我学习控制工程有一段时间了，我研究了很多传递函数和频域设计。从教科书阅读，对我来说，一切似乎都是确定性的。每当我遇到噪声（测量噪声或过程噪声）时，我通常认为在零均值过程的情况下它们的影响会长期抵消。然而，当我开始阅读随机过程或卡尔曼滤波器时，我发现信号的统计特性（如均值、方差、相关性和其他时刻等）具有很多意义。在确定性世界上花了这么多时间，现在我无法理解重要性的随机世界。例如，如果有人向我展示一个随机过程，该过程建模为具有过程创新的状态空间方程，并要求预测未来事件，我想说这个过程的平均值可以通过 SS 方程的确定性部分来确定。过程噪声可以忽略不计，因为我们无法预测它，除非它不是零均值。thr 信号的方差或相关性有什么关系？同样，如果要显示噪声信号，我会要求对 n 个过去的信号点进行平均以消除噪声，或者如果我们知道噪声的频谱信息，我会要求设计适当的抑制滤波器并将信号传递给它。再次想不出将统计属性放在这里的理由。我会要求对 n 个过去的信号点进行平均以消除噪声，或者如果我们知道噪声的频谱信息，我会要求设计适当的抑制滤波器并将信号传递给它。再次想不出将统计属性放在这里的理由。我会要求对 n 个过去的信号点进行平均以消除噪声，或者如果我们知道噪声的频谱信息，我会要求设计适当的抑制滤波器并将信号传递给它。再次想不出将统计属性放在这里的理由。

我知道我在这里遗漏了一些东西，因为我读了太多关于随机过程的文章，但不明白是什么。