求教：两个高斯过程的基本问题

把joint pdf写出来，因为没有correlation，可以写成两个Gaussian pdf相乘。得证

仅由non-correlation, joint pdf怎么可能写成2个Gaussian pdf相乘的形式？
另外这个结论“两个高斯过程，相互独立和不相关等价”成立貌似需要什么其他条件

对于高斯过程
不需要别的条件了吧

这是两个高斯过程，两个随机过程，分别是高斯过程啊
张贤达那本现代信号处理中，提到 这个结论，也有课后习题，但好像是在平稳条件下

高斯过程。。。
时间太久，忘了具体定义了

好像在什么条件下可以直接相等
数学上貌似有证明的

查了一下
join pdf=fx pdf * fy pdf
是两个随即过程X和Y相互独立的充分必要条件

这个应该是随机变量独立的一个充分条件（不是所有随机变量都有pdf）。
证明随机过程的独立是一件比较麻烦的事情，严格来讲应该是要证明两个随机过程各自所在的sigma代数是独立的。
而这里提到的随机过程的相关性的定义是很模糊的，随机过程之间的相关，显然要考虑时间轴上的点集的相关性。

高斯过程我没有推过，不过记得以前学概率时候，要是2个高斯变量倒好退，不相关就是
相关系数为0，独立就是联合概率密度等于2个变量密度乘积，能够互推就说明等价啊。
我想高斯过程应该可以进行类似的推导吧^_^。