如何用直观的例子理解随机过程理论中随机过程的自相关函数和协方差函数的概念含义，它们在信号领域有何应用？ 在学概率统计之前，我们学习的都是确定的函数。概率统计讨论了一次取值时获得的值是不确定的，而随机过程…
自相关函数和自协方差函数 去文库，查看完整内容>；内容来自用户：FENGLEI37142113（9.2.7）｜由于平稳5261随机信号的统计4102特性与时间的起点无关，1653设，则有。所以，平稳随机信号的自相关函数是时间间隔t的函数，记为Rxx(t).2．自协方差函数(Autocovariance function)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。定义7 实随机信号X(t)的自协方差函数定义为3
协方差为什么可以表示出两变量之间的相关程度？ 相关关系是这样的：首先考虑以X的线性函数a+bX来近似表示y，以均方误差（e）来衡量（a+bx）接近y的好坏程度。均方误差的定义是这样的：e=E[(y-(a+bx))^2〕=E(y^2)+b^2*E(x^。
