1. Сигнал делится на: непрерывный, и дискретный. 2. Сигналы: сложные и простые. 3. Сигналы: детерминированные и случайные.

Наибольшими общими характеристиками случайных процессов являются интегральный, дифференциальный законы распределения. Законы распределения делятся на одномерные и двумерные.

Одномерный интегральный закон распределения

плотность вероятности

Наиболее полными характеристиками случайных процессов являются его п - мерный интегральный и дифференциальный закон распределений. Наиболее часто для оценки случайных процессов пользуются:

1. Математическим ожиданием, усредненным по времени и по множествам (ансамблем) М(х).

2. Функция корреляции делится на: 1. Функцию автокорреляции. 2. Функцию взаимной корреляции. Функция автокорреляции.

Функция взаимной корреляции.

Все случайные процессы делятся на стационарные и нестационарные.

Под стационарным процессом в широком смысле понимают такой процесс, n мерный закон распределения которого на зависит от начала отсчета времени.

Стационарный случайный процесс в узком смысле - это такой процесс, математическое ожидание и дисперсия которого не зависит от начала отсчета времени. А функция корреляции В_хх (τ) также не зависит от отдельных значений t₁ иt₂, а зависит от разности t₂ –t₁= τ.

Не стационарный процесс - такой процесс, в котором функция корреляции, дисперсия, математическое ожидание зависят от начала отсчета времени.

Коэффициент автокорреляции:

Коэффициент взаимной корреляции:

Стационарные случайные процессы обладают свойством эргодичности.