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內容簡介： 本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理、平稳随机过程通过系统、窄带随机过程、离散随机过程、非平稳随机过程以及随机过程在人工智能中的应用为主要内容。在介绍的过程中采用先确定后随机、先连续后离散、先理论后应用的思路，便于读者对相关知识进行对比理解以至达到融会贯通的程度。 目錄： 绪论 导学案 第1章 随机过程的概率论基础 1.1 概率的概念 1.2 随机变量基本概念 1.3 随机变量的数字特征 1.4 多维随机变量 1.5 随机变量函数的分布函数和概率密度函数 1.6 随机变量的特征函数及其性质 1.7 极限定理 1.8 Matlab实现和仿真 导学案 习题 第2章 随机过程的基本概念和理论 2.1 随机过程的基本概念及时域统计特性 2.2 连续随机过程微积分 2.3 随机过程的平稳性 2.4 随机过程的遍历性 2.5 联合平稳随机过程 2.6 高斯随机过程 2.7 马尔可夫过程 2.8 独立增量过程 2.9 Matlab实现和仿真 导学案 习题 第3章 平稳随机过程的功率谱 3.1 随机过程的谱分析 3.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系 3.3 通信中噪声的功率谱 3.4 随机信号的带宽 3.5 两个随机过程的互谱密度 3.6 Matlab实现和仿真 导学案 习题 第4章 随机过程与系统 4.1 引言 4.2 随机过程通过线性系统的分布函数及时域数字特征 4.3 系统输出过程的平稳性和遍历性分析 4.4 平稳随机过程通过线性系统的功率谱 4.5 两个平稳随机过程之和通过线性系统 4.6 白噪声通过线性系统 4.7 随机过程通过非线性系统 4.8 Matlab实现和仿真 导学案 习题 第5章 通信中的窄带随机过程 5.1 引言 5.2 复随机过程 5.3 一般窄带随机过程 5.4 窄带高斯随机过程 5.5 窄带高斯随机过程与正弦型信号之和统计特性 5.6 Matlab实现和仿真 导学案 习题 第6章 离散时间随机过程分析与处理 6.1 引言 6.2 平稳随机过程的采样定理 6.3 离散时间随机过程的时域分析 6.4 离散时间随机过程的频域分析 6.5 时间离散随机过程通过离散时间系统的分析 6.6 平稳离散时间随机过程的时域模型 6.7 离散时间随机过程统计特征参数估计 6.8 Matlab实现和仿真 导学案 习题 第7章 非平稳随机信号分析与处理 7.1 引言 7.2 非平稳随机信号的概念和基本理论 7.3 循环平稳随机信号 第8章 人工智能中的概率论和随机过程 8.1 引言 8.2 基于交叉熵的深度学习分类方法 8.3 基于马尔可夫过程的强化学习 8.4 基于高斯过程模型的温度预测 参考文献

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