平稳过程的协方差函数问题 Bx(s，t)=E[X(s)-2s][X(t)-2t]=EX(s)X(t)-2tEX(s)-2sEX(t)+4ts=Rx(s，t)-2s*2t-2t*2s+4ts=st+t-4st-4st+4st=t-3st
已知平稳随机过程自相关函数 求均值 方差 功率密度普 在期望为零时，自相函数与功率谱密度是一对傅里叶变换，不为零时，互协方差与功率谱密度是一傅里叶变换对；至于求均值方差可以直接由定义式推出。
怎么计算自协方差函数 2113自协方差在统计学中，特定5261时间序列或者连续信号4102Xt的自协方差是信号与其经过时间平移1653的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt，那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即有些学科中自协方差术语等同于自相关。（自协方差的概念）自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2，的取值之间的二阶混合中心矩，用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化（相对与均值）的相关程度，也称为中心化的自相关函数。
