国外电子与通信教材系列：概率、统计与随机过程（第四版） [Probability, Statistics,and Random Processes for Engineers,Fourth Edition] pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

Name: 国外电子与通信教材系列：概率、统计与随机过程（第四版） [Probability, Statistics,and Random Processes for Engineers,Fourth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 2025
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[美] 亨利·斯塔克（Henry Stark），[美] 约翰.W.伍兹（John W.Woods）著，罗鹏飞等译

图书标签:

概率论
统计学
随机过程
电子工程
通信工程
信号处理
高等数学
工程数学
随机信号
第四版

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出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121248054

版次：4

商品编码：11675949

包装：平装

丛书名：国外电子与通信教材系列

外文名称：Probability, Statistics,and Random Processes for Engineers,Fourth Edition

开本：16开

出版时间：2015-04-01#

具体描述

内容简介

　　《国外电子与通信教材系列：概率、统计与随机过程（第四版）》从工程应用的角度，全面阐述概率、统计与随机过程的基本理论及其应用。全书共9章，首先简单介绍概率论，然后分别讨论随机变量、随机变量的函数、均值与矩、随机向量、统计（包括参数估计和假设检验）、随机序列、随机过程基础知识，最后讨论了统计信号处理中的相关应用。书中给出了大量电子和信息系统相关实例，每章给出了丰富的习题。另外有两章的补充内容，读者可从网站下载阅读。
　　《国外电子与通信教材系列：概率、统计与随机过程（第四版）》适合作为电子信息类专业本科生和研究生的“随机信号分析”或“随机过程及其应用”课程的教材，也可供从事相关技术领域研究的科技人员参考。

作者简介

　　Henry Stark，是美国伊利诺伊理工学院的荣誉教授，长期致力于概率、统计与随机过程的课程教学及其相关的科学研究工作。
　　
　　W.Woods（伍兹），自1976年任教于纽约州特洛伊市的伦斯勒理工学院，长期讲授信息理论、随机过程、数字图像和视频处理等课程。研究兴趣包括图像和视频估计、复原、过滤和视频压缩编码。Woods博士是IEEE会士，兼任多家专业委员会的主席，曾因出色的科研和教学工作多次获奖。

内页插图

第1章概率论导论
1.1 引言：为什么要学习概率论
1.2 概率的不同类型
1.3 概率的误用、误算和悖论
1.4 集合、域和事件
1.5 概率的公理化定义
1.6 联合概率、条件概率、全概率和独立性
1.7 贝叶斯定理及应用
1.8 组合
1.9 伯努利试验：二项式和多项式概率分布
1.1 0二项式概率分布的渐近特性：泊松分布
1.1 1二项式分布近似为正态分布
小结
习题
参考文献

第2章随机变量
2.1 引言
2.2 随机变量的定义
2.3 累积分布函数
2.4 概率密度函数（pdf）
2.5 连续型、离散型和混合型随机变量
2.6 条件和联合分布函数和概率密度函数
2.7 故障率
小结
习题
参考文献
补充文献

第3章随机变量的函数
3.1 引言
3.2 Y=g（X）型问题的求解
3.3 Z=g（X，Y）型问题的求解
3.4 V=g（X，Y），W=h（X，Y）型问题的求解
3.5 补充例子
小结
习题
参考文献
补充文献

第4章数学期望和矩
4.1 随机变量的数学期望
4.2 条件期望
4.3 随机变量的矩
4.4 切比雪夫和施瓦茨不等式
4.5 矩量生成函数
4.6 切尔诺夫限
4.7 特征函数
4.8 一些补充例子
小结
习题
参考文献
补充文献

第5章随机向量
5.1 联合分布和联合密度
5.2 随机变量的多重变换
5.3 有序随机变量
5.4 期望向量和协方差矩阵
5.5 协方差矩阵的性质
5.6 多维高斯（正态）分布
5.7 随机向量的特征函数
小结
习题
参考文献
补充文献

第6章参量估计
6.1 引言
6.2 估计器
6.3 均值估计
6.4 方差和协方差估计
6.5 均值和方差的同时估计
6.6 大数据量时非高斯参量估计
6.7 最大似然估计
6.8 排序，百分点，参数与非参数统计
……
第7章假设检验
第8章随机序列
第9章随机过程
附录A 相关数学知识复习
附录B 伽马函数和δ函数
附录C 函数变换与雅可比行列式
附录D 测度和概率
附录E 对模拟波形的采样和离散时间信号
附录F 正态随机变量样本均值和方差的独立性
附录G 累积分布函数查询表：正态分布，t（学生）分布， Chi平方分布和F分布
网上章节（英文版）
第10章概率和随机过程的高级话题
第11章统计信号处理中的应用