严平稳随机过程的分布代码

在统计信号处理和随机过程理论中，描述严平稳随机过程通常涉及到其概率分布特性和统计特性。严平稳随机过程（也称为广义自相关稳定过程）是指在任意时间平移下，其均值、方差以及各阶矩都是常数，而且其谱密度函数在整个频率域内是一致的。

在编写涉及严平稳随机过程分布的代码时，这通常是通过数学软件包如Python的NumPy库或者专门用于信号处理的库如SciPy来完成的。例如，在Python中，你可以使用以下步骤：

import numpy as np
from scipy.signal import welch

# 假设我们有一个模拟的严平稳随机信号数据
signal = np.random.normal(size=1000)  # 正态分布作为示例

# 计算功率谱密度（PSD），这是评估平稳性的常用方法
f, psd = welch(signal, fs=1, nperseg=256, noverlap=128)

# 现在psd是一个二维数组，其中第一维是频率，第二维是估计的PSD点
# 可以进一步分析这个PSD是否接近某个理论模型的分布，比如高斯白噪声的谱密度

# 如果想直接检查是否严平稳，可以计算并比较不同时间窗口内的PSD是否一致
# 这需要对数据进行多次滑动窗口处理，并对比结果的稳定性

# 相关问题:
1. 你能提供一些常见的严平稳随机过程的例子吗？
2. 在实际应用中，如何验证一个信号是否满足严平稳条件？
3. 使用哪些工具可以绘制严平稳随机过程的概率密度函数（PDF）？

请注意，以上代码仅是一个基本示例，实际的实现会依赖于所使用的特定信号和具体的需求。