【爵爷】2货的回答：
随机讯号的数字特徵如果本身也是随较长的时间变化而变化的话，那么这种随机讯号属于非平稳随机过程。否则均属于平稳随机过程。平稳随机过程的分析比较成熟，也相对容易一些。
而非平稳的随机过程，比较不容易计算。对于平稳随机过程，由于其统计数字特徵不随时间变化，因此许多分析方法与研究非随机过程的方法相似，傅立叶变换方法仍是主要的分析工具。
随机讯号的统计特性
萌小殇的回答：
随机讯号不能用确定的时间函式来表达，只能通过其随时间或其幅度取值的统计特徵来表达。这些统计特徵值有：
①数学期望值，描述随机讯号的平均值。
②方差值，描述随机讯号幅度变化的强度。
③概率密度函式，是描述讯号振幅数值的概率。
④相关函式，描述随机讯号的每两个具有一定时间间隔的幅度值之间的联络程度的数值，它是时间间隔的一个函式。
⑤功率谱密度，描述随机讯号在平均意义上的功率谱特性。
以上这些统计特徵是描述随机讯号的主要数字特徵。研究随机讯号的数学方法是随机过程理论。
随机讯号分析基础公开课
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《随机讯号分析基础(高等学校电子资讯学科十二五规划教材)》(作者梁红玉、郑霖、王俊义、樊孝明)为广西重点学科(通讯工程和电子资讯工程)精品课程的专业基础课教材，目的是帮助相关专业读者打下牢固的随机讯号分析的基础，使其掌握现代讯号分析和处理技术的研究方法，紧跟技术发展。全书共六章，主要包括随机讯号的基本理论和分析方法。《随机讯号分析基础(高等学校电子资讯学科十二五规划教材)》在回顾随机变数研究方法的基础上引出随机讯号的相关概念，然后分别从随机讯号的时域和频域讨论随机讯号的特点，并对随机讯号通过线性系统响应以及通讯系统中常见的窄带随机讯号进行了分析。
本书以概率论、高等数学和讯号系统分析的基础知识为背景，既可以作为高等学校通讯、电子资讯类专业学生的教材，也可作为相关专业领域的师生、科研人员和工程技术人员的参考资料。
第一章 随机变数基础1．1 概率基本术语1．1．1 概率空间1．1．2 条件概率1．2 随机变数及其分布1．2．1 随机变数1．2．2 随机变数统计描述1．2．3 常见随机变数的分布1．3 随机变数函式及其分布1．3．1 一维随机变数函式的分布1．3．2 二维随机变数函式的分布1．4 随机变数及其函式的数字特徵1．4．1 一维随机变数的数字特徵1．4．2 二维随机变数的数字特徵1．4．3 随机变数的矩1．4．4 n维随机变数的数字特徵1．4．5 统计平均运算元1．5 高斯随机变数1．5．1 高斯随机变数的概率密度函式1．5．2 一维高斯分布函式的求解1．5．3 高斯随机变数的性质习题一第二章 随机讯号的基本概念2．1 随机讯号的定义及其分类2．1．1 随机讯号的定义2．1．2 随机讯号的分类2．2 随机讯号的统计描述2．2．1 随机讯号的概率分布2．2．2 随机讯号的数字特徵2．2．3 典型讯号举例2．3 两个随机讯号的统计特性分析2．3．1 联合概率分布2．3．2 联合矩特性2．3．3 正交性、线性无关性与统计独立性2．4 高斯随机讯号2．4．1 高斯随机讯号的概念2．4．2 高斯随机讯号的性质习题二第三章 随机讯号的平稳性与各态历经性3．1 平稳性与联合平稳性3．1．1 严平稳与宽平稳随机讯号3．1．2 广义平稳的判定与意义3．1．3 联合平稳性3．1．4 其他平稳的概念3．2 平稳讯号的相关函式3．2．1 自相关函式的性质3．2．2 互相关函式的性质3．2．3 平稳随机讯号的相关係数与相关时间3．3 随机讯号的各态历经性3．3．1 统计平均与时间平均3．3．2 均值各态历经性3．3．3 相关函式各态历经性3．3．4 随机讯号的广义各态历经性3．3．5 意义及应用习题三第四章 随机讯号的频域分析4．1 确知讯号分析4．1．1 确知讯号的型别4．1．2 确知讯号的自相关函式与互相关函式4．1．3 能量讯号的能量谱4．1．4 功率讯号的功率谱4．2 随机讯号的功率谱密度4．2．1 随机讯号功率谱密度的定义4．2．2 平稳随机讯号的功率谱密度4．2．3 功率谱密度的性质4．3 互功率谱密度4．3．1 定义与性质4．3．2 互功率谱与互相关函式的关係4．4 随机讯号的频宽4．5 高斯白噪声与带限白噪声4．5．1 高斯白噪声4．5．2 带限白噪声习题四第五章 随机讯号通过线性系统分析5．1 线性系统的基本理论5．1．1 线性系统的概念5．1．2 线性系统的分析方法5．2 随机讯号通过线性系统分析5．2．1 随机讯号通过线性时不变系统的时域分析5．2．2 随机讯号通过线性系统的频域分析5．2．3 多个随机讯号通过线性系统分析5．3 白噪声通过线性系统分析5．3．1 输入输出统计特性5．3．2 白噪声通过理想低通线性系统5．3．3 白噪声通过理想带通线性系统5．4 线性系统输出端随机讯号的概率分布5．4．1 高斯随机讯号通过线性系统5．4．2 宽频非高斯随机讯号通过窄带线性系统5．5 最佳线性滤波器5．5．1 输出讯杂比最大的最佳线性滤波器5．5．2 匹配滤波器习题五第六章 窄带随机讯号分析6．1 希尔伯特变换6．1．1 希尔伯特变换定义6．1．2 希尔伯特变换的性质6．2 窄带随机讯号的定义及表示6．2．1 窄带随机讯号的定义6．2．2 窄带随机讯号的表示6．3 窄带随机讯号的统计分析6．4 窄带高斯随机讯号包络和相位分布6．4．1 窄带高斯噪声的包络和相位的一维概率分布6．4．2 窄带高斯随机讯号包络平方的一维分布6．5 随相正弦波讯号加窄带高斯噪声之和的包络和相位的分布6．5．1 随相正弦波加窄带高斯噪声包络和相位的分布6．5．2 随相正弦波加窄带高斯噪声包络平方的一维分布习题六附录a 本书常用符号附录b 三角函式变换表附录c 常用讯号的傅立叶变换表附录d 傅立叶变换的基本性质。
