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其指数的衰减速度完全取决于图像类型与图像的细节结构。实际上，由于信源的信号处理往往是在频域上进行，这时可以通过傅里叶变换将信源的自相关函数转换为功率谱密度。功率谱密度也可以直接测试。

语声信号一般也可以用一个随机过程X（t）来表示。语声信源的统计特性主要有语声的幅度概率分布、自相关函数、语声平均功率谱以及语声共振峰频率分布等。实验结果表明语声的幅度概率分布可用伽玛（γ）分布或拉普拉斯分布来近似。语声信号的自相关函数，根据实验也可以大致认为属于负指数分布类型，且样点间相关性很强，一般高达0.9以上。语声信号的平均功率谱的测试表明，语声主要能量集中在1千赫以下。语声的共振峰频率是语声功率谱的主要峰值。这样的峰值并非一个，而且它的值随音调的变化有一定的变动范围。人们对汉语、英语的共振峰分布已获得一定的测试结果。 

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