Методы и средства оперативного анализа случайных процессов. Пивоваров Ю.Н - 35 стр.

                                    N
                                1          0           0
           Rx (t , t + τ ) = lim
                           N →∞ N
                                    ∑X
                                    k =1
                                               k   (t ) X (t + τ ) ,

причем при суммировании предполагается, что появление всех реализаций
равновероятно. В общем случае, когда функции mx(t) и Rx(t,t+τ) меняются с
изменением момента времени t, случайный процесс {X(t)} называется
нестационарным. В частном случае независимости mx(t) и Rx(t,t+τ) от t,
случайные процесс {X(t)} называется стационарным в широком смысле.
Математическое ожидание такого процесса постоянно, а автокорреляционная
функция представляет собой функцию единственной переменной –
временного сдвига между сечениями процесса, то есть mx(t)=mx, Rx(t,t+τ)=Rx.
      Для случайного процесса {X(t)}можно отыскать бесконечное
множество начальных и центральных (в том числе и смешанных) моментов;
их совокупность полностью описывает плотность распределения процесса.
Когда все начальные и центральные моменты не зависят от времени, процесс
называют стационарным в узком смысле (более точное определение такого
типа стационарности будет приведено ниже).




                                                                        35