随机过程与控制（修订版）/高等学校电子信息类专业系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭业才 著

图书标签:

• 随机过程
• 控制理论
• 电子信息
• 高等教育
• 教材
• 概率论
• 系统控制
• 信号处理
• 通信工程
• 自动化

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302463962

版次：6

商品编码：12168554

包装：平装

丛书名： 高等学校电子信息类专业系列教材

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：411

字数：645000

正文语种：中文

编辑推荐

本书是将随机过程与随机控制融为一体的教材，主要包括随机信号基础、随机过程与随机分析、平稳随机过程与频域分析、泊松过程与应用实例、马尔可夫链与应用实例、随机过程通过控制系统分析、ARMA/CARMA模型及其辨识与控制、随机状态模型与估计、基于神经网络的系统辨识与控制等内容。
在取材上，将M序列及其功率谱、在线求解单步或多步Diophantine方程方法及基于神经网络的系统辨识与控制等纳入教材中，注重了基础、突出了实用、强调了新颖、体现了完整。
在内容组织上，先介绍随机信号基础、后分析随机过程、再讨论随机控制，先做理论分析后作仿真实验，先给出线性系统辨识算法后探究非线性系统辨识算法，体现了由易到难、由浅入深、由简到繁的编写思路，也体现了基础性与拓展性、理论性与实践性、课堂教学与课外延伸、定性讨论与定量分析相结合的组织方式。
通过增加应用实例及MATLAB/Simulink仿真内容等实践手段来提高学生分析问题与解决问题能力，强化学生自主学习与创造性学习。

内容简介

本书是“十二五”江苏省高等学校重点教材（编号： 2015.1.040）。
本书系统介绍了随机过程与控制的基础理论、方法与应用及MATLAB仿真实例。全书共分10章，主要内容为： 随机过程的基础知识、随机过程及其随机分析、平稳随机过程及其谱分析、泊松过程及其应用、Markov链及其应用、随机过程通过控制系统分析、ARMA/CARMA模型及其辨识与预测、随机状态模型与估计算法及其仿真、基于神经网络的系统辨识与控制等内容。每部分都有仿真实例、仿真程序、仿真结果及简要分析，有助于读者进一步理解和运用基本理论和方法。
选材注重基础性、实用性、新颖性与实践性，内容论述由浅入深、逻辑严谨、表述清晰，符合学生的认知规律。

本书可作为工科高年级本科生和研究生教材，也可作为工程技术人员的参考书。

作者简介

郭业才，男，教授，博导。1986年毕业于安庆师范学院物理专业；2003年获西北工业大学水声工程专业博士学位，是全国百篇优秀博士学位论文获得者。曾任安徽省学术与技术带头人、江苏省高校“传感网与现代气象装备”优势学科方向带头人。现为江苏省“六大人才高峰”培养对象、江苏省高校“信息与通信工程” 优势学科方向带头人。主持全国优秀博士学位论文作者专项资金、国家自然科学基金和*省级教学研究等项目，共20余项；获省级科研和教学成果奖7项；获批*规划教材1部、教育部电子信息类教指委规划教材3部及省重点教材1部；获授权发明专利30余件。正在指导统招博士、硕士研究生、留学研究生30余名，5篇硕士学位论文获省优秀硕士学位论文奖。

