平稳过程是一种重要的随机过程，其主要的统计特性不会随时间推移而改变。平稳过程的基本理论是在20世纪30～40年代建立和发展起来的，到如今已相当完善，其后的研究主要是向某些特殊类型以及多维平稳过程、平稳广义过程和齐次随机场等方面发展。其有关理论在自动控制、信息论、无线电技术中均有应用。在数学中，平稳过程或者严格平稳过程是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程[1]。因此，数学期望和方差这些参数也不随时间和位置变化。在时间序列分析中稳态作为一个工具使用，在这里原始数据经常转换为平稳态，例如经济学数据经常随着季节或者价格水平变化。如果这些过程是平稳过程与一个或者多个呈现一定趋势的过程的线性组合，那么这些过程就可以表述为趋势平稳。将这些数据进行转换保留平稳数据用于分析的过程称为解趋势。
平稳过程的性质和结论是什么?
⑴严平稳过程的所有一维分布函数F(t;x)=F(x)与t无关;二维分布函数仅是时间间隔的函数，而与两个时刻本身取值无关，即F(t1,t2;x1,x2)=F(t1+τ，t2+τ;x1,x2)=F(0,t2-t1;x1,x2)
⑵若{X(t)，t∈T}是正态过程，则{X(t)，t∈T}是严平稳过程的充要条件是{X(t)，t∈T}位宽平稳过程。
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