目錄叢書序前言**章 隨機過程 11.1 隨機過程的基本概念及統計特性 11.1.1 隨機過程的定義 11.1.2 隨機過程的分類 21.1.3 隨機過程的概率分布 31.1.4 隨機過程的數字特征 51.2 連續時間隨機過程的微分和積分 91.2.1 隨機過程連續性 101.2.2 隨機過程的微分及其數學期望與相關函數 101.2.3 隨機過程的積分及其數學期望與相關函數 131.3 平穩隨機過程及其遍歷性 151.3.1 平穩隨機過程 151.3.2 平穩隨機過程相關函數性質 191.3.3 遍歷性隨機過程 221.3.4 相關函數測量 261.4 聯合平穩隨機過程 271.4.1 兩個隨機過程的聯合概率分布 281.4.2 兩個隨機過程的數字特征 281.4.3 復隨機過程及其數字特征 311.5 正態隨機過程 341.5.1 正態隨機過程的概念 341.5.2 平穩正態隨機過程 351.5.3 正態隨機過程的性質 351.6 馬爾可夫鏈 391.6.1 馬爾可夫鏈的基本概念 391.6.2 馬爾可夫鏈中的狀態分類 461.7 泊松過程 591.7.1 泊松過程的一般概念及其特性 591.7.2 散粒噪聲 63習題 67第二章 平穩隨機過程的譜分析 712.1 隨機過程的譜分析 712.1.1 確定信號的傅里葉變換 712.1.2 隨機過程的功率譜密度 722.1.3 功率譜密度與自相關函數之間的關系 742.1.4 平穩隨機過程功率譜密度的性質 772.2 聯合平穩隨機過程的互功率譜密度 792.2.1 互譜密度 792.2.2 互譜密度與互相關函數的關系 812.2.3 互譜密度的性質 812.3 離散時間隨機過程的功率譜密度 822.3.1 離散時間隨機過程的功率譜密度 822.3.2 平穩隨機過程的采樣定理 842.3.3 功率譜密度的采樣定理 862.4 噪聲 882.4.1 理想白噪聲 892.4.2 帶限白噪聲 902.4.3 色噪聲 91習題 91第三章 隨機信號通過線性系統分析 943.1 線性系統基本理論 943.1.1 時不變線性系統 943.1.2 連續時不變線性系統的分析方法 953.1.3 離散時不變線性系統 953.2 隨機信號通過連續時間系統的分析 963.2.1 時域分析法 963.2.2 頻域分析法 1033.3 隨機信號通過離散時間系統的分析 1053.3.1 時域分析法 1053.3.2 頻域分析法 1063.43 dB帶寬、等效噪聲帶寬和白噪聲通過理想線性系統分析 1083.4.1 白噪聲通過線性系統分析 1083.4.2 3dB帶寬 1083.4.3 等效噪聲帶寬 1093.4.4 白噪聲通過理想線性系統分析 1113.4.5 線性系統輸出的概率分布 1153.5 希爾伯特變換與解析過程 1163.5.1 希爾伯特變換 1163.5.2 解析過程及其性質 1183.6 窄帶隨機過程的表示方法 1223.6.1 窄帶隨機過程 1223.6.2 窄帶隨機過程的表達式 1223.6.3 萊斯表達式的性質 1233.7 窄帶隨機過程包絡與相位的特性 1273.7.1 窄帶隨機過程包絡與相位的慢變化特性 1273.7.2 包絡和相位的一維概率密度 1293.7.3 窄帶高斯隨機過程包絡平方的概率密度 1313.7.4 窄帶高斯隨機過程包絡與相位的二維概率密度函數 1313.8 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡與相位特性 1343.8.1 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡與相位概率密度函數 1343.8.2 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡平方的概率密度函數 1393.8.3 中心X2分布和非中心X2分布 139習題 144第四章 隨機信號通過非線性系統的分析 1474.1 通信中常見的非線性系統 1474.2 計算輸出信號統計特性的直接法 1484.2.1 平方律檢波器 1494.2.2 線性半檢波器 1524.3 計算輸出信號統計特性的特征函數法 1574.3.1 拉普拉斯變換簡介 1574.3.2 非線性系統輸出端自相關函數 1594.3.3 特征函數法計算線性半檢波器輸出信號的相關函數 1604.4 準正弦振蕩信號通過非線性系統分析 1624.4.1 輸出信號的統計特性 1644.4.2 窄帶正態隨機過程通過線性檢波器 1654.4.3 窄帶正態隨機過程通過平方律檢波器 166習題 168第五章 隨機過程的變換和濾波 1715.1 Karhunen-Loeve變換 1715.1.1 離散時間Karhuncn-LoiVc變換 1715.1.2 白化變換 1735.1.3 實值AR(1)過程的KL變換 1735.2 線性均方估計中的正交性原理 1745.2.1 零平均時的正交化原理 1745.2.2 非零平均時的正交化原理 1765.3 線性*優濾波(離散情形) 1785.3.1 維納濾波 1785.3.2—步線性預測 1795.3.3 自回歸過程和Yulc-Walkcr方程 1805.3.4 基于有限數據的濾波 1815.4 離散信號自相關序列的估計與功率譜密度 1835.4.1 自相關序列估計 1835.4.2 功率譜密度的非參數估計 1845.4.3 譜估計中的參數方法 1855.5 維納-柯爾莫哥洛夫理論(連續情形) 1855.5.1 濾波問題 1865.5.2 預測問題 1875.6 廣義馬爾可夫序列和遞推濾波 1925.6.1 廣義馬爾可夫序列 1925.6.2 遞推濾波 193習題 195參考文獻 197