随机讯号,有什么好教材
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随机讯号分析，随机讯号分析与工程应用。。。去超星看看吧，好多来着
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随机讯号分析这本教材不错。
《随机讯号分析》共分为5章。主要内容包括：随机变数基础知识；随机讯号的基本概念，涉及平稳、遍历随机讯号的基本内容；平稳随机讯号的谱分析；线性系统对随机讯号的作用机理，涉及到一些随机讯号特别是平稳随机讯号的线性变换或线性滤波的基本问题；窄带随机讯号的表示及其统计特性。
为实现窄带讯号的表示，对希尔伯特变换给出了较细緻的分析。
《随机讯号分析》为21世纪高等学校规划教材。《随机讯号分析》共分为八章，主要内容包括概率论基础、随机讯号、平稳随机讯号及其谱分析、各态历经性与随机实验、随机讯号通过线性系统、窄带随机讯号、随机讯号通过非线性系统、泊松过程与马尔可夫链。《随机讯号分析》主要从工程应用的角度，讨论随机讯号的基本理论和分析方法，力求联络工程实践，强调物理意义，内容全面，叙述清楚，例题与图示丰富，便于教学与自学。
《随机讯号分析》可作为高等院校通讯、电子资讯类专业本科生或研究生的教材或教学参考书，也可供相关专业的师生和相关领域的科研和工程技术人员参考。
内容简介
《随机讯号分析》可作为电子、通讯、控制工程专业本科生及硕士研究生教材，也可作为应用数学专业本科及硕士研究生阶段的参考书；对于希望学习和了解随机讯号分析与应用的电子、通讯、控制工程等专业技术人员，也是很好的参考资料。
图书目录
第1章 随机变数的基础知识
第2章 随机讯号分析
第3章 平稳随机讯号的谱分析
第4章 随机讯号通过线性系统的分析
第5章 窄带随机讯号
附录 习题答案
参考文献
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随机讯号分析
与处理讲义
随机讯号分析
用功率谱密度分析随机过程,为什么不用频谱分析呢?
李贺伟的回答：
功率谱密度是一种概率统计方法，是对随机变数均方值的量度。
一般用于随机振动分析，连续瞬态响应只能通过概率分布函式进行描述，即出现某水平响应所对应的概率。
频谱分析是将讯号在时间域中的波形转变为频率域的频谱，进而可以对讯号的资讯作定量解释。
功率谱密度：对于具有连续频谱和有限平均功率的讯号或噪声，表示其频谱分量的单位频宽功率的频率函式。
频谱分析：对讯号进行傅立叶变换，用该方法对振动的讯号进行分解，并按频率顺序，使其成为频率的函式，进而在频率域中对讯号进行研究和处理的一种过程。
随机过程(stochastic process)是一连串随机事件动态关係的定量描述。
无庸自道的回答：
这问题有点久了啊，这个问题应该是细心的初学者都会有的疑问吧。
解答如下：
频谱分析是针对确定讯号的（因为要满足狄利克雷条件，随机讯号无法满足），这样分析才有意义。
功率谱主要是针对随机讯号，也就是你说的随机过程。那为什么不能分析随机过程的频谱？答案很简单，因为你求不出来！
因为随机过程有若干的样本函式，他们不仅是很难确定的，而且是随机的，所以即使你找到了一条样本函式，得到了频谱，它也是无意义的，因为它不能反映整个随机过程的情况。
那么为什么用功率谱可以呢？因为统计特性是不随时间的推移而变化的，所以随机过程的自相关函式能够在时域完整描述其统计特性，而自相关函式的ft变换，也就是功率谱密度是在频域对随机过程统计特性的完整描述。
以上只是个人浅显的理解，希望对你有帮助。
的回答：
一、定义：
功率谱密度：对于具有连续频谱和有限平均功率的讯号或噪声，表示其频谱分量的单位频宽功率的频率函式。
频谱分析：对讯号进行傅立叶变换，用该方法对振动的讯号进行分解，并按频率顺序，使其成为频率的函式，进而在频率域中对讯号进行研究和处理的一种过程。
随机过程(stochastic process)是一连串随机事件动态关係的定量描述。
二、分析：
功率谱密度是一种概率统计方法，是对随机变数均方值的量度。一般用于随机振动分析，连续瞬态响应只能通过概率分布函式进行描述，即出现某水平响应所对应的概率。
频谱分析是将讯号在时间域中的波形转变为频率域的频谱，进而可以对讯号的资讯作定量解释。
三、由二的分析可知，频谱分析往往是对于一些波讯号进行研究的方法，通常不适合分析具有概率性质的随机变数的研究，而功率谱密度分析是适合的工具。
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