目录

第1章随机过程的基础知识
1.1概率
1.1.1随机试验与样本空间
1.1.2随机事件及其概率与独立性
1.2随机变量及其分布
1.2.1随机变量的分布函数与概率密度
1.2.2随机向量的分布函数与概率密度
1.3随机变量的数字特征
1.3.1数学期望与方差
1.3.2条件数学期望
1.4矩母函数、特征函数与拉普拉斯变换
1.4.1矩母函数
1.4.2特征函数
1.4.3相关矩与协方差
1.4.4拉普拉斯变换
1.5随机变量的函数及其分布
1.5.1一维随机变量函数的分布
1.5.2随机向量函数的分布
1.5.3随机向量函数向量的分布
1.6随机信号中常见分布律
1.6.1一些简单的分布律
1.6.2高斯分布
1.6.3χ2分布
1.6.4瑞利分布
1.6.5莱斯分布
1.7复随机变量
1.8实例与仿真
1.8.1均匀分布随机变量的产生仿真
1.8.2具有给定分布随机变量的产生仿真
习题一
第2章随机过程及随机分析
2.1随机过程定义与分类
2.1.1随机过程定义
2.1.2随机过程的分类
2.2随机过程的有限维分布族
2.2.1一维分布函数与概率密度函数
2.2.2二维分布函数与概率密度函数
2.2.3n维分布函数与概率密度函数
2.2.4联合概率分布和联合概率密度
2.3随机过程的数字特征
2.3.1均值函数与方差函数
2.3.2自相关函数与自协方差函数
2.3.3互相关函数与互协方差函数
2.4随机过程的特征函数
2.4.1一维特征函数
2.4.2二维特征函数
2.4.3n维特征函数
2.5复随机过程及其统计描述
2.6常见的随机过程
2.6.1二阶矩过程
2.6.2正态随机过程
2.6.3独立增量过程
2.6.4维纳过程
2.7连续时间随机过程的微分和积分
2.7.1随机过程的均方连续性
2.7.2随机过程的均方导数
2.7.3随机过程的均方积分
2.8随机过程的微分方程
2.8.1常系数线性随机微分方程
2.8.2变系数线性随机微分方程
2.9实例与仿真
2.9.1高斯过程仿真模块
2.9.2对数正态过程仿真模块
习题二
第3章平稳随机过程及其谱分析
3.1平稳随机过程
3.1.1严平稳随机过程
3.1.2宽 (广义)平稳随机过程
3.1.3平稳随机过程的自相关函数
3.1.4联合平稳过程的互相关函数及其性质
3.1.5平稳正态随机过程
3.2平稳随机过程的各态历经性
3.2.1遍历性过程
3.2.2遍历性条件
3.3平稳随机过程的功率谱密度
3.3.1普通时间函数的谱分析
3.3.2随机过程的功率谱密度
3.3.3谱密度性质
3.3.4联合平稳随机过程的互功率谱
3.3.5平稳复随机过程的功率谱密度
3.4窄带随机过程及其功率谱密度
3.4.1希尔伯特变换及其性质
3.4.2解析过程
3.4.3窄带随机过程及其功率谱密度
3.5窄带高斯随机过程
3.5.1窄带高斯随机过程包络与相位的一维概率分布
3.5.2窄带高斯随机过程包络与相位的二维概率分布
3.5.3窄带高斯过程加正弦信号的包络和相位的分布
3.5.4窄带高斯过程包络平方的概率分布
3.6白噪声过程及其功率谱密度
3.6.1白噪声过程
3.6.2离散时间白噪声过程
3.6.3带限白噪声和有色噪声
3.7M 序列及其频谱
3.7.1M序列
3.7.2M序列的基本性质
3.7.3M序列的自相关函数
3.7.4M序列的功率谱密度
3.8实例与仿真
3.8.1频域方法产生随机过程与仿真实现
3.8.2莱斯过程的Simulink仿真模块
3.8.3M序列的仿真实现
习题三
第4章泊松过程及其应用
4.1泊松过程的概念
4.2泊松过程的统计特性
4.2.1泊松过程的统计特性
4.2.2时间间隔与等待时间的分布
4.3非齐次泊松过程
4.4复合泊松过程
4.5实例与仿真
4.5.1基于非齐次泊松过程的故障样本模拟生成方法
4.5.2故障样本模拟生成方法仿真
习题四
第5章Markov链及其应用
5．1离散时间Markov链
5．1．1离散时间Markov链及其转移概率与矩阵
5．1．2离散时间Markov链的初始分布与绝对分布
5．2离散时间Markov链的状态分类
5．2．1基本概念
5．2．2离散时间Markov链状态空间的分解
5．3离散时间Markov链的极限与平稳分布
5．3．1 pij（k）的极限
