;

а переходная взаимная спектральная плотность процессов ,  имеет вид:

.

Если

; 

есть односторонние спектральные плотности, то при известной реализации  длительностью  имеет место

.

Откуда с учетом

,

оценку частотной характеристики можно определить в виде

.

Заметим, наиболее эффективное подавление случайных ошибок при оценке частотных характеристик достигается при осреднении по ансамблю оценок, вычисленных для независимых реализаций входных и выходных переходных процессов. Известно, оценка частотной характеристики не зависит от длины реализации T. Поэтому увеличение Т не приведет к повышению точности оценки. Скорее наоборот, при увеличении Т случайные ошибки могут возрасти, поскольку при этом увеличится вклад внешних помех при расчете функций  и .
Таким образом, очевидна последовательная процедура оценки частотной характеристики одномерной разомкнутой системы:

;
.

Для системы с одним выходом и со многими коррелированными входами частотные характеристики могут быть определены из решения системы линейных уравнений:

;

 - входные процессы,  - выходной процесс; целесообразно определять методом быстрого преобразования Фурье.
Далее. Детерминированная функция  определяет среднюю реакцию системы на некоторый средний входной сигнал (детерминированную функцию). Для уяснения физического смысла происходящих в системе процессов рассмотрим сглаживание реализаций  (рис. 1).

Рис. 1

Простейшим методом является осреднение ординат кривой на некотором интервале около фиксированного t (скользящая средняя). Получим следующую оценку математического ожидания случайного процесса  по одной реализации :

Разбив интервал Т₀ на m равных частей по формуле прямоугольников, получим:

.

Интервал Т₀ следует выбирать так, чтобы в интервале длиной 2Т₀ с центром в точке t математическое ожидание было приблизительно линейно (более строго требуется также малость среднего значения корреляционной функции ) в квадрате с центром в точке (t,t’) и стороной 2Т₀. При дополнительном усреднении по ансамблю N реализаций получим:

.

Одним из возможных способов определения по нескольким реализациям является одновременное сглаживание всех реализаций. Для применения этого способа следует построить все реализации случайной функции на одном графике. Тогда при правильно выбранном масштабе эти реализации образуют отчетливую полосу. Проведя на глаз среднюю линию этой полосы, получим кривую, которую можно принять за оценку математического ожидания. Способ глазомерного сглаживания обладает большей простотой. Однако недостатком этого способа является его субъективность. Предыдущий метод лишен этого недостатка. 
Изложенный прием сглаживания можно использовать для определения корреляционной функции, так как она представляет собой некоторое математическое ожидание. Для этого по экспериментальной кривой  случайного процесса  следует построить графики функции

для различных значений . Сгладив эти кривые, получим оценку значений корреляционной функции  (рис. 2).

Рис. 2

Рассмотрим теперь разомкнутую линейную систему вида

Пусть

,

 и  получаются изложенным выше способом. Тогда в результате прямого преобразования Фурье получим комплексные частотные спектры детерминированных функций  и соответственно:

, ;

 характеризует в среднем частотную передаточную функцию системы для неустановившегося режима; .  могут быть получены методом БПФ. В частном случае, когда есть дельта-функция, будет представлять собой импульсную переходную функцию

.

Во многих случаях изложенные способы оказываются основными при анализе и синтезе человеко-машинных систем; входным сигналом здесь является управляющее воздействие (некоторая функция ошибки), выходом – регулируемая величина. Их апробация приводится в [1…10].