第1章 随机变量基础
1.1 概率论的基本术语
1.2 随机变量的定义
1.3 随机变量的分布函数与概率密度
1.4 多维随机变量及分布
1.4.1 二维分布
1.4.2 条件分布
1.4.3 多维分布
1.5 随机变量的数字特征
1.5.1 均值
1.5.2 方差
1.5.3 协方差与相关系数
1.5.4 矩
1.5.5 计算数字特征举例
1.6 随机变量的函数
1.6.1 一维随机变量函数的分布
1.6.2 多维随机变量函数的分布
1.6.3 随机变量函数的数字特征
1.7 随机变量的特征函数
1.7.1 特征函数的定义及性质
1.7.2 特征函数与矩的关系
1.8 多维正态随机变量
1.8.1 二维正态随机变量
1.8.2 多维正态随机变量
1.8.3 n维正态随机变量的特点
1.9 复随机变量及其统计特性
1.10 随机变量仿真
习题
第2章 随机过程
2.1 随机过程的基本概念及统计特性
2.1.1 随机过程的定义
2.1.2 随机过程的分类
2.1.3 随机过程的概率分布
2.1.4 随机过程的数字特征
2.1.5 随机过程的特征函数
2.2 时间连续随机过程微分和积分
2.2.1 随机过程的连续性
2.2.2 随机过程的导数
2.2.3 随机过程的积分
2.3 平稳随机过程和遍历性过程
2.3.1 平稳随机过程
2.3.2 遍历性或各态历经性
2.3.3 平稳随机过程相关函数的性质
2.4 联合平稳随机过程
2.4.1 两个随机过程的联合概率分布
2.4.2 互相关函数定义及性质
2.5 复随机过程
2.5.1 复随机变量
2.5.2 复随机过程
2.6 离散时间随机过程
2.6.1 离散时间随机过程的定义
2.6.2 离散时间随机过程的概率分布
2.6.3 离散时间随机过程的数字特征
2.6.4 遍历性
2.6.5 平稳离散随机过程相关函数的性质
2.7 正态随机过程
2.7.1 正态随机过程的一般概念
2.7.2 平稳正态随机过程
2.7.3 正态随机过程的性质
2.8 随机过程实验
习题
第3章 平稳随机过程的谱分析
3.1 随机过程的谱分析
3.1.1 随机过程的功率谱密度
3.1.2 功率谱密度与复频率平面
3.2 平稳随机过程功率谱密度的性质
3.3 功率谱密度与自相关函数之间的关系
3.4 离散时间随机过程的功率谱密度
3.4.1 离散时间随机过程的功率谱密度
3.4.2 平稳随机过程采样定理
3.4.3 功率谱密度的采样定理
3.5 联合平稳随机过程的互功率谱密度
3.5.1 互谱密度
3.5.2 互谱密度和互相关函数的关系
3.5.3 互谱密度的性质
3.6 白噪声
3.6.1 理想白噪声
3.6.2 限带白噪声
3.6.3 色噪声
3.7 平稳随机过程的仿真
习题
第4章 随机信号通过线性系统的分析
4.1 线性系统的基本理论
4.2 随机信号通过线性系统
4.2.1 随机信号通过系统的时域分析
4.2.2 物理可实现系统输出的统计特性
4.2.3 随机信号通过线性系统的频域分析
4.2.4 多个随机信号通过线性系统
4.3 色噪声的产生与白化滤波器
4.3.1 色噪声的产生
4.3.2 白化滤波器
4.4 白噪声通过线性系统
4.4.1 白噪声通过线性系统
4.4.2 等效噪声带宽
4.4.3 白噪声通过理想线性系统
4.4.4 白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统
4.5 线性系统输出端随机信号的概率分布
4.6 随机信号通过线性系统的计算机仿真
习题
第5章 窄带随机过程
5.1 预备知识
5.1.1 信号的解析形式
5.1.2 希尔伯特变换的性质
5.1.3 高频窄带信号的复指数形式
5.1.4 高频窄带信号通过窄带系统
5.1.5 随机过程的解析形式及其性质
5.2 窄带随机过程
5.2.1 窄带随机过程的数学模型及复指数形式
5.2.2 窄带随机过程的“垂直”分解
5.2.3 窄带随机过程的统计分析
5.3 窄带高斯过程包络与相位的分布
5.3.1 包络和相位的一维概率分布
5.3.2 包络和相位各自的二维概率分布
5.3.3 随相余弦信号与窄带高斯噪声之和的包络及相位的概率分布
5.4 窄带高斯过程包络平方的概率分布
5.4.1 窄带高斯噪声包络平方的概率分布
5.4.2 余弦信号加窄带高斯噪声包络平方的概率分布
5.4.3 r*2分布和非中心r*2分布
习题
第6章 随机信号通过非线性系统的分析
6.1 通信中的非线性系统
6.2 矩函数求法
6.3 直接法
6.3.1 平方律检波器
6.3.2 线性检波器
6.4 特征函数法
6.4.1 转移函数的引入
6.4.2 用特征函数法求非线性系统输出端的相关函数
6.4.3 非线性系统输出端的功率谱密度
6.4.4 普赖斯定理
6.5 非线性变换的包络法
6.5.1 包络法的一般计算方法
6.5.2 包络法的近似计算方法
6.6 非线性系统输出端信噪比的计算
6.7 随机信号通过非线性系统的计算机仿真
习题
第7章 几种常用的随机过程
7.1 马尔可夫过程
7.1.1 马尔可夫序列
7.1.2 马尔可夫链
7.1.3 隐马尔可夫模型(HMM)
7.1.4 马尔可夫过程
7.2 独立增量过程
7.2.1 概述
7.2.2 泊松过程
7.2.3 维纳过程
7.3 独立随机过程
习题
参考文献