复高斯分布高斯分布的重要意义不只是形式简单而已高斯分布是具有二阶矩的同分布中不同维度变量之间的协方差为0的一类分布。因此其具有最混乱的特性即对应着最坏的情况。噪声分布情况完全随机因此其往往作为理论推导的初始假设在理论研究中具有重要意义但是要明确的是实际噪声往往不是高斯分布的比如k分布瑞利分布等实际中由于地杂波等的影响干扰往往是具有一定相关性的分布。因此研究高斯分布噪声相当于是在讨论一个最坏情况下的性能下界因而其在雷达处理中最常见、最常用。通信系统中最常见的是复高斯分布其定义如下复高斯分布的熵也有闭式表达式方差Variance对于随机变量 X方差定义为也可以写成协方差的定义对于随机向量 x注意这里,其中为一个随机变量与上面方差不同协方差是对不同随机变量之间的取二阶矩衡量的是不同随机变量之间的相关性。其中的对角线元素就是各自随机变量的方差。协方差和方差的性质乘一个矩阵就是一个线性变换推导直接用协方差定义即可。