均方值随机信号的特性随机过程的各个样本记录都不一样，因此不能象确定性信号那样用明确的数学关系式来表达
但是，这些样本记录却有共同的统计特性，因此，随机信号可以用概率统计特性来描述
常用的有以下几个主要的统计函数：(1) 均方值、均值和方差；(2) 概率密度函数；(3) 自相关函数；(4) 功率谱密度函数；(5) 联合统计特性
均方值、均值和方差随机信号的强度，可以用其均方值来描述
对于平稳的遍历性随机过程，随机信号的均方值用样本函数平方值的时间平均来表示，即称为均方值，均方值的正平方根称为均方根值，表示为
工程上常把数据信号看成是不随时间而变化的静态分量(即直流分量) 和随时间而变化的动态分量二部分之和
静态分量可用均值来表示，均值用公式表示随机信号的动态分量部分可以用方差来表述
方差是偏离均值的平方的均值，它反映了过程离开均值的波动情况
用公式表示方差的正平方根为标准偏差，这在误差分析中是十分重要的参数
展开上式可知方差等于均方值减去均值的平方，即当均值等于0时，则
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