随机信号是不确定的，不能用清楚的数学式表达，只能根据随机过程理论，利用统计方法来进行分析。经常利用均值、均方值、相关函数和功率谱密度函数等统计量来描述随机过程的特征或随机信号的特性。实际上，经常遇到的随机过程多是平稳随机过程而且是各态历经的，因而它的样本函数集平均可以根据某一个样本函数的时间平均来确定。平稳随机信号本身虽仍是不确定的，但它的相关函数却是确定的。在均值为零时，它的相关函数的傅里叶变换或Z变换恰恰可以表示为随机信号的功率谱密度函数，一般简称为功率谱。可见随机信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换的关系，这两个函数分别从频域和时域来描述随机信号的基本特性。
