马尔科夫随机场一般是离散的。当然也有连续的马尔可夫随机场，如果假设这个马尔可夫随机场定义在一个域U上面而且任意x∈U，Y(x)都是服从高斯分布的，而且两点间的covariance function K(x,y)=G(x,y)，where G是对应U的格林函数，那么这个随机场既是马尔可夫随机场，也是高斯随机场。

matlab移动平均数代码Random_Field_Generation Matlab代码使用转向带法，矩阵分解，KL展开和移动平均法生成平稳的高斯随机场。

在“ m”乘“ n”网格上模拟静态高斯场输入： - 'm' 和 'n' 用于评估 m*n 网格上的字段； 注意协方差矩阵的大小是 m^2*n^2； -标量函数rho（h），其中“ h”是二维向量输入和 cov(X_t,Y_s)=rho(ts) 是 cov。 的函数二维平稳高斯场； 请参阅下面的参考； 输出： - 两个统计独立的字段“field1”和“field2” 在m * n网格上； - 向量 'tx' 和 'ty' 以便通过绘制场图像c（tx，ty，field1） 例子： rho=@(h)((1-h(1)^2/50^2-h(1)*h(2)/(15*50)-h(2)^2/15^2).. . *exp(-(h(1)^2/50^2+h(2)^2/15^2))); % 定义协方差函数Fixed_Gaussian_process(512,384,rho); % 不需要输出时的绘图参考： Kroe