随机过程及其应用
￥ 18 4.0折 ￥ 44.5 九五品
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天津武清
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作者陆大絟,张颢 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302242758
出版时间2012-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数300页
定价44.5元
上书时间2024-04-23
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:随机过程及其应用
定价：44.50元
作者:陆大絟,张颢 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2012-10-01
ISBN：9787302242758
字数：
页码：300
版次：2
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
《随机过程及其应用（第2版）》是在1986年版《随机过程及其应用》的基础上修改而成的，总结了二十多年来多位教师在清华大学电子工程系讲授“随机过程”课程的教学经验，以及历届学生对课程教学的反馈与建议，是集体智慧的结晶。 《随机过程及其应用（第2版）》的内容大体可以分为三个部分：Gauss过程和Poisson过程作为基本典型的随机过程，分别给予了独立章节进行讨论；二阶矩过程对于理解电子系统中的随机信号及其特性是本质的，书中分别从时域、频域以及统计处理三个方面进行了分析；Markov过程近年来在电子信息领域的重要性正日益显现，书中对离散状态Markov过程（Markov链）分离散时间和连续时间两部分进行了讨论。考虑到多数读者对确定性函数的分析方法较为熟悉，因此《随机过程及其应用（第2版）》尽可能强调随机分析与确定性分析的平行性。同时，《随机过程及其应用（第2版）》对研究随机变量的基本工具，例如条件期望、特征函数和母函数等，给予了充分重视，尽量使用它们进行分析和讨论。 为方便读者自学，《随机过程及其应用（第2版）》配备了一定数量的习题供读者选做。随机过程的分析处理方法有其自身的特点，读者需要通过练习才能对其理论及方法有较为深入的认识。 《随机过程及其应用（第2版）》可供高等院校相关专业大学高年级本科及研究生作为教材使用，也可供工程技术人员参考。
目录
章 引言1.1 随机过程的概念和分类1.2 基本研究方法和章节介绍习题第2章 相关理论与二阶矩过程（Ⅰ）——时域分析2.1 基本定义与性质2.2 宽平稳随机过程2.3 正交增量过程2.4 随机过程的均方微积分2.4.1 均方极限2.4.2 均方连续2.4.3 均方导数2.4.4 均方积分2.5 遍历理论简介2.6 Karhunan-Loeve 展开习题第3章 Gauss过程3.1 Gauss 过程的基本定义3.1.1多元Gauss分布的定义3.1.2 多元Gauss分布的特征函数3.1.3 协方差阵σ不满秩的情况3.2 多元Gauss分布的性质3.2.1 边缘分布3.2.2 独立性3.2.3 高阶矩3.2.4 线性变换3.2.5 条件分布3.3 Gauss-Markov 性3.4 Gauss 过程通过非线性系统53.4.1 理想限幅器3.4.2 全波线性检波3.4.3 半波线性检波3.4.4 平方律检波3.4.5 Price定理——统一的处理手段3.5 窄带Gauss过程3.5.1 Rayleigh分布和Rician分布3.5.2 零均值窄带Gauss过程3.5.3 均值不为零的情形3.6 Brow运动习题第4章 Poisson过程4.1 Poisso过程的定义4.2 N（t）概率分布的计算4.3 Poisso过程的基本性质4.3.1 非宽平稳性4.3.2 事件间隔与等待时间4.3.3 事件到达时刻的条件分布4.4 顺序统计量简介4.5 Poisso过程的各种拓广4.5.1 非齐次Poisson过程4.5.2 复合Poisson过程4.5.3 随机参数Poisson过程4.5.4 过滤Poisson过程4.6 更新过程4.6.1 N（t）的分布与期望4.6.2 N（t）的变化速率习题第5章 相关理论与二阶矩过程（Ⅱ）——Fourier谱分析5.1 确定性信号Fourier分析回顾5.2 相关函数的谱表示5.3 联合平稳随机过程的互相关函数及互功率谱密度5.4 宽平稳过程的谱表示5.5 随机过程通过线性系统5.6 随机信号的频域表示5.6.1 基带信号表示5.6.2 带通信号表示习题第6章 相关理论与二阶矩过程（Ⅲ）——统计估值与预测6.1 均方意义下的估计6.2 正交性原理和线性估计6.3 随机过程的可预测性和Wold分解6.3.1 新息过程6.3.2 预测的奇异性和正则性6.3.3 Wold分解6.4 可预测性的进一步讨论6.5 随机过程的谱因式分解6.6 线性预测滤波器的具体形式6.6.1 Wiener滤波器6.6.2 Kalman滤波器6.7 匹配滤波器习题第7章 离散时间Markov链7.1 离散时间Markov链的定义7.2 Markov链的迭代表示方法7.3 Chapman-Kolmogorov方程7.4 状态的分类7.5 状态的常返性7.5.1 常返性的定义7.5.2 常返性的判据7.5.3 常返态的特性7.5.4 正常返和平均返回时间7.6 转移概率的极限行为7.7 非负矩阵和有限状态Markov链7.8 平稳分布7.9 停时与强Markov性7.10 可逆的Markov链7.11 Markov链的应用——模拟退火算法7.12 Markov链的应用——分支过程7.13 非常返状态的简要分析7.13.1 单步递推方法7.13.2 矩阵方法习题第8章 连续时间Markov链8.1 基本定义8.2 q矩阵和Kolmogorov前进-后退方程8.2.1 q矩阵8.2.2 Kolmogorov前进-后退方程8.3 转移概率的极限行为8.4 瞬时分布的求解8.4.1 纯生过程8.4.2 线性齐次纯生过程8.4.3 生灭过程8.5 瞬时分布的极限8.6 排队和服务问题8.6.1 M/M/18.6.2 M/M/s8.6.3 机器维修问题8.6.4 M/G/1习题附录附录1 向量空间附录2 交换积分与求极限次序附录3 随机变量的收敛附录4 特征函数与母函数参考文献
作者介绍
序言
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