5．3．2离散时间Markov链状态的遍历性与平稳分布
5．4连续时间Markov链
5．4．1连续时间Markov链与状态转移概率
5．4．2连续时间Markov链状态微分方程
5．4．3生灭过程
5．5实例与仿真
5．5．1卫星信道Markov模型
5．5．2卫星信道Markov模型仿真
习题五
第6章随机过程通过控制系统分析
6．1随机过程通过离散时间系统的时频特性
6．1．1离散时间控制系统的脉冲响应
6．1．2系统输出的时频特性
6．1．3系统的白噪声输入
6．1．4新息
6．1．5离散时间过程的谱分解
6．1．6实例与仿真
6．2随机过程通过连续时间系统的时频特性
6．2．1系统输出的时频特性
6．2．2系统的高斯白噪声输入
6．2．3连续时间过程的谱分解
6．2．4实例与仿真
习题六
第7章ARMA模型及其辨识与预测
7.1ARMA模型
7.1.1自回归模型
7.1.2滑动平均模型
7.1.3自回归滑动平均模型
7.2ARMA(M,N)的自相关函数及其谱密度
7.2.1MA(M)序列的自相关函数及其谱密度
7.2.2AR(M)序列的自相关函数及其谱密度
7.2.3ARMA(M,N)序列的自相关函数及其谱密度
7.2.4ARMA(M,N)中模型比较
7.2.5实例与MATLAB计算
7.3ARMA(M,N)的偏相关函数及其谱密度
7.3.1偏相关系数与Yule�瞁alker方程
7.3.2ARMA(M,N)的偏相关系数
7.3.3样本自相关函数和样本偏相关函数
7.3.4实例与MATLAB计算
7.4模型定阶与MATLAB计算
7.4.1模型定阶
7.4.2模型阶数的MATLAB计算
7.5模型参数辨识
7.5.1辨识原理
7.5.2基于*小二乘法的模型参数辨识算法
7.5.3实例与仿真
7.6模型的检验
7.7ARMA模型的*优预测算法与仿真
7.7.1ARMA模型的*优预测算法
7.7.2实例与仿真
习题七
第8章CARMA模型及其辨识与预测
8.1受控自回归平移平均模型
8.1.1CARMA模型
8.1.2CARMA模型的稳定性与平稳性
8.2CARMA模型参数辨识算法与仿真
8.2.1CARMA模型参数的*小二乘辨识算法与仿真
8.2.2CARMA模型参数的*大似然辨识算法与仿真
8.2.3CARMA模型参数的Bayes概率辨识算法与仿真
8.3Diophantine方程求解与仿真
8.3.1单步Diophantine方程的求解及仿真
8.3.2多步Diophantine方程的求解与仿真
8.4CARMA模型的*小方差控制算法与仿真
8.4.1单输入多输出随机系统与仿真
8.4.2多输入多输出随机系统
8.5次*优控制算法与仿真
8.5.1稳定性分析
8.5.2次*优控制算法与仿真
习题八
第9章随机状态模型与估计算法及仿真
9.1离散时间随机系统状态模型与估计算法及仿真
9.1.1离散时间随机系统状态模型
9.1.2离散时间系统状态模型的统计特性与仿真
9.1.3离散时间随机系统的预测、滤波、平滑与仿真
9.1.4离散时间随机系统的*优平滑与仿真
9.1.5色噪声环境下的*优估计
9.1.6稳定性与模型误差分析
9.2连续时间随机系统状态模型与估计算法及仿真
9.2.1连续时间随机系统状态模型
9.2.2连续时间随机系统状态模型的统计特性与仿真
9.2.3连续时间随机状态模型的状态估计与仿真
9.3随机状态模型的转换与仿真
9.3.1连续时间随机状态模型的离散化与仿真
9.3.2离散时间随机状态模型的连续化
9.4CARMA模型与状态空间模块的转换
习题九
第10章基于神经网络的系统辨识与控制
10.1基于BP神经网络的系统辨识算法与仿真
10.1.1BP神经网络
10.1.2基于瞬时误差的BP神经网络辨识算法与仿真
10.1.3基于统计误差的BP神经网络辨识算法与仿真
10.2基于RBF神经网络的系统辨识与控制算法
10.2.1RBF神经网络
10.2.2基于RBF神经网络的系统辨识算法与仿真
10.2.3基于RBF网络的自适应控制算法与仿真
10.2.4基于RBF神经网络的PID自校正控制算法与仿真
10.3基于Hopfield神经网络的系统辨识算法与仿真
10.3.1Hopfield网络原理
10.3.2Hopfield网络线性系统参数辨识算法与仿真
习题十
参考文献

