正態性檢驗可用概率密度函IRFHM9331TRPBF數分析、卡埃平方擬合優度檢驗法、偏態峰態檢驗法。平穩隨機振動數據的概率結構非常重要。一般假設隨機信號服從正態（或高斯）分布，它的概率密度函數為

           
    其中，以和Ux分別為信號的均值和標準偏差。當產生信號的結構單元或氣動噪聲單元中包含有非線性特征時，隨機信號的概率分布與正態性有明顯的差別，可能會直接影響到對信號的解釋和應用。這種可能性可以通過該信號的概率密度函數計算，并將它與上式所給的正態概率密度函數相比較來評定。也可用正態性檢驗。
    有幾種不同的正態性統計檢驗方法，最廣泛采用的是Z2擬合良好性檢驗。當統計獨立的數據值茌200～2 000個之間時，Z2檢驗最有效。由于動態數據的離散時間序列值通常都是與時間相關的，根據經驗，這種檢驗方法適用于100< BT<1 000的離散時間序列，其中B為主要動態數據值的近似頻帶寬，而丁為數據序列的持續時間。
    當對隨機信號進行概率密度分析或擬合良好性檢驗時，要求信號必須是平穩的。如果信號是非平穩的，特別是有時變的標準偏差時，即使產生測量結果的現象本身確實是服從高斯分布的，但根據時間平均計算得到的概率密度函數會呈現非高斯分布。因此，重要的是，概率密度計算和正態性檢驗的前提是要求測量數據是平穩的，否則會產生虛假的正態性偏差。