随机信号分析（第3版）

1.6.2 随机变量的仿真
1.6.3 高斯分布随机数的仿真
1.6.4 随机变量数字特征的计算
习题一
第2章 随机过程和随机序列
2.1 随机过程的统计特性
2.1.1 随机过程和随机序列的定义
2.1.2 随机过程和随机序列的分布律
2.2 随机过程的数字特性及特征函数
2.2.1 随机过程的数字特征
2.2.2 随机过程的特征函数
2.3 平稳随机过程和序列
2.3.1 严平稳过程
2.3.2 宽平稳过程和序列
2.3.3 平稳随机过程的相关性分析
2.4各态历经过程和序列
2.4.1 各态历经过程
2.4.2 各态历经序列
2.5随机过程的导数和微分
2.5.1 随机过程的极限概念和连续性
2.5.2 随机过程的微分
2.5.3 随机过程的积分
2.6 平稳随机过程的功率谱及高阶谱
2.6.1 平稳随机过程的功率谱密度
2.6.2 功率谱密度的性质及其与相关函数的关系
2.6.3 联合平稳随机过程的互功率谱密度
2.6.4* 高阶统计量与高阶谱
2.6.5 平稳序列的功率谱
2.7 高斯过程与白噪声
2.7.1 高斯过程
2.7.2 白噪声
2.8* 离散随机信号的计算机仿真
2.8.1 平稳过程的仿真
2.8.2 自相关函数的估计
2.8.3 功率谱密度的估计
习题二
第3章 系统对随机信号的响应
3.1 线性系统的响应
3.1.1 线性系统对确定性信号的响应
3.1.2 线性系统对随机信号的响应
3.2 线性系统输出的分布特性
3.2.1 输入为高斯过程时系统输出的概率分布
3.2.2 输入为非高斯过程时系统输出的几种特殊情况
3.2.3 用高阶统计量确定
3.3 线性系统输出的数学期望及相关函数
3.3.1 线性系统输出的数学期望
3.3.2 线性系统输出的自相关函数
3.3.3 系统输入与输出的互相关函数
3.3.4 系统输入为随机过程与加性噪声
3.4 线性系统输出的功率谱密度
3.5 典型线性系统对随机信号的响应
3.5.1 等效噪声频带
3.5.2 白噪声通过理想线性系统
3.5.3 白噪声通过实际线性系统
3.6 非线性系统对随机信号的响应
3.6.1 全波平方律检波器
3.6.2 半波线性检波器
3.6.3 非线性系统的信噪比
3.7* 随机信号通过系统的仿真
3.7.1 线性系统的仿真
3.7.2 随机信号通过线性系统的仿真
3.7.3 随机信号通过非线性系统的仿真
习题三
第4章 窄带随机过程
4.1 希尔伯特变换
4.1.1 希尔伯特变换及解析信号的构成
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 复随机过程及解析过程
4.3 窄带随机过程的基本特点及解析表示
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
4.3.3 窄带随机过程的解析表示
4.4 窄带高斯过程分析
4.4.1 窄带高斯过程包络和相位的一维概率分布
4.4.2 窄带高斯过程包络和相位的二维概率分布
4.4.3 窄带高斯过程包络平方的概率分布
4.5 窄带随机过程加余弦信号分析
4.5.1 窄带高斯过程加余弦信号的包络和相位分析
4.5.2 包络平方的概率分布
4.6 窄带随机过程在常用系统中的应用举例
4.6.1 视频信号积累对检测性能的改善
4.6.2 线性调制相干解调的抗噪声性能
4.6.3 FM系统的性能分析
4.7* 窄带随机过程的仿真
4.7.1 窄带随机过程仿真
4.7.2 窄带高斯随机过程加余弦信号的仿真
4.7.3 窄带随机信号应用仿真
习题四
第5章* 马尔可夫过程
5.1 马尔可夫链
5.1.1 马尔可夫链的一般性
5.1.2 齐次马尔可夫链
5.1.3 齐次马尔可夫链平稳分布和遍历性
5.2 隐马尔可夫链及其模型
5.2.1 隐马尔可夫链的基本概念
5.2.2 最大后验概率估计方法
5.3 马尔可夫随机过程
5.3.1 一阶马尔可夫过程
5.3.2 高阶马尔可夫过程
5.4 几种重要的马尔可夫过程
5.4.1 正态马尔可夫过程
5.4.2 独立增量过程
5.4.3 泊松过程
习题五
附录A 傅里叶变换表
附录B 厄米特多项式
附录C 常用术语汉英对照
习题参考答案
参 考 文 献