精彩书摘

第3章平稳随机过程及其谱分析
【导读】本章从平稳随机过程定义出发，讨论了其相关函数、平稳高斯过程和平稳过程的遍历性； 从普通时间函数的谱分析入手，引入了随机过程功率谱密度，讨论了随机过程自谱密度、互谱密度及其性质； 从希尔伯特变换定义出发，分析了窄带随机过程、窄带高斯过程及其加正弦信号的包络和相位特性，以及窄带高斯过程包络平方特性； 利用功率谱密度，定义了白噪声过程，讨论了其特点； 定义了M序列，分析了其相关特性和频域特性； 给出了高斯过程、莱斯过程和M序列产生实例并进行了MATLAB/Simulink仿真。
在自然科学与工程技术研究中遇到的许多随机过程，从其本身随时间的变化和互相关联来看，不仅它当前的状况，而且它过去的状况都对未来的状况有着不可忽略的影响，并且其统计特征不随时间推移而变化，也就是说，这类随机过程的性质与变量间的时间间隔有关，与所考察的起点无关，这类随机过程称为平稳过程。例如，恒温条件下热噪声电压是由于电路中电子的热扰动引起的，这种热扰动不随时间推移而改变； 又如，连续测量飞机飞行速度产生的测量误差，它有很多因素(如仪器振动，电磁波干扰与气候等)造成，但主要因素不随时间推移而改变。可见，这类非常重要的随机过程，在通信理论、天文学、生物学、生态学和经济学各领域中有着十分广泛的应用。
……

