隨機過程

內(nèi)容概要

本書全面介紹了隨機過程理論中經(jīng)典的線性與非線性系統(tǒng)分析技術和假設檢驗技術，詳細闡述了最優(yōu)估計方法、用于分類的最優(yōu)決策規(guī)則，描述了性能評價的準則和評估方法。此外，本書還深入研究了噪聲中隨機過程的濾波、估計和檢測問題。    全書共分為10章，包括概率空間與概率、隨機變量、隨機變量估計、隨機過程、隨機過程通過線性系統(tǒng)、隨機過程通過非線性系統(tǒng)、最優(yōu)線性維納濾波器、最優(yōu)線性卡爾曼濾波器、離散觀測信號的檢測理論以及連續(xù)觀測信號的檢測理論等內(nèi)容。本書在圍繞主題進行深入分析的同時，給出了許多應用實例和習題，是一本容易理解的適用性較強的書。    本書既可以作為研究生和大學本科高年級學生的教材，也可以供相關領域的工程技術人員自學參考。

書籍目錄

第1章 概率空間與概率 1.1 概率空間的定義 1.2 聯(lián)合概率空間 1.3 條件概率 1.4 隨機點 1.5 小結 習題 參考文獻第2章 隨機變量 2.1 隨機變量的定義 2.2 常見的連續(xù)隨機變量 2.3 常見的離散隨機變量 2.4 一元隨機變量的變換 2.5 期望值的計算 2.6 二元隨機變量 2.7 二元隨機變量的兩個函數(shù) 2.8 二元隨機變量的一個函數(shù) 2.9 E[h(X，Y)】的計算 2.10 多隨機變量 2.11 N個隨機變量的M個函數(shù) 2.12 小結 習題 參考文獻第3章 隨機變量估計 3.1 變量估計 3.2 線性最小均方誤差(MMSE)估計 3.3 非線性最小均方誤差(MMSE)估計 3.4 隨機變量估計的性質 3.5 貝葉斯估計 3.6 非隨機參量的估計 3.7 小結 習題 參考文獻第4章 隨機過程 4.1 隨機過程的定義 4.2 隨機過程的特征 4.3 隨機過程的平穩(wěn)性 4.4 隨機過程舉例 4.5 隨機過程的定積分 4.6 隨機過程的聯(lián)合特征 4.7 高斯隨機過程 4.8 白色隨機過程 4.9 ARMA隨機過程 4.10 周期性隨機過程 4.11 連續(xù)隨機過程的采樣 4.12 各態(tài)歷經(jīng)隨機過程 4.13 小結 習題 參考文獻第5章 隨機過程通過線性系統(tǒng)第6章 隨機過程通過非線性系統(tǒng)第7章 最優(yōu)線性維納濾波器第8章 最優(yōu)線性卡爾曼濾波器第9章 離散觀測信號的檢測理論第10章 連續(xù)觀測信號的檢測理論附錄A 雙邊拉普拉斯變換附錄B 二項分布概率表附錄C 離散隨機變量及其性質表附錄D 連續(xù)隨機變量及其性質表附錄E 高斯累積分布函數(shù)表

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