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高斯、非高斯、平稳、非平稳各自的区别
高斯和非高斯性指的是一个随机变量的概率密度分布形式，如1楼所言，高斯性常常对应概率分布里面的正态分布。
平稳信号和非平稳信号都是随机信号，区别在于特性和定义不同。随机信号是随机过程，其每个时间点都是一个随机变量。
高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。
按统计特性分类：平稳时间序列和非平稳时间序列。
平稳与非平稳最直观的理解就是。平稳信源包含的信息量小，其统计特性随时间不变化，典型代表高斯白噪声和人类口腔中的浊音。这种信源的特点就是统计特性不变。
平稳过程与马氏过程的区别是什么?
马氏规则（Markov Property）：马氏规则是指在一个随机过程中，给定当前时刻的状态，未来的状态只与当前状态相关，与过去的状态无关。换句话说，马氏规则假设未来的状态只取决于当前的状态，与过去的状态无关。
二元平稳马氏链是一种随机过程，其有限维分布函数不随时间的推移而改变。它由严平稳过程引出，宽平稳过程如果是正态过程，那么就是严平稳过程。
马氏规则：马氏规则，即马尔科夫尼科夫规则，是一个基于扎伊采夫规则的区域选择性经验规则，是由俄国化学家马尔科夫尼科夫在1870年提出的。
平稳信号和非平稳信号都是随机信号，区别在于特性和定义不同。随机信号是随机过程，其每个时间点都是一个随机变量。
协方差平稳区别于二阶平稳吗
1、对于部分二阶平稳序列，即序列的均值和方差都是恒定的，但自协方差（ACF）和自相关函数（PACF）有一些异于平稳的特性，一般采用Phillips-Perron检验。
2、宽平稳又叫 二阶平稳 ，指的是序列协方差（又称“自协方差”）只跟时间区间 有关：并且序列的均值函数（一阶矩）是常数（又称为是“一阶平稳”），序列的方差（二阶矩）是常数。例如白噪声就是宽平稳的。
3、二阶平稳假设假定研究区域化随机变量的协方差存在，实际就是假设了区域化变量有一个有限的先验方差。
4、Wide-sense stationary，W SS)、二阶平稳或者协方差平稳。WSS 随机过程仅仅要求一阶和二阶矩不随时间变化。数学期望为常数，自相关函数仅与时间间隔有关。狭义平稳一定是广义平稳，反之不一定成立。
到此，以上就是小编对于广义平稳过程的判断条件的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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