前言/序言

修 订 版 前 言
本书是将随机过程与随机控制融入一体的教材，随机过程和随机控制理论在雷达与通信、天文与气象、经济与市场、航天、航空、航海工程、工程控制、生物医学等许多领域都得到了广泛应用，是高等工科院校研究生、高年级本科生及科技工作者必须掌握的基本知识、基本理论和基本方法。本书是编者根据多年的教学实践，在自编讲义的基础上，充实和修改而编成的。
本书在取材和阐述方式上，力求由易到难、由浅入深、由简到繁，既注重知识体系的系统性和完整性，又突出工程实用性和新颖性。本书于2013年正式出版以来，受到广大读者的关注和好评。近3年来，作者在高校教学中发现： 本书虽然对随机过程与控制理论和算法的论述系统和全面，但对理论和算法的实现未涉及，即使高年级本科生或研究生对理论思想和算法流程烂熟于心，对理论和算法的实现也难以下手。为了弥补本书的不足，故在*版基础上进行改版。
本书改版原则为：
（1） 教材选材： 注重基础性、实用性、新颖性、实践性、完整性；
（2） 教材内容： 体现基础性与拓展性、理论性与实践性、课堂教学与课外延伸、定性讨论与定量分析的统一；
（3） 教材组织： 突出主干、由浅入深、由简到繁、承上启下、前后呼应；
（4） 教材效果： 以增加应用实例及MATLAB/Simulink仿真内容为手段，强化学生自主学习与创造性学习。
本书改版内容为：
（1） 将第1版中第1章至第7章修订为第1章至第6章，与第1版相比，进行了内容的调整、删减和增加。其中，第1版中第2章至第4章调整为修订后的第2章至第3章； 将第1版中矩阵随机过程删除，增加了平稳高斯过程和M序列及其功率谱等内容。
（2） 增加了在线求解单步或多步Diophantine方程方法，为分析*小差方*优控制及次*优控制原理与方法奠定了基础。
（3） 增加了基于神经网络的系统辨识与控制一章，主要是为了拓展非线性系统辨识与控制方法。
（4） 每章均增加了应用实例、仿真结果和MATLAB程序代码或Simulink模块等内容，为理论和算法的实现提供了解决思路与方法。
修订后，本书共分为10章，主要内容如下：
第1章为随机过程的基础知识，对随机变（向）量的概念、分布、数字特征等与随机过程分析密切相关的特性进行了概述，并给出了MATLAB仿真实例。
第2章为随机过程及其随机分析，简要介绍了随机过程的基本概念、统计特性、数字特征及几种典型常用的随机过程，讨论了随机分析方法和随机微分方程，给出了MATLAB仿真实例。
第3章为平稳随机过程及其谱分析，主要讨论了平稳随机过程、平稳高斯过程的统计特性、平稳过程的遍历性与功率谱密度、解析过程与窄带随机过程、窄带高斯过程、白噪声过程、M序列及其频域特性等，给出了高斯过程、莱斯过程和M序列产生实例并进行了MATLAB/Simulink仿真。
第4章为泊松过程及其应用，主要分析了泊松过程的统计特性，给出了非齐次泊松过程的应用实例，并进行了MATLAB仿真。
第5章为Markov链及其应用，主要涉及离散时间Markov链及连续时间Markov链； 建立了卫星信道Markov模型并进行Simulink仿真实现。
第6章为随机过程通过控制系统分析，对平稳随机序列、白噪声过程通过随机系统时频特性进行了分析与仿真实现。
第7章为 ARMA模型及其辨识与预测，分析了ARMA模型的自相关函数及谱特点，以及偏相关函数，讨论了模型定阶方法及准则并进行了MATLAB仿真； 对基于*小二乘法的模型参数辨识一次完成算法与递推算法及ARMA模型的*优预测方法进行了分析和MATLAB仿真。
第8章为CARMA模型及其辨识与预测，讨论了CARMA模型及其辨识原理与方法,进行了MATLAB仿真； 在介绍在线求解单步或多步Diophantine方程方法基础上，分析了CARMA模型的*小差方*优控制及次*优控制方法的MATLAB实现。
第9章为随机状态模型与估计算法及其仿真，主要讨论了离散时间与连续时间随机系统状态模型，随机系统状态的预测、滤波与平滑，离散时间随机系统与连续时间随机系统、CARMA模型与状态空间模型的转换方法等。
第10章为基于神经网络的系统辨识与控制，主要讨论了基于BP与RBF网络的非线性系统辨识与控制算法及基于Hopfield网络的线性系统辨识与控制算法。
本书在编写过程中，参阅了大量文献，书后所列参考文献为本书的基本内容提供了极好素材，有的还引用了其中的部分内容并对其进行了吸收与消化，在此谨向这些论著的作者表示由衷的谢意！同时， 本书作者的研究生马伟伟、吴星、彭舒、姚超然、陆璐、陈小燕等参与了本书所有程序的调试工作。本书被评为“十二五”江苏省高等学校重点教材（编号： 2015��1��040）。本书的出版还得到了国家自然科学基金项目(No.61673222)、江苏省高校自然科学研究重大项目(No.13KJA510001)、江苏省高校“十二五”重点专业建设项目(No.164)、江苏高校品牌建设工程一期项目（PPZY2015B134）及清华大学出版社的大力支持，在此一并表示衷心的感谢！
由于编者水平有限，书中难免有不少谬误和疏漏，恳请读者给予批评指正。
郭业才2016年9月

