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內容簡介

　　《隨機信號分析理論與實踐》介紹瞭隨機過程的基本理論及在隨機信號分析中的應用，包括概率論基礎、隨機過程及其統計特徵、隨機信號通過係統分析、窄帶隨機信號分析和馬爾可夫過程及其應用等內容。《隨機信號分析理論與實踐》特色在於以創建應用型大學思想為指導，采取理論結閤實際的方法，在介紹基本理論的同時，輔以大量的仿真程序，從理論和實踐兩個方麵展示隨機信號分析的研究方法和結果，並對仿真的基本要求和技巧進行瞭較為詳細的說明。《隨機信號分析理論與實踐》可以作為電子、信息類本科及研究生教學用書，也可以作為數學專業本科生、相關科研工作者及對MALAB應用感興趣的人員的參考書。

目錄

第1章 隨機分析的數學基礎
1．1 隨機現象基本概念
1．1．1 隨機事件的關係及運算
1．1．2 隨機事件的運算律
1．1．3 概率的定義及其性質
1．1．4 古典概型及其濛特卡諾模擬
1．1．5 條件概率與全概率公式
1．1．6 貝努利大數定律及其應用
1．1．7 事件的獨立性
1．2 一維隨機變量及其概率分布
1．2．1 隨機變量及其分布函數
1．2．2 離散型隨機變量及其分布律
1．2．3 連續型隨機變量及其分布律
1．3 多維隨機變量及其分布函數
1．4 隨機變量函數的概率分布
1．5 隨機變量的數字特徵
1．6 本章小結

第2章 隨機過程基本理論
2．1 隨機過程
2．1．1 隨機過程的定義
2．1．2 隨機過程的分類
2．1．3 隨機過程的概率分布
2．2 隨機過程的數字特徵
2．2．1 數學期望
2．2．2 均方值與方差
2．2．3 自相關函數和協方差函數
2．2．4 互相關函數和互協方差函數
2．3 隨機過程的平穩性和遍曆性
2．3．1 嚴平穩隨機過程
2．3．2 寬平穩隨機過程
2．3．3 寬平穩過程自相關函數的性質
2．3．4 寬平穩過程的均方遍曆性
2．4 隨機信號的譜分析
2．4．1 經典傅裏葉分析迴顧
2．4．2 隨機過程的功率譜密度
2．4．3 隨機信號自相關函數的估計
2．4．4 自相關函數估計的實際應用——基音周期分析
2．4．5 平穩隨機信號的譜估計
2．5 幾種典型的隨機過程
2．5．1 二階矩過程
2．5．2 獨立隨機過程
2．5．3 獨立增量過程和平穩增量過程
2．5．4 馬爾可夫過程
2．5．5 平穩隨機過程
2．5．6 高斯過程（正態過程）
2．5．7 維納過程
2．6 本章小結

第3章 隨機信號通過係統分析
3．1 確定信號通過綫性係統分析
3．2 隨機信號通過綫性係統分析
3．2．1 輸齣信號的數學期望、方差和自相關函數
3．2．2 輸齣信號與輸入信號的互相關函數
3．2．3 輸齣信號的功率譜密度
3．3 白噪聲通過綫性係統分析
3．3．1 噪聲帶寬
3．3．2 白噪聲通過理想綫性係統
3．3．3 白噪聲通過綫性係統的應用舉例
3．4 隨機信號通過非綫性係統分析
3．4．1 隨機信號通過平方律檢波器
3．4．2 隨機信號通過半波綫性檢波器
3．4．3 隨機信號通過乘法器
3．4．4 維納濾波器和卡爾曼濾波器簡介
3．5 本章小結

第4章 窄帶隨機信號分析
4．1 窄帶隨機信號的概念
4．2 希爾伯特變換
4．2．1 希爾伯特變換的定義
4．2．2 希爾伯特變換的性質
4．2．3 希爾伯特變換在通信中的應用
4．2．4 窄帶信號的復數錶示
4．2．5 希爾伯特一黃變換及其應用
4．2．6 小波變換及其應用
4．3 窄帶隨機過程的包絡和相位分布
4．3．1 窄帶隨機過程的同相和正交分解
4．3．2 同相分量與正交分量的統計特性
4．3．3 窄帶高斯過程包絡和相位的一維概率密度
4．3．4 窄帶高斯過程包絡和相位的二維概率密度
4．3．5 窄帶高斯過程包絡平方的概率密度
4．4 餘弦信號加窄帶高斯過程
4．4．1 餘弦信號加窄帶高斯過程包絡和相位的分布
4．4．2 餘弦信號加窄帶高斯過程包絡平方的分布
4．4．3 餘弦信號加窄帶高斯過程的應用
4．5 X2分布和非中心x2分布
4．5．1 x2分布
4．5．2 非中心x2分布
4．6 本章小結

第5章 馬爾可夫過程
5．1 馬爾可夫過程的概念
5．2 齊次馬爾可夫鏈及其平穩分布
5．2．1 馬爾可夫鏈
5．2．2 齊次馬爾可夫鏈及其平穩分布
5．2．3 馬爾可夫信源及其熵的計算
5．2．4 馬爾可夫鏈的應用舉例
5．3 連續參數馬爾可夫鏈——泊鬆過程
5．4 隱馬爾可夫模型及其應用
5．4．1 HMM的概念
5．4．2 HMM的三個基本問題及其算法
5．4．3 HMM的各種不同類型
5．4．4 連續參數HMM
5．4．5 HMM應用舉例
5．5 本章小結
附錄A Cauchy-Schwartz不等式
附錄B 常用MATLAB命令（函數）及其用法
附錄C 傅裏葉變換
附錄D 帕賽瓦定理
參考文獻
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