4.7 生灭过程
4.8 排队论及其应用简介
4.8.1 排队系统
4.8.2 马尔可夫队列及其举例
习题
第5章 二阶矩过程及其均方分析
5.1 二阶矩随机变量空间与均方极限
5.1.1 二阶矩过程
5.1.2 二阶矩随机变量空间
5.1.3 随机序列的均方极限
5.1.4 随机过程的均方极限
5.2 均方连续
5.3 均方导数
5.3.1 定义与可导准则
5.3.2 基本性质
5.4 均方积分
5.4.1 定义与可积准则
5.4.2 基本性质
5.4.3 黎曼-斯蒂阶均方积分与伊藤积分
5.5 平稳过程的均方导数与积分
5.6 高斯过程的导过程与积分过程
5.7 随机常微分方程
5.7.1 基本概念
5.7.2 简单线性常微分方程的解
5.7.3 计算解的均值与相关函数
习题
第6章 平稳过程
6.1 各态历经性遍历性
6.1.1 基本概念
6.1.2 各态历经性定理
6.1.3 均值、方差与相关函数的估计方法
6.2 功率谱密度
6.2.1 功率谱密度
6.2.2 相关函数的谱分解定理
6.2.3 平稳白噪声
6.3 具有随机输入的线性时不变系统
6.3.1 系统的输出过程
6.3.2 输出过程的均值与相关函数
6.3.3 输入为平稳过程的情形
6.3.4 输出中的瞬态部分
6.4 调制与带通过程
6.4.1 希尔伯特变换与解析过程
6.4.2 调制过程
6.4.3 复数表示法、相关函数与功率谱
6.4.4 带通调制过程
6.5 AR、MA和ARMA过程
6.5.1 具有随机输入的离散LTI系统
6.5.2 白噪声通过离散LTI系统
6.5.3 AR过程
6.5.4 MA过程
6.5.5 ARMA过程
6.6 傅里叶级数、随机谱分解与采样定理
6.6.1 傅里叶级数
6.6.2 随机谱分解
6.6.3 带限过程与采样定理
习题
第7章 高阶统计量与非平稳过程
7.1 高阶统计量
7.1.1 高阶矩及高阶累积量定义
7.1.2 高阶矩与高阶累积量的关系
7.1.3 高阶累积量的性质
7.1.4 高斯随机变量的高阶统计特性
7.1.5 高阶谱
7.1.6 随机过程通过线性时不变系统
7.2 循环平稳过程
7.2.1 严循环平稳过程与宽循环平稳过程
7.2.2 循环相关函数与谱相关密度函数
7.2.3 循环矩与循环累积量
7.2.4 循环矩谱与循环累积量谱
7.3 时频分析
7.3.1 不确定性原理
7.3.2 短时Fourier变换
7.3.3 Wigner-Ville分布
7.3.4 连续小波变换
习题
附录A 典型分布及其主要特性列表
参考文献

应用随机过程 节选

《应用随机过程》由李晓峰、唐斌、舒畅等人编著,是作者在多年来从事研究生“随机过程及其应用”课程的教学与研究的经验基础上,经对所用讲义进行反复修改与补充编写而成的。它主要讨论随机过程的基础理论和应用方法,可以作为研究生与高年级本科生的教材或教学参考书。本书内容包括:概率论基础,随机过程基础,泊松过程及其推广,马尔可夫过程,二阶矩过程及其均方分析,平稳过程,以及高阶统计量与非平稳过程。

应用随机过程 作者简介

李晓峰,电子科技大学教授,四川省高等学校教学名师,在无线通信、移动多媒体传输、图像与语音信号处理与DSP实时实现技术等方向上有深入研究。

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