1.相关定义说明：

随机过程：X(t)和Y(t)
互相关函数：Rxy（t1，t2）=E{X（t1）Y（t2）}
互协方差函数：Cxy（t1，t2）=E{[X（t1）-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]}
Mx(t1)：表X在t1时刻的期望值，其他的同理

2.三者概念

不相关：若互协方差函数Cxy（t1，t2）=E{[X（t1）-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]}为0，则称为不相关。
独立：若其任意维联合概率密度等于各自概率密度的乘积，则称随机过程X(t)和Y(t)相互统计独立。
正交：
在描述确定函数之间的关系时：若互相关函数Rxy（t1，t2）=E{X（t1）Y（t2）}为0，则称正交。
在信号方面：当f1 (t)与f2 (t)在区间[t1,t2]上的内积。〈f1 ,f2 〉= dt=0时，则信号在该区间上正交。

3.三者的关系

当随机变量的期望为零时，不相关和正交等价；即Rxy =Cxy
独立一定不相关，不相关不一定独立 。因为不相关表明二者没有线形关系，独立是指二者没有任何关系，独立的条件比不相关严格

4.高斯随机变量

定义：服从正态分布的变量
特殊性：
对于均值为零的高斯随机变量，独立和不相关等价。
高斯分布的线性变换后仍然服从高斯分布

小tips：

在通信系统中，总是力图按不相关或正交关系来设计在同一信道随机发送的二元或多元信号。对于多数通信信号以及噪声来说，基本上均值都为0，于是在实际应用中，不相关与正交没有本质区别。

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