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內(nèi)容簡介:    《新坐標(biāo)大學(xué)本科電子信息類專業(yè)系列教材：隨機(jī)信號分析與處理（第2版）》介紹了隨機(jī)信號分析、檢測與估計(jì)理論的基本原理及其應(yīng)用。全書共8章，主要內(nèi)容包括隨機(jī)變量基礎(chǔ)、隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的線性變換、隨機(jī)過程的非線性變換、窄帶隨機(jī)過程、馬爾可夫過程和泊松過程、估計(jì)理論、檢測理論?！缎伦鴺?biāo)大學(xué)本科電子信息類專業(yè)系列教材：隨機(jī)信號分析與處理（第2版）》在內(nèi)容編排上按照基本理論、應(yīng)用實(shí)例、實(shí)驗(yàn)的形式展開，強(qiáng)調(diào)對隨機(jī)信號分析與處理基本概念的理解和系統(tǒng)方法的掌握，注重理論和實(shí)踐的結(jié)合，特別是強(qiáng)調(diào)MATLAB在隨機(jī)信號分析與處理中的應(yīng)用，書中給出了大量的例題和信號處理實(shí)例，每章最后附有研討題、習(xí)題、計(jì)算機(jī)作業(yè)、實(shí)驗(yàn)和課程設(shè)計(jì)內(nèi)容，部分習(xí)題附有答案。
    《新坐標(biāo)大學(xué)本科電子信息類專業(yè)系列教材：隨機(jī)信號分析與處理（第2版）》可作為高等學(xué)校電子信息類專業(yè)本科生的教材，也可供信號處理相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員參考。

作者簡介:

目錄:第1章 隨機(jī)變量基礎(chǔ)
1.1 概率論的基本術(shù)語
1.2 隨機(jī)變量的定義
1.3 隨機(jī)變量的分布函數(shù)與概率密度
1.4 多維隨機(jī)變量及分布
1.4.1 二維隨機(jī)變量
1.4.2 條件分布
1.4.3 多維分布
1.5 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.5.1 均值
1.5.2 方差
1.5.3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
1.5.4 矩
1.5.5 數(shù)字特征計(jì)算舉例
1.6 隨機(jī)變量的函數(shù)
1.6.1 一維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
1.6.2 多維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
1.6.3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)字特征
1.7 多維正態(tài)隨機(jī)變量
1.7.1 二維正態(tài)隨機(jī)變量
1.7.2 多維正態(tài)隨機(jī)變量
1.7.3 正態(tài)隨機(jī)變量的線性變換
1.8 復(fù)隨機(jī)變量及其統(tǒng)計(jì)特性
1.9 信號處理實(shí)例
1.1 0MATLAB的統(tǒng)計(jì)函數(shù)
1.1 0.1 概率密度和概率分布函數(shù)
1.1 0.2 用MATLAB求隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特性
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
研討題
附錄A全概率公式和貝葉斯公式

第2章 隨機(jī)過程的基本概念
2.1 隨機(jī)過程的基本概念及定義
2.2 隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)描述
2.2.1 隨機(jī)過程的概率分布
2.2.2 隨機(jī)過程的數(shù)字特征
2.3 平穩(wěn)隨機(jī)過程
2.3.1 平穩(wěn)隨機(jī)過程的定義
2.3.2 平穩(wěn)隨機(jī)過程自相關(guān)函數(shù)的特性
2.3.3 平穩(wěn)隨機(jī)過程的相關(guān)系數(shù)和相關(guān)時(shí)間
2.3.4 其他平穩(wěn)的概念
2.3.5 隨機(jī)過程的各態(tài)歷經(jīng)性
2.4 隨機(jī)過程的聯(lián)合分布和互相關(guān)函數(shù)
2.4.1 聯(lián)合分布函數(shù)和聯(lián)合概率密度
2.4.2 互相關(guān)函數(shù)及其性質(zhì)
2.5 隨機(jī)過程的功率譜密度
2.5.1 連續(xù)時(shí)間隨機(jī)過程的功率譜
2.5.2 隨機(jī)序列的功率譜
2.5.3 互功率譜
2.5.4 非平穩(wěn)隨機(jī)過程的功率譜
2.6 典型的隨機(jī)過程
2.6.1 白噪聲
2.6.2 正態(tài)隨機(jī)過程
2.7 基于MATLAB的隨機(jī)過程分析方法
2.7.1 隨機(jī)序列的產(chǎn)生
2.7.2 隨機(jī)序列的數(shù)字特征估計(jì)
2.7.3 概率密度估計(jì)
2.8 信號處理實(shí)例
2.8.1 脈沖幅度調(diào)制信號的功率譜
2.8.2 數(shù)字圖像的直方圖均衡
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
研討題
實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)2.1 隨機(jī)過程的模擬與特征估計(jì)
實(shí)驗(yàn)2.2 數(shù)字圖像直方圖均衡