《随机过程与控制（修订版）》 高等院校电子信息类专业系列教材 图书简介 本书是一本面向电子信息类专业本科生和研究生编写的教材，系统地介绍了随机过程的基本理论、分析方法以及在现代控制系统中的应用。修订版在原有基础上，进一步梳理了教材的逻辑结构，更新了部分内容，并增加了更贴近实际应用的案例，力求使教材内容更加严谨、深入且易于理解。 第一章 随机事件与概率 本章是理解后续章节内容的基础，我们将从最基本的概念入手，深入探讨随机事件的定义、运算以及概率的公理化体系。 随机事件与样本空间： 介绍随机现象与确定性现象的区分，引入样本空间、基本事件、随机事件等概念，并通过具体实例（如抛硬币、投骰子）加深理解。 事件的关系与运算： 讲解事件的包含、相等、并、交、差、补等运算，以及它们与集合运算的对应关系。 概率及其基本性质： 定义概率，阐述其基本公理（非负性、规范性、可加性），并推导出一系列重要的概率性质，如和事件的概率、差事件的概率等。 条件概率与独立性： 引入条件概率的概念，探讨事件之间的相关性与独立性。重点讲解乘法公式、全概率公式及贝叶斯公式，为后续分析奠定基础。 伯努利试验与二项分布： 介绍重复进行独立试验的伯努利试验模型，引出二项分布，并讲解其性质和应用。 第二章 随机变量及其分布 在掌握了随机事件及其概率之后，本章将进一步抽象出随机变量的概念，并详细介绍其各种分布。 随机变量的定义与类型： 定义离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们各自的概率分布函数。 离散型随机变量的分布： 详细介绍离散型随机变量的常见分布，包括： 离散均匀分布： 讲解在有限个可能取值等概率出现的情况下的应用。 二项分布： 回顾伯努利试验的结果，深入分析其概率质量函数、期望和方差。 泊松分布： 讲解在单位时间内发生某个随机事件的次数，或在一定区域内出现的个体数量等问题。 几何分布： 介绍在连续次独立试验中，第一次成功所需要的试验次数。 超几何分布： 讲解在不放回抽样中，抽取到某种特定个体数量的概率。 连续型随机变量的分布： 详细介绍连续型随机变量的常见分布，包括： 连续均匀分布： 讲解在某个区间内取值等概率出现的情况。 指数分布： 介绍描述随机事件发生间隔时间的分布，与泊松过程密切相关。 正态分布（高斯分布）： 重点介绍其重要性、概率密度函数、参数的意义，并概述中心极限定理。 伽马分布与贝塔分布： 介绍更一般的连续分布，为更复杂的模型提供支持。 随机变量函数的分布： 探讨随机变量的函数（如 $Y=g(X)$）的分布，包括如何通过卷积等方法求解。 第三章 多维随机变量及其分布 本章将从一维扩展到多维，分析两个或多个随机变量之间的联合关系。 多维随机变量的概念： 定义二维随机变量，介绍联合分布函数、联合概率密度函数（或概率质量函数）。 边缘分布： 讲解如何从联合分布中导出单个随机变量的分布，即边缘分布。 条件分布： 深入探讨在已知一个随机变量取值的情况下，另一个随机变量的分布，即条件分布。 随机变量的独立性： 讨论多个随机变量之间相互独立的情形，及其在联合分布中的体现。 多维随机变量的期望与方差： 推广期望与方差的概念到多维随机变量，重点介绍协方差和相关系数，它们是衡量随机变量之间线性相关程度的重要指标。 常见二维分布： 介绍二维均匀分布、二维正态分布等，并分析其特性。 第四章 随机变量的数字特征 本章将聚焦于描述随机变量及其分布的几个关键数字特征。 期望（均值）： 详细介绍期望的定义、性质，以及其在线性代数和概率论中的重要作用。 方差与标准差： 定义方差和标准差，它们用来衡量随机变量的离散程度。讲解方差的性质，如方差的可加性。 协方差与相关系数： 再次强调协方差和相关系数，分析它们在描述随机变量线性关系上的作用。 矩： 介绍原点矩和中心矩，其中一阶原点矩是期望，二阶中心矩是方差。 