肇庆噪音检测CMA上门。正态过程是一种连续时间随机过程，其特点是满足高斯分布，即均值和方差确定的情况下，任何一次采样都是独立的。而平稳白噪声是指一个随机过程，其每个时刻的取值都是无偏、方差为常数的高斯随机变量，并且不刻之间的取值是不相关的。在实际应用中，正态过程和平稳白噪声经常被用来模拟随机信号，并且它们之间有一定的联系。
要介绍的是正态过程的概念。正态过程是指一种符合高斯分布的随机过程，也被称为高斯过程。在时间t上的正态过程可表示为：
X(t) = μ(t) + Z(t)
其中μ(t)是均值函数，Z(t)是高斯白噪声，也就是一种平稳白噪声过程。由于高斯白噪声的方差为常数，正态过程的方差也是常数，具有稳定性，即正态过程是平稳的。
我们要讨论的是平稳白噪声。平稳白噪声是指均值为0、方差为常数的高斯随机过程，并且在不刻上的取值是不相关的，即：
E[Z(t)] = 0，E[Z(t)Z(s)] = σ^2δ(t-s)
其中δ(t-s)是狄拉克函数，表示在t=s时为1，其他情况下为0。由于平稳白噪声是一种平稳过程，在任意时间间隔内的均值和自相关函数都不会改变，即：
E[Z(t)] = 0，RZ(t,s) = E[Z(t)Z(s)] = σ^2δ(t-s)
我们来看一下正态过程和平稳白噪声之间的联系。正态过程可以看作是均值函数和高斯白噪声的线性组合，而平稳白噪声就是一种高斯白噪声。我们可以将正态过程表示为：
X(t) = ∫μ(u)du + ∫Z(u)dudt
其中项是均值函数的积分，第二项是高斯白噪声的积分，并且它们都是平稳的。正态过程也是一种平稳过程。
来说，正态过程是一种符合高斯分布的连续时间随机过程，而平稳白噪声是一种均值为0、方差为常数的高斯随机过程，且不刻之间的取值是不相关的。正态过程和平稳白噪声有一定的联系，可以将正态过程看作是均值函数和高斯白噪声的线性组合，也是一种平稳过程。