第3章 隨機(jī)過程的線性變換
3.1 變換的基本概念和基本定理
3.1.1 變換的基本概念
3.1.2 線性變換的基本定理
3.2 隨機(jī)過程通過線性系統(tǒng)分析
3.2.1 沖激響應(yīng)法
3.2.2 頻譜法
3.2.3 平穩(wěn)性的討論
3.3 限帶過程
3.3.1 低通過程
3.3.2 帶通過程
3.3.3 噪聲等效通能帶
3.4 隨機(jī)序列通過離散線性系統(tǒng)分析
3.5 最佳線性濾波器
3.5.1 輸出信噪比最大的最佳線性濾波器
3.5.2 匹配濾波器
3.5.3 廣義匹配濾波器
3.6 線性系統(tǒng)輸出端隨機(jī)過程的概率分布
3.6.1 正態(tài)隨機(jī)過程通過線性系統(tǒng)
3.6.2 隨機(jī)過程的正態(tài)化
3.7 信號處理實(shí)例：有色高斯隨機(jī)過程的模擬
3.7.1 頻域法
3.7.2 時(shí)域?yàn)V波法
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
研討題
實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)3.1 典型時(shí)間序列模型分析
實(shí)驗(yàn)3.2 隨機(jī)過程通過線性系統(tǒng)分析

第4章 隨機(jī)過程的非線性變換
4.1 非線性變換的直接分析法
4.1.1 概率密度
4.1.2 均值和自相關(guān)函數(shù)
4.2 非線性系統(tǒng)分析的變換法
4.2.1 變換法的基本公式
4.2.2 Price定理
4.3 非線性系統(tǒng)分析的級數(shù)展開法
4.4 信號處理實(shí)例：量化噪聲分析
習(xí)題
研討題

第5章 窄帶隨機(jī)過程
5.1 希爾伯特變換
5.1.1 希爾伯特變換的定義
5.1.2 希爾伯特變換的性質(zhì)
5.2 信號的復(fù)信號表示
5.2.1 確知信號的復(fù)信號表示
5.2.2 隨機(jī)信號的復(fù)信號表示
5.3 窄帶隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特性
5.3.1 窄帶隨機(jī)過程的準(zhǔn)正弦振蕩表示
5.3.2 窄帶隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特性
5.4 窄帶正態(tài)隨機(jī)過程包絡(luò)和相位的分布
5.4.1 窄帶正態(tài)噪聲的包絡(luò)和相位的分布
5.4.2 窄帶正態(tài)噪聲加正弦信號的包絡(luò)和相位的分布
5.4.3 窄帶正態(tài)過程包絡(luò)平方的分布
5.5 信號處理實(shí)例--通信系統(tǒng)的抗噪性能分析
5.5.1 幾種常見的調(diào)制解調(diào)技術(shù)
5.5.2 解調(diào)系統(tǒng)的抗噪性能分析
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
研討題
實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)5.1 窄帶高斯隨機(jī)過程的產(chǎn)生
實(shí)驗(yàn)5.2 語音信號通過非線性系統(tǒng)分析（課程設(shè)計(jì)）

第6章 馬爾可夫過程與泊松過程
6.1 馬爾可夫鏈
6.1.1 馬爾可夫鏈的定義
6.1.2 馬爾可夫鏈的轉(zhuǎn)移概率及矩陣
6.1.3 切普曼柯爾莫哥洛夫方程
6.1.4 齊次馬爾可夫鏈
6.1.5 平穩(wěn)鏈
6.1.6 馬爾可夫鏈中狀態(tài)分類
6.1.7 遍歷性
6.2 隱馬爾可夫模型（HMM）
6.3 馬爾可夫過程
6.3.1 一般概念
6.3.2 切普曼柯爾莫哥洛夫方程
6.4 獨(dú)立增量過程
6.4.1 獨(dú)立增量過程定義
6.4.2 泊松過程
6.4.3 維納過程
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
實(shí)驗(yàn)
通信信道誤碼率分析

第7章 估計(jì)理論
7.1 估計(jì)的基本概念
7.2 貝葉斯估計(jì)
7.2.1 最小均方估計(jì)
7.2.2 條件中位數(shù)估計(jì)
7.2.3 最大后驗(yàn)概率估計(jì)
7.3 最大似然估計(jì)
7.4 估計(jì)量的性能
7.4.1 性能指標(biāo)
7.4.2 無偏估計(jì)量的性能邊界
7.5 線性最小均方估計(jì)
7.6 最小二乘估計(jì)
7.6.1 估計(jì)原理
7.6.2 估計(jì)性能
7.7 波形估計(jì)
7.7.1 波形估計(jì)的一般概念
7.7.2 維納濾波器
7.8 信號處理實(shí)例
7.8.1 距離估計(jì)
7.8.2 目標(biāo)跟蹤
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
研討題
實(shí)驗(yàn)
維納濾波實(shí)驗(yàn)--噪聲中語音信號的恢復(fù)

第8章 檢測理論
8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
8.2 判決準(zhǔn)則
8.2.1 貝葉斯準(zhǔn)則
8.2.2 極大極小準(zhǔn)則
8.2.3 紐曼皮爾遜準(zhǔn)則
8.3 檢測性能及其蒙特卡羅仿真
8.3.1 接收機(jī)工作特性
8.3.2 檢測性能的蒙特卡羅仿真
8.4 復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)
8.4.1 貝葉斯方法
8.4.2 一致最大勢檢驗(yàn)
8.4.3 廣義似然比檢驗(yàn)
8.5 多元假設(shè)檢驗(yàn)
8.6 噪聲中信號的檢測
8.6.1 高斯白噪聲中確定性信號的檢測
8.6.2 最佳接收機(jī)的性能
8.7 信號處理實(shí)例
8.7.1 加性高斯信道中基帶數(shù)字傳輸
8.7.2 雙門限檢測器
8.7.3 模式識別（分類）
習(xí)題
計(jì)算機(jī)作業(yè)
研討題
實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)8.1 檢測性能的蒙特卡羅仿真
實(shí)驗(yàn)8.2 圖像模式識別
部分習(xí)題參考答案
參考文獻(xiàn)