机过程。
补充：平均值描述上述中的平均噪声强度；方差描述了噪声的平均变化幅度。
如果当前时刻t中的随机过程值只与当前时刻之前n个时刻的值有关，并且与n个时刻之前的值无关，则随机过程为Markov过程，根据N的大小，一般称为n阶Markov过程。
x和y是两个相互独立的稳定过程？
在概率统计理论中，任何时刻的值都是随机变量。如果这些随机变量遵循相同的分布并相互独立，那么这些随机变量是独立的和相同的。
x和y是两个相互独立的稳定过程：
设X（t)与Y（t)这是一个相互独立的稳定过程。以下随机过程也是一个稳定的过程： （1) Z1（t)=X（t)Y（t)． （2) Z2（t)=X（t)
设X(t)与Y(t)这是一个相互独立的稳定过程。以下随机过程也是一个稳定的过程：
(1) Z1(t)=X(t)Y(t)．
(2) Z2(t)=X(t) Y(t)．
什么是稳定随机过程的自相关函数？
稳定随机过程中的相关函数和功率谱 傅立叶互换：
欣钦定理：F[p(t)]=中(f)或p(t)=InvF[中(f)]
式中:F-表傅立叶变换符号InvF-傅立 叶逆变换qp(T)-自相关函数(f--自谱密度 函数，相关函数是在时间域(t)描述稳定过程 统计特征，功率谱描述了频域f中的平滑度 统计特征。
在物理学中，信号通常是波的形式，例如 电磁波、随机振动或声波。当波的频谱密度 乘以适当的系数后，将获得每个单位的频率波 带的功率，称为信号的功率谱密度(powe r spectral density,PSD)不要和spectralpo wer distribution, SPD混淆。单位功率谱密度 通常使用每赫兹瓦特数(W/Hz)表示，或者 使用波长而不是频率，也就是说，瓦特数(W/ nm)来表示。