非确定性信号，亦称随机信号，这类信号的值会随偶然因素的变动而变化，但其变化依然遵循一定的概率分布规律。这类信号的特性可以通过计算其平均值、数学期望和方差等统计量来进行分析和描述。

在处理随机信号时，平均值用来反映信号在一个长时段内的总体水平，而数学期望则为随机变量的平均取值，它能够更精确地描述信号的中心趋势。方差则用来衡量信号值相对于其平均值或数学期望的离散程度，方差越大，信号的变化越剧烈。

以一个实际例子说明，假设某设备的输出电压随时间变化，由于各种随机因素（如环境温度、电源波动等）的影响，其电压值会有所波动，但这些波动是随机的，且符合一定的概率分布。通过计算电压的平均值、数学期望和方差，我们可以更好地理解和预测设备的输出特性，这对于设备的稳定性和性能优化具有重要意义。

对于随机信号的研究和应用，概率论和统计学提供了强有力的工具。通过概率分布函数、累积分布函数等概念，可以更深入地理解随机信号的行为模式。这些工具不仅有助于信号分析，还能应用于通信系统、金融建模、物理实验等领域，为相关技术的发展提供了理论支持。