本书以浅显易懂的方式,结合大量信息与通信工程中的问题与范例,深入浅出地介绍了信息与通信工程领域所必需的随机数学基础。本书的主要内容包括概率空间与随机变量、随机数学分析、随机信号分析、信号的统计推断、Markov链与排队论、随机数的计算机模拟等。
样章试读
目录
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第一篇 概率空间与随机变量
第1章 概率空间与随机变量的定义 1
1.1 概率空间 1
1.2 事件间的关系 18
1.3 随机变量 24
第2章 一维随机变量 28
2.1 一维随机变量的定义 28
2.2 概率函数 29
2.3 数字特征 36
2.4 常见离散型一维随机变量 42
2.5 常见连续型一维随机变量 44
第3章 多维随机变量 51
3.1 多维随机变量的定义及内在关联 51
3.2 联合与边界概率函数 52
3.3 数字特征 59
3.4 多维随机变量分量间的关系 63
3.5 常见多维随机变量 71
3.6 多维随机变量的其他表现形式 74
第4章 离散时间随机过程 80
4.1 离散时间随机过程的定义 80
4.2 概率函数族 82
4.3 矩函数 86
4.4 常见离散时间随机过程 88
第5章 连续时间随机过程 101
5.1 连续时间随机过程的定义 101
5.2 联合概率函数族 103
5.3 矩函数 107
5.4 常见连续时间随机过程 111
第二篇 随机数学分析
第6章 二阶矩过程的数学分析 126
6.1 离散时间随机过程的均方收敛 126
6.2 连续时间随机过程的均方连续 133
6.3 连续时间随机过程的均方导数 135
6.4 连续时间随机过程的均方积分 139
6.5 连续时间随机过程的正交分解 141
第7章 随机变量的变换 151
7.1 等效事件等概率原理 151
7.2 有限维随机变量间的变换 152
7.3 有限维和无限维随机变量之间的变换 166
7.4 可数无限维随机变量间的变换 169
7.5 不可数无限维随机变量间的变换 177
7.6 可数和不可数无限维随机变量间的变换 186
第三篇 随机信号分析
第8章 离散时间信号分析 190
8.1 功率谱密度 190
8.2 离散时间随机信号通过线性系统 195
8.3 宽平稳离散时间信号的特征估计 201
8.4 宽平稳离散时间随机信号的线性模型 210
第9章 连续时间信号分析 223
9.1 连续时间随机信号的功率谱密度函数 223
9.2 连续时间随机信号通过线性系统 234
9.3 带限随机信号 241
9.4 窄带随机信号 244
第四篇 信号的统计推断
第10章 信号检测 254
10.1 假设检验与信号检测 254
10.2 常见判决准则 259
10.3 应用举例 264
10.4 复合假设检验 268
10.5 序贯检验 270
第11章 信号参数估计 273
11.1 信号参数估计概述 273
11.2 常见估计准则 275
11.3 应用举例 281
第12章 信号波形估计 285
12.1 波形估计 285
12.2 离散时间信号波形估计 286
12.3 连续时间波形估计 293
第五篇 Markov链与排队论
第13章 离散时间Markov链 303
13.1 定义和状态方程 303
13.2 平稳Markov链的状态分类 309
13.3 常见离散时间Markov链 320
13.4 信息与通信系统中的两个应用例子 324
第14章 连续时间Markov链 329
14.1 定义和状态方程 329
14.2 生灭过程 334
第15章 排队论初步 342
15.1 排队系统简介 342
15.2 M/M型排队系统 346
15.3 M/G/1排队系统 355
15.4 G/M/1排队系统 363
第六篇 随机数的计算机模拟
第16章 随机变量的计算机模拟 366
16.1 随机变量计算机模拟的作用与定义 366
16.2 均匀分布一维随机变量的计算机生成 370
16.3 具有给定分布的一维随机变量的模拟 377
16.4 具有给定特征的随机变量的模拟 382
16.5 Monte Carlo方法 384
附录A 集合的可数与不可数 386
附录B 一维广义函数及其导数 389
附录C 多维广义函数与多维广义导数 393
附录D 两个矩阵的Kronecker乘积 394
附录E 离散时间随机过程的其他常见收敛 395
参考文献 399