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内容简介

　　《随机信号分析》共分五章，主要包括随机信号的基本理论、随机信号的各种分析方法及应用。本书从分布律、数字特征和特征函数引出随机信号的基本概念，分别在时域和频域讨论随机信号的特点，并将连续时间的随机信号扩充到时间序列，将相关理论的内容引申到高阶统计量。本书还讨论了离散随机信号的仿真方法，同时给出一些常用的C语言程序。　　本书的目的是为读者打下牢固的随机信号的基础，使之适应现代信号处理的发展。本书可作为电子信息类高年级本科生和相关学科研究生的教材，对从事相关领域研究的科研人员亦有重要的参考价值。

目录

第一章　随机信号基础1.1　随机变量要点回顾1.1.1　随机变量的分布律1.1.2　随机变量的数字特征1.1.3　随机变量的函数变换1.2　随机变量的特征函数1.2.1 特征函数的定义与性质1.2.2　特征函数与概率密度的关系1.2.3　特征函数与矩函数的关系1.2.4　联合特征函数与联合累积量1.3　随机信号实用分布律1.3.1　一些简单的分布律1.3.2　高斯分布(正态分布)1.3.3　X2分布1.3.4　瑞利分布和莱斯分布1.4　离散随机变量的仿真与计算1.4.1 均匀分布随机数的产生1.4.2　随机变量的仿真1.4.3　高斯分布随机数的仿真1.4.4　随机变量数字特征的计算习题一
第二章　随机过程和随机序列2.1 从随机变量到随机过程2.1.1　随机过程定义2.1.2　随机过程的分布律2.1.3　随机过程的数字特征2.1.4　随机过程的微分与积分2.2　平稳随机过程和各态历经过程2.2.1　严平稳过程2.2.2　宽平稳过程2.2.3　各态历经过程2.2.4　平稳随机过程的相关性分2.3　平稳随机过程的功率谱及高阶诧2.3.1 随机过程的功率谱密度2.3.2　功率谱密度的性质2.3.3　联合平稳随机过程的互功率谱密度2.3.4　高阶统计量与高阶谱2.4　高斯过程与白噪声2.4.1 高斯过程2.4.2　噪声2.5　随机序列2.5.1 统计均值和时间均值2.5.2　相关序列与协方差序列性质2.5.3　平稳序列的功率谱2.6　离散随机信号的计算机仿真习题二
第三章　系统对随机信号的响应3.1　线性系统输出及概率分布3.1.1 系统的输出响应3.1.2　输出的概率分布3.2　线性系统输出的数字特征3.2.1 系统输出的数学期望及自相关函数3.2.2　系统输入与输出的互相关函数3.2.3　系统输入为随机过程与加性噪声3.3　线性系统输出的功率谱密度3.4　典型线性系统对随机信号的响应3.4.1　等效噪声频带3.4.2 白噪声通过理想线性系统3.4.3 白噪声通过实际线性系统3.5　非线性系统对随机信号的响应3.5.1 全波平方律检波器3.5.2　半波线性检波器习题三
第四章　窄带随饥过程4.1　希尔伯特变换4.1.1　希尔伯特变换和解析信号4.1.2　希尔伯特变换的性质4.2　复随机过程4.2.1　复随机变量4.2.2　复随机过程4.3　窄带随机过程的基本特点4.3.1 窄带随机过程的表达式4.3.2　窄带随机过程的特点……
第五章　马尔可夫过程附录A　一些常用的C语言函数附录B　常用术语汉英对照附录C　学用术语汉英对照参考文献

前言/序言

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