平稳（stationary）

一个随机过程平稳表明该过程进入一种稳态。

严平稳

严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳。

宽平稳

宽平稳又叫二阶平稳，指的是序列协方差（又称“自协方差”）只跟时间区间有关：

并且序列的均值函数（一阶矩）是常数（又称为是“一阶平稳”），序列的方差（二阶矩）是常数。例如白噪声就是宽平稳的。

宽平稳使用序列的特征统计量（各阶矩）来定义的一种平稳性，它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，只要保证序列低阶矩平稳（二阶矩），就能保证序列的主要性质近似稳定。

一般关系

严平稳条件比宽平稳条件苛刻，通常情况下，低阶矩存在严平稳能推出宽平稳成立，反之不成立。

正态过程是个重要的特例，一个宽平稳的正态过程必定是严平稳的。这是因为正态过程的概率密度由均值函数和方差函数完全确定，因而如果均值函数和方差函数不随时间推移而变化，则概率密度函数也不随时间的推移发生变化。

各态历经（ergodicity）

这一次的随机过程跟之前的随机过程的结果分布都一样，即一个随机过程并不会随实验次数的改变而改变（这里的一次实验为对该随机过程的一次采样）。体会一下变中存在不变，变指的是每一次的实验都是对一个随机过程的一次采样，因此每一次实验的结果都可能不同，样本是随机的；不变指的是不管做多少次实验采样得到的结果依旧服从原来的随机过程，随机过程确定。

举个例子，你和你的小伙伴们一起扔骰子，每次都一起扔，你们每次扔骰子呈现的结果分布都跟之前扔骰子的结果分布一样，自相关函数不随时间改变，不会随着扔多了手酸而发生改变。

总结

随机过程平稳针对某一次具体的采样（观察信号从零时刻到T时刻的变化情况，若平稳则说明随机信号从零时刻到T时刻服从同一分布）；而各态历经研究的是对一个随机过程多次采样会有什么结果（不同次实验之间的比较，每一次实验是个时间序列）。

随机过程是对动态系统的一种描述方式，对系统状态随时间变化的一种建模，本质上也是研究信号与系统。一般地，一个随机过程只有是各态历经的才有研究的价值，如果不是各态历经说明系统存在扰动或者不确定性，需要做一些额外的假设或处理。

注意：一个过程是一个时间序列。因此对一个随机过程采样一次，会采样出一个关于时间的序列。