Procedure random o Stochastic
Una procedura stochastic è generalmente vista come una famiglia di variabili random o una collezione di grandi numeri di registrazioni che descrivono un fenomeno fisico. I record possono essere una funzione del tempo {xk(t)} o frequenza {xk(f)}. Ogni record è diverso in qualcosa. Non è possibile quindi includere tutti i record nell'analisi. Invece, un processo random è descritto in termini di proprietà statistiche. Ogni carico in uno studio di vibrazione random è un processo random. Il responso di un modello a questi carichi è inoltre un processo random descritto in termini statistici.
Funzione di autocorrelazione
La funzione di autocorrelazione di un processo random descrive la correlazione tra i valori in un record in momenti diversi nel tempo. Viene definito come valore presunto del prodotto di una variabile random x(t) con una versione di tempo spostata.
(Eq.1)
Radice quadrata media (ms)
La radice media fornisce una misura di energia associata con il processo random.
Viene definito come valore della funzione di autocorrelazione per τ = 0
(Eq.2)
dove E è definito l'operatore di aspettativa. La radice quadrata positiva del valore medio è conosciuta come radice quadrata media o ms.
Variante
Il valore della radice media di un processo random circa la sua media μx.
(Eq.3)
La radice quadrata positiva della variante è conosciuta come deviazione standard.
Capacità densità spettrale (psd)
La densità spettrale è definita come trasformazione Fourier della funzione di autocorrelazione di un processo random.
(Eq.4)
La densità spettrale descrive il modo in cui l'energia del processo random è distribuito nel dominio di frequenza.
Rumore bianco
Un segnale di rumore bianco ha un potere di densità spettrale uniforme in tutte le frequenze. In altre parole, l'energia del segnale è distribuita equamente in tutte le frequenze.