全書主要包括隨機信號的基本理論、隨機信號的各種分析方法及基本仿真方法。本書從分布律、數(shù)字特征和特征函數(shù)引出隨機信號的基本概念，分別在時域和頻域討論隨機信號的特點，并將連續(xù)時間的隨機信號擴(kuò)充到隨機序列，將相關(guān)理論的內(nèi)容引申到高階統(tǒng)計量。書中詳細(xì)介紹了電子系統(tǒng)中常用隨機信號的統(tǒng)計特性，包括白噪聲、高斯過程、窄帶過程、馬爾可夫過程，并介紹了現(xiàn)代信號處理中常用的隱馬爾可夫的概念，以及各種隨機過程在通信、雷達(dá)等電子系統(tǒng)中的應(yīng)用。本書還詳細(xì)討論了隨機信號通過線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)的時域分析和功率譜分析，系統(tǒng)地討論了基于MATLAB環(huán)境的離散隨機信號仿真方法、隨機信號通過線性和非線性系統(tǒng)的仿真方法。
王永德，四川大學(xué)電子信息學(xué)院教授，主要從事信號與信息處理方面的研究工作，主編普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材《隨機信號分析基礎(chǔ)》。
第1章概率論簡介
11概率的基本概念
12條件概率和統(tǒng)計獨立
13概率分布函數(shù)
14連續(xù)隨機變量
15隨機變量的函數(shù)
16統(tǒng)計平均
17特征函數(shù)
習(xí)題
第2章隨機信號概論
21隨機過程的概念及分類
211隨機過程的概念
212隨機過程的分類
22隨機過程的統(tǒng)計特性
221隨機過程的數(shù)字特征
222隨機過程的特征函數(shù)
23隨機序列及其統(tǒng)計特性
習(xí)題
第3章平穩(wěn)隨機過程
31平穩(wěn)隨機過程及其數(shù)字特征
311平穩(wěn)隨機過程的基本概念
312各態(tài)歷經(jīng)（遍歷）隨機過程
32平穩(wěn)過程相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
321平穩(wěn)過程的自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
322平穩(wěn)相依過程互相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
33平穩(wěn)隨機序列的自相關(guān)矩陣與協(xié)方差矩陣
311Toeplitz矩陣
332自相關(guān)矩陣的正則形式
34隨機過程統(tǒng)計特性的實驗研究方法
341均值估計
342方差與協(xié)方差估計
343自相關(guān)函數(shù)的估計
344密度函數(shù)估計
35相關(guān)函數(shù)的計算舉例
36復(fù)隨機過程
361復(fù)隨機變量
362復(fù)隨機過程
37高斯隨機過程
習(xí)題
第4章隨機信號的功率譜密度
41功率譜密度
42功率譜密度與自相關(guān)函數(shù)之間的關(guān)系
43功率譜密度的性質(zhì)
44互譜密度及其性質(zhì)
45白噪聲與白序列
46復(fù)隨機過程的功率譜密度
47功率譜密度的計算舉例
48隨機過程的高階統(tǒng)計量簡介
49譜相關(guān)的基本理論簡介
習(xí)題
第5章隨機信號通過線性系統(tǒng)
51線性系統(tǒng)的基本性質(zhì)
511一般線性系統(tǒng)
512線性時不變系統(tǒng)
513系統(tǒng)的穩(wěn)定性與物理可實現(xiàn)的問題
52隨機信號通過線性系統(tǒng)
521線性系統(tǒng)輸出的統(tǒng)計特性
522系統(tǒng)輸出的功率譜密度
523多個隨機過程之和通過線性系統(tǒng)
53白噪聲通過線性系統(tǒng)
531噪聲帶寬
532白噪聲通過理想線性系統(tǒng)
533白噪聲通過具有高斯頻率特性的線性系統(tǒng)
54線性系統(tǒng)輸出端隨機過程的概率分布
541高斯隨機過程通過線性系統(tǒng)
542寬帶隨機過程（非高斯）通過窄帶線性系統(tǒng)
55隨機序列通過線性系統(tǒng)
551自相關(guān)函數(shù)
552功率譜密度
習(xí)題
第6章功率譜估值
61功率譜估值的經(jīng)典法
611兩種經(jīng)典譜估值方法
612經(jīng)典譜估值的改進(jìn)
613譜估值的一些實際問題
62基于隨機信號模型的功率譜估計
621隨機時間序列的有理傳輸函數(shù)模型
622自回歸（AR）功率譜估計
623滑動平均（MA）功率譜估計
624ARMA PSD估值
625Pisarenko諧波分解
習(xí)題
第7章窄帶隨機過程
71窄帶隨機過程的一般概念
72希爾伯特變換
721希爾伯特變換和解析信號的定義
722希爾伯特變換的性質(zhì)
73窄帶隨機過程的性質(zhì)及其證明
731窄帶隨機過程的性質(zhì)
732窄帶隨機過程性質(zhì)的證明
74窄帶高斯隨機過程的包絡(luò)和相位的概率分布
741窄帶高斯隨機過程包絡(luò)和相位的一維概率分布
742窄帶高斯過程包絡(luò)平方的概率分布
75余弦信號與窄帶高斯過程之和的概率分布
751余弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡(luò)和相位的概率分布
752余弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡(luò)平方的概率分布
習(xí)題
第8章隨機信號通過非線性系統(tǒng)
81引言
811無記憶的非線性系統(tǒng)
812無記憶的非線性系統(tǒng)輸出的概率分布
82直接法
83特征函數(shù)法
831轉(zhuǎn)移函數(shù)的引入
832隨機過程非線性變換的特征函數(shù)法
833普賴斯定理
84非線性系統(tǒng)的伏特拉(Voterra)級數(shù)
841伏特拉(Voterra)級數(shù)的導(dǎo)出
842齊次非線性系統(tǒng)
843多項式系統(tǒng)和Volterra系統(tǒng)
85非線性變換后信噪比的計算
習(xí)題
第9章馬爾可夫過程
91馬爾可夫過程
911馬爾可夫過程的定義及其分類
912馬爾可夫鏈
913k步轉(zhuǎn)移概率
914高斯馬爾可夫序列
915連續(xù)參數(shù)馬爾可夫過程
92獨立增量過程
93獨立隨機過程
習(xí)題
第10章基于假設(shè)檢驗的信號檢測
101假設(shè)檢驗
1011最大后驗概率準(zhǔn)則與似然比檢驗
1012貝葉斯準(zhǔn)則
1013最小錯誤概率準(zhǔn)則
1014紐曼-皮爾孫準(zhǔn)則
102已知信號的檢測
1021二元通信系統(tǒng)
1023匹配濾波器
習(xí)題
部分習(xí)題解答
附錄A隨機序列收斂的幾種定義
附錄B蒙特卡羅模擬方法
B1在計算機上用蒙特卡羅方法求圓周率
B2任意分布隨機數(shù)的產(chǎn)生方法
參考文獻(xiàn)
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