平稳与非平稳最直观的理解就是。平稳信号包含的信息量小，其统计特性随时间不变化，典型代表高斯白噪声和人类口腔中的浊音。这种信号的特点就是我说的统计特性不变。而非平稳就不是了就是统计特性随时间在变，它的信息量...

平稳信号，顾名思义，指的是信号的特性随时间保持不变或仅呈现出规则的、可预测的变化。这种信号的主要特点是其统计特性，如均值、方差和相关函数等，不随时间的推移而发生变化。平稳信号在分析和处理时相对简单，因为我们可...

平稳的随机信号统计特性不变的数学定义是，其各大统计量与时间起点无关。比如期望，不同时刻的期望相同。或者自相关只与时间间隔有关。不同时刻期望相同是最容易让你理解平稳的一个特点了。

平稳与非平稳信号的直观区分：平稳信号，就像高斯白噪声和口腔中的浊音，它们的信息量相对较小，且统计特性在时间上保持不变。其核心特征是统计量与时间起点无关，比如期望值，无论何时测量，结果都是一致的。对于随机过程，...

1、平稳信号是指信号的分布参数或者分布律不随时间发生变化的信号。平稳信号分严平稳和宽平稳，严平稳的条件在信号处理中太严格，不实用，一般所说的平稳是指宽平稳，即其一阶矩为常数，二阶矩与信号时间的起始点无关，只...

直观来看，宽平稳意味着两个任意时间点的序列，其均值和方差恒定不变，如图1所示。此外，自相关函数只依赖于时间差，而非特定时间点，如图2所示，这是宽平稳的核心特征。实例演示：平稳与非平稳的差异让我们通过实例来感受...

通常可以简化为，其中:。当使用线性、时不变(线性时不变系统)滤波器处理广义平稳随机信号的时候，将相关函数作为线性算子是很有帮助的。由于它是轮换矩阵运算，只与两个变量之间的差值有关，所以它的特征函数是傅里叶级数...

平稳与非平稳最直观的理解就是。平稳信源包含的信息量小，其统计特性随时间不变化，典型代表高斯白噪声和人类口腔中的浊音。这种信源的特点就是统计特性不变。而非平稳就不是了，就是统计特性随时间在变，它的信息量是变化...

自相关函数适用于分析平稳随机信号，即信号在不同时间点之间的统计特性保持不变。互相关函数（Cross-correlationFunction）用于衡量两个信号之间的相似度。它通过计算两个信号的滞后版本的乘积的平均值来得到。互相关函数可以用于...

这些概念在概率论中有着明确的数学定义，比如，数学期望和方差的简单公式揭示了它们在信号分析中的重要性。平稳与各态历经性平稳随机过程是其统计特性在时间和空间上保持不变的特性，而各态历经性则强调随机过程能经历各种状态...