最佳答案：自相关高数在分析随机信号时候是非常有用的。我们在信号与系统中学过，通过傅里叶变换可以将一个时域信号转变为频域，这样可以更简单地分析这个信号的频谱。但这有个前提，那就是我们分析的信号是确定信号，即无噪声
自相关高数在分析随机信号时候是非常有用的。我们在信号与系统中学过，通过傅里叶变换可以将一个时域信号转变为频域，这样可以更简单地分析这个信号的频谱。但这有个前提，那就是我们分析的信号是确定信号，即无噪声的信号（sin就是sin，cos就是cos）。而在真正的通信中，我们的传输环境是非常复杂的，充满了噪声。很多时候噪声的分布服从高斯分布（噪声幅度低的概率大，噪声幅度高的概率小）我们称这种噪声叫高斯白噪声（其对应的信道叫AWGN信道）。
在一个信号传输中，这种噪声会叠加在信号上，那接收端我们收到的就不是一个确定信号，而是一个随时间变化的信号。即使我们信号发送端始终发送同一个信号，但由于每次叠加的噪声不同，接收端收到的信号也不同，此时我们管这种信号叫随机信号。
随机信号直接进行傅里叶变换后，在频域会产生非常多的噪声频带，如果在噪声较大、信号较小的情况下，噪声的频谱甚至会淹没原信号的频谱，从而让我们无法分析。而自相关函数的定义我们都知道，