切比雪夫不等式： 介绍该不等式，它提供了随机变量取值偏离期望值的概率上界，是概率论中的重要不等式。 马尔可夫不等式： 介绍该不等式，它是切比雪夫不等式的一个更一般的形式。 第五章 随机过程基础 本章是本书的核心，将引入随机过程的概念，并深入研究其统计特性。 随机过程的定义与分类： 定义随机过程，将其视为时间的函数，其取值是随机的。介绍按状态空间（离散、连续）和按时间参数（离散、连续）对随机过程的分类。 随机过程的数学表示： 介绍有限维分布、相空间等概念。 平稳性： 引入狭义平稳和广义平稳的概念，它们是描述随机过程统计特性随时间不变的重要性质。 独立增量过程： 介绍其在时间间隔上增量相互独立的性质。 马尔可夫过程： 重点介绍其“无记忆性”的特性，以及其在建模中的广泛应用。 第六章 特殊的随机过程 本章将深入探讨几种在理论研究和实际应用中极为重要的随机过程。 泊松过程： 详细讲解其定义、性质，以及与指数分布的关系。介绍其在事件计数、排队论等领域的应用。 布朗运动（维纳过程）： 介绍其连续时间、连续状态空间的马尔可夫过程特性，及其在物理学、金融学中的重要作用。 平稳随机过程： 重点研究平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度，以及它们之间的傅里叶变换关系（维纳-辛钦定理）。 马尔可夫链： 详细介绍离散时间的马尔可夫链，包括状态空间、转移概率矩阵、转移方程、平稳分布等。分析其在状态转移、寿命分析等方面的应用。 第七章 随机过程的分析方法 本章将介绍分析随机过程的常用数学工具和方法。 谱分析： 介绍随机过程的功率谱密度，它是描述随机过程频率成分的重要工具，与自相关函数有着密切联系。 滤波理论： 介绍线性系统对随机过程的滤波问题，如维纳滤波器的设计原理和方法，旨在从噪声中提取有用信号。 平稳随机过程的统计分析： 探讨如何估计随机过程的均值、方差、自相关函数等统计量。 谱分解： 介绍将随机过程分解为正交增量过程的方法。 第八章 随机过程与控制理论 本章将把随机过程的理论应用于控制系统设计与分析。 随机系统模型： 建立包含随机扰动和测量噪声的控制系统模型，如线性系统加上高斯白噪声。 卡尔曼滤波： 详细介绍卡尔曼滤波的原理、递推算法及其在状态估计中的作用。这是现代控制理论中最重要的工具之一。 线性二次高斯（LQG）控制： 介绍在存在高斯噪声和二次型代价函数下的最优控制问题。 随机系统稳定性分析： 探讨在随机扰动下系统的稳定性概念，如均方稳定性。 应用案例分析： 通过具体的工程实例，如目标跟踪、信号处理、通信系统等，展示随机过程与控制理论的实际应用。 第九章 随机过程在电子信息工程中的应用 本章将更具体地展示随机过程在电子信息类专业各个方向的应用。 通信系统： 噪声信道模型、信号检测、信道编码等。 信号处理： 信号去噪、谱估计、自适应滤波等。 模式识别与机器学习： 概率图模型、隐马尔可夫模型（HMM）等。 可靠性工程： 故障分析、寿命预测等。 经济与金融建模： 随机波动模型、期权定价等（作为拓展）。 附录 数学工具回顾： 傅里叶变换、拉普拉斯变换、复变函数等在随机过程分析中的应用。 常见概率分布表。 教学特色与目标 理论与实践相结合： 强调数学理论的严谨性，同时也注重其在实际工程问题中的应用。 循序渐进的教学逻辑： 从基础概率论出发，逐步深入到随机过程及其控制应用。 丰富的例题与习题： 配备大量的例题和课后习题，帮助学生巩固所学知识。 培养解决复杂问题的能力： 引导学生掌握分析和解决含有随机因素的工程问题的能力。 本书力求成为电子信息类专业学生掌握随机过程理论和控制技术的重要参考书。通过本课程的学习，学生将能够理解和分析各类随机现象，并能将所学的随机过程理论应用于解决实际工程问题，为进一步深入学习和从事相关领域的研究与开发打下坚实的基础。

