在统计学中，互协方差表示两个随机向量 "X" 与 "Y" 之间的协方差 cov("X", "Y")，以区别于随机向量 "X" 的“协方差”即 "X" 的各个标量元素之间的协方差矩阵。在信号处理领域，互协方差是两个信号 (信息论)之间相似性的度量，它也称为“互相关”。互协方差通常用于通过与已知信号做比较从来寻找未知信号的特点。它是信号之间相对于时间的函数，有时也称为"滑动点积"，在模式识别与密码分析学中都有应用。离散函数 "f" 与 "g" 的互协方差定义为其中累计和是在一个合适的整数 "j"