毛用才、胡奇英编著的《随机过程》第1章对随机过程一些必备的概率论知识作了复习性的简要介绍。第2章除对随机过程的基本概念、随机过程的有限维分布、随机过程的数字特征作了介绍外，还列举了常用的几个重要的随机过程。第3章介绍二阶矩过程的均方微积分。第4章介绍平稳过程，着重介绍了宽平稳过程及其相关函数与功率谱密度，并且讨论了平稳过程在线性系统中的应用、平稳过程的各态历经性与谱分解。第5章讨论了可数状态的离散时间与连续时间马氏过程，着重讨论了转移概率、状态分类和平稳分布等。第6章介绍了更新过程、马氏更新过程和广义半马氏过程。第7章介绍了近年来正在引起研究者注意的随机过程的高阶统计量及其高阶谱，非平稳随机过程的Wwigner-Ville谱分析和高阶循环平稳过程的循环统计量及其循环谱等内容。

毛用才、胡奇英编著的《随机过程》是工科研究生进一步学习随机过程的一本教材和参考书。本书在工科大学生已有的数学知识基础上，采取工科学生和工程技术人员易于接受的叙述方式，较全面地介绍了现代科学技术中常见的主要随机过程及其应用。全书共分7章，内容包括概率论的补充知识、随机过程的基本概念、二阶矩过程的均方微积分、平稳过程、马尔可夫过程、更新过程与马尔可夫更新过程、非平稳随机过程。

《随机过程》内容简练，通俗易懂，凡具有工科数学基础和工科概率论基础的读者都可阅读。

《随机过程》可作为工科院校高年级本科学生及研究生教材，也可供具有工科大学数学基础，从事相关工作的工程技术人员参考。

前言

第1章 概率论补充知识

　1.1 概率空间

　　1.1.1 事件域

　　1.1.2 概率

　　1.1.3 条件概率空间

　　1.1.4 事件的独立性

　1.2 随机变量

　　1.2.1 随机变量

　　1.2.2 随机向量及其分布

　　1.2.3 随机变量的独立性

　　1.2.4 随机变量的数字特征

　1.3 特征函数

　　1.3.1 特征函数的定义

　　1.3.2 特征函数的一些性质

　　1.3.3 惟一性定理

　　1.3.4 多元特征函数

　1.4 多元正态分布

　　1.4.1 多元正态分布的定义

　　1.4.2 n维正态变量的特征函数

　　1.4.3 多维正态分布的性质

　1.5 随机变量序列的收敛性

　　1.5.1 随机变量序列的收效性

　　1.5.2 连续性定理

　　1.5.3 弱大数定律和强大数定律

　1.6 随机变量函数的分布

　　1.6.1 单个随机变量函数的分布

　　1.6.2 多个随机变量函数的分布

　　1.6.3 二维随机向量的变换

　1.7 条件数学期望

　　1.7.1 条件数学期望的定义

　　1.7.2 条件数学期望的性质

　习题一

第2章 随机过程的基本概念

　2.1 随机过程的定义

　2.2 随机过程的分布及其数字特征

　　2.2.1 随机过程的有穷维分布

　　2.2.2 随机过程的数字特征

　2.3 复随机过程

　2.4 几种重要的随机过程类型

　　2.4.1 二阶矩过程

　　2.4.2 正态过程

　　2.4.3 正交增量过程

　　2.4.4 独立增量过程

　2.5 Wiener过程

　2.6 Poisson过程

　　2.6.1 Poisson过程的定义

　　2.6.2 Poisson过程的数学模型

　　2.6.3 Poisson过程的到达时间与点间间隔分布

　　2.6.4 复合Poisson过程

　习题二

第3章 二阶矩过程的均方微积分

　3.1 随机变量序列的均方极限

　3.2 随机过程的均方连续

　3.3 随机过程的均方导数

　3.4 随机过程的均方积分

　　3.4.1 二阶矩过程的均方积分概念

　　3.4.2 均方积分的一些性质

　　3.4.3X（t）在［a，b]上的均方不定积分

　3.5 均方随机微分方程

　3.6 正态过程的均方微积分

　习题三

第4章 平稳过程

　4.1 平稳过程的定义

　　4.1.1 严平稳过程

　　4.1.2 宽平稳过程

　4.2 平稳过程相关函数的性质

　　4.2.1 平稳过程自相关函数的性质

　　4.2.2 联合平稳过程的互相关函数及其性质

　4.3 平稳过程的功率谱密度

　　4.3.1 谱函数和谱密度的定义

4.3.2 谱密度的物理意义

4.3.3 谱密度的性质

4.3.4 联合平稳过程的互谱密度及其性质

 4.4 线性系统中的平稳过程

4.4.1 线性时不变系统的基本概念

4.4.2 线性时不变系统对随机输入的响应

4.4.3 线性时不变系统的输入、输出的互相关函数与互谱密度

 4.5 平稳过程的谱分解

4.5.1 平稳过程的谱分解

4.5.2 平稳时间序列的谱分解

 4.6 平稳过程的各态历经性

4.6.1 平稳过程的各态历经性的概念和条件

4.6.2 平稳过程具有各态历经性的充要条件

4.6.3 均值函数与自相关函数的估计式

 习题四

第5章 马尔可夫过程

 5.1 马尔可夫过程的定义

 5.2 马氏链的转移概率

 5.3 马氏链的状态分类

5.3.1 状态类型的定义

5.3.2 状态类型判别

5.3.3 状态间的关系

5.3.4 状态空间分解

 5.4 转移概率的极限与平稳分布

5.4.1 转移概率的极限

5.4.2 平稳分布

 5.5 连续时间马氏过程的转移概率

 5.6 马氏过程的遍历性和平稳分布

5.6.1 状态空间分解与遍历性

5.6.2 平稳分布

 5.7 应用举例

5.7.1 一般马尔可夫型可修系统的可靠性分析

5.7.2 生灭过程与排队系统

5.7.3 通信系统中的应用

 习题五

第6章 更新过程与马尔可夫更新过程

 6.1 更新过程的定义

 6.2 更新方程与极限定理

 6.3 剩余寿命与现时寿命

 6.4 延迟与终止过程

 6.5 马尔可夫更新过程的定义

 6.6 状态分类与极限概率

 6.7 马尔可夫更新方程与极限定理

 6.8 再生过程与报酬过程

 6.9 广义半马氏过程简介

6.9.1 模型

6.9.2 平稳分布

 习题六

第7章 非平稳随机过程

 7.1 随机过程的高阶统计量的定义和性质

7.1.1 矩与累积量

7.1.2 多谱（累积量谱）

7.1.3 线性非正态过程

 7.2 非平稳过程的Wigner-Ville时频谱分析

7.2.1 随机时变连续信号和非平稳随机过程的WV谱

7.2.2 随机时变离散信号和非平稳随机序列的WV谱

7.2.3 线性随机时变系统输出的WV谱

 7.3 循环平稳过程

7.3.1 严循环平稳过程

7.3.2 宽循环平稳过程

 7.4 二阶循环平稳过程的循环相关函数与循环谱

 7.5 高阶循环平稳过程的循环累积量与循环谱

 习题七

参考文献