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《随机过程与控制（修订版）》这本书，给我最大的感受是它的“实用性”。它并没有停留在理论的象牙塔里，而是将大量的篇幅用于讲解如何将这些抽象的理论应用于解决实际工程问题。例如，在介绍离散时间马尔可夫链时，书中详细阐述了如何利用它来模拟用户在网站上的行为路径，以及如何基于这些模型来优化推荐算法。这种具体的应用场景，让我能够立刻看到书本知识的价值所在。我尝试着去复现书中的一些仿真实验，并对其中的参数进行调整，观察输出结果的变化。在这个过程中，我不仅加深了对理论的理解，还学会了如何运用编程工具来实现复杂的数学模型。书中对于不同控制策略的比较，例如PID控制、状态反馈控制等，也都给出了详实的解释和实例演示，让我能够清晰地理解它们的优缺点以及适用范围。我开始思考，在我的专业领域中，哪些问题可以通过随机过程和控制理论来解决，并尝试着将书中的方法应用到实际项目中。这本书，为我提供了一个强大的工具箱，让我能够更自信地面对复杂的问题，并找到更优的解决方案。

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这本《随机过程与控制（修订版）》给我带来的触动，远不止于书本本身的内容，更多的是它所引发的思考和探索。初次翻阅，我便被其严谨的逻辑和清晰的脉络所吸引，仿佛在引领我进入一个充满不确定性但又遵循着内在规律的奇妙世界。书中的案例分析，并非仅仅是枯燥的公式推导，而是将理论与实际紧密结合，让我深刻理解了随机过程在现实世界中的广泛应用，例如金融市场的波动、通信信号的噪声干扰，甚至是个体行为的概率模型。最让我印象深刻的是，作者在解释一些复杂概念时，总能循序渐进，从最基础的定义出发，逐步构建起完整的理论体系。这种教学方式，对于我这样非数学专业出身的读者而言，无疑是一剂强心针，让我不再畏惧抽象的数学语言。我开始尝试用更宏观的视角去审视周遭的世界，思考那些看似随机的现象背后，是否隐藏着我们尚未察觉的统计规律。这本书，不仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它让我开始对“不确定性”产生一种别样的亲近感，并试图从中找到可控的路径。

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阅读《随机过程与控制（修订版）》的过程，对我来说是一场酣畅淋漓的思维冒险。这本书的结构设计非常合理，从最基础的随机变量和概率分布入手，逐步深入到马尔可夫链、泊松过程等核心概念，最后引出反馈控制和最优控制等高级主题。这种由浅入深的编排方式，极大地降低了学习门槛，让我这个初学者也能逐渐建立起扎实的理论基础。我尤其喜欢书中对不同随机过程模型在实际应用中的对比分析，例如，它清晰地阐述了为什么在描述连续时间系统时，布朗运动比泊松过程更合适。这种对模型适用性的深入探讨，让我不再盲目套用公式，而是能够根据具体问题选择最恰当的数学工具。此外，书中提供的习题，难度适中，既能检验对基本概念的掌握程度，又能启发对更深层次问题的思考。我常常会在做完一道习题后，对着答案思考，为什么这样解答是正确的，以及是否有其他更巧妙的方法。这种积极的互动，让我的学习过程充满了乐趣和成就感。这本书，就像一扇窗户，为我打开了通往概率世界和控制科学的奇妙之旅，让我对未来的学习和研究充满了期待。

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我一直觉得，学习一门学科，最怕的就是书本的“高冷”。而《随机过程与控制（修订版）》这本书，则恰恰打破了这种隔阂。它没有故作高深，也没有用冗余的语言来掩饰内容的空洞。相反，它以一种朴实无华，却又直击要害的方式，将随机过程和控制理论的精髓展现在读者面前。我特别欣赏书中对概念的引入方式，总是能够结合一些生动形象的比喻，比如用抛硬币的概率来解释独立同分布，或者用“堵车”的场景来阐述排队论。这些通俗易懂的例子，让我能够快速地抓住核心思想，而不会被复杂的数学符号所迷惑。在学习控制理论的部分，书中对于系统稳定性的讨论，让我对“如何让一个不稳定的系统变得稳定”有了更深刻的理解。它不仅讲解了理论方法，还提供了大量的仿真示例，让我能够亲手操作，观察不同参数对系统性能的影响。这种“做中学”的学习体验，极大地增强了我学习的积极性。我开始将书中的知识应用到自己的学习和研究中，尝试分析一些生活中的“失控”现象，并思考如何用控制的理念去优化它们。这本书，在我心中，已经不再仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，一位知无不言的伙伴。

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如果说《随机过程与控制（修订版）》是一次思想的洗礼，那么它无疑是让我对“不确定性”有了全新的认知。在学习过程中，我惊讶地发现，原来我们生活中看似杂乱无章的现象，都可以用严谨的数学模型来描述和分析。书中对信息论和编码理论的引入，让我看到了随机性在通信和数据传输中的重要作用，以及如何通过控制理论来提高信息传输的效率和可靠性。我特别喜欢书中关于“噪声”的讨论，它不是简单地将噪声视为干扰，而是将其视为随机过程的一个重要组成部分，并教导我们如何去理解和处理它。这种辩证的思维方式，让我对许多曾经困扰我的问题有了新的看法。我开始尝试着将书中的概率思维融入到我的日常决策中，例如在面临一些有风险的选择时，我不再是凭感觉，而是会尝试去分析不同结果的概率，并做出更理性的判断。这本书，不仅提升了我的专业知识，更重要的是，它重塑了我的思维模式，让我能够以一种更科学、更系统的方式去理解和应对这个充满不确定性的世界。