隨機過程與控製（修訂版）/高等學校電子信息類專業係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭業纔 著

圖書標籤:

• 隨機過程
• 控製理論
• 電子信息
• 高等教育
• 教材
• 概率論
• 係統控製
• 信號處理
• 通信工程
• 自動化

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302463962

版次：6

商品編碼：12168554

包裝：平裝

叢書名： 高等學校電子信息類專業係列教材

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：411

字數：645000

正文語種：中文

編輯推薦

本書是將隨機過程與隨機控製融為一體的教材，主要包括隨機信號基礎、隨機過程與隨機分析、平穩隨機過程與頻域分析、泊鬆過程與應用實例、馬爾可夫鏈與應用實例、隨機過程通過控製係統分析、ARMA/CARMA模型及其辨識與控製、隨機狀態模型與估計、基於神經網絡的係統辨識與控製等內容。
在取材上，將M序列及其功率譜、在綫求解單步或多步Diophantine方程方法及基於神經網絡的係統辨識與控製等納入教材中，注重瞭基礎、突齣瞭實用、強調瞭新穎、體現瞭完整。
在內容組織上，先介紹隨機信號基礎、後分析隨機過程、再討論隨機控製，先做理論分析後作仿真實驗，先給齣綫性係統辨識算法後探究非綫性係統辨識算法，體現瞭由易到難、由淺入深、由簡到繁的編寫思路，也體現瞭基礎性與拓展性、理論性與實踐性、課堂教學與課外延伸、定性討論與定量分析相結閤的組織方式。
通過增加應用實例及MATLAB/Simulink仿真內容等實踐手段來提高學生分析問題與解決問題能力，強化學生自主學習與創造性學習。

內容簡介

本書是“十二五”江蘇省高等學校重點教材（編號： 2015.1.040）。
本書係統介紹瞭隨機過程與控製的基礎理論、方法與應用及MATLAB仿真實例。全書共分10章，主要內容為： 隨機過程的基礎知識、隨機過程及其隨機分析、平穩隨機過程及其譜分析、泊鬆過程及其應用、Markov鏈及其應用、隨機過程通過控製係統分析、ARMA/CARMA模型及其辨識與預測、隨機狀態模型與估計算法及其仿真、基於神經網絡的係統辨識與控製等內容。每部分都有仿真實例、仿真程序、仿真結果及簡要分析，有助於讀者進一步理解和運用基本理論和方法。
選材注重基礎性、實用性、新穎性與實踐性，內容論述由淺入深、邏輯嚴謹、錶述清晰，符閤學生的認知規律。

本書可作為工科高年級本科生和研究生教材，也可作為工程技術人員的參考書。

作者簡介

郭業纔，男，教授，博導。1986年畢業於安慶師範學院物理專業；2003年獲西北工業大學水聲工程專業博士學位，是全國百篇優秀博士學位論文獲得者。曾任安徽省學術與技術帶頭人、江蘇省高校“傳感網與現代氣象裝備”優勢學科方嚮帶頭人。現為江蘇省“六大人纔高峰”培養對象、江蘇省高校“信息與通信工程” 優勢學科方嚮帶頭人。主持全國優秀博士學位論文作者專項資金、國傢自然科學基金和*省級教學研究等項目，共20餘項；獲省級科研和教學成果奬7項；獲批*規劃教材1部、教育部電子信息類教指委規劃教材3部及省重點教材1部；獲授權發明專利30餘件。正在指導統招博士、碩士研究生、留學研究生30餘名，5篇碩士學位論文獲省優秀碩士學位論文奬。

目錄

第1章隨機過程的基礎知識
1.1概率
1.1.1隨機試驗與樣本空間
1.1.2隨機事件及其概率與獨立性
1.2隨機變量及其分布
1.2.1隨機變量的分布函數與概率密度
1.2.2隨機嚮量的分布函數與概率密度
1.3隨機變量的數字特徵
1.3.1數學期望與方差
1.3.2條件數學期望
1.4矩母函數、特徵函數與拉普拉斯變換
1.4.1矩母函數
1.4.2特徵函數
1.4.3相關矩與協方差
1.4.4拉普拉斯變換
1.5隨機變量的函數及其分布
1.5.1一維隨機變量函數的分布
1.5.2隨機嚮量函數的分布
1.5.3隨機嚮量函數嚮量的分布
1.6隨機信號中常見分布律
1.6.1一些簡單的分布律
1.6.2高斯分布
1.6.3χ2分布
1.6.4瑞利分布
1.6.5萊斯分布
1.7復隨機變量
1.8實例與仿真
1.8.1均勻分布隨機變量的産生仿真
1.8.2具有給定分布隨機變量的産生仿真
習題一
第2章隨機過程及隨機分析
2.1隨機過程定義與分類
2.1.1隨機過程定義
2.1.2隨機過程的分類
2.2隨機過程的有限維分布族
2.2.1一維分布函數與概率密度函數
2.2.2二維分布函數與概率密度函數
2.2.3n維分布函數與概率密度函數
2.2.4聯閤概率分布和聯閤概率密度
2.3隨機過程的數字特徵
2.3.1均值函數與方差函數
2.3.2自相關函數與自協方差函數
2.3.3互相關函數與互協方差函數
2.4隨機過程的特徵函數
2.4.1一維特徵函數
2.4.2二維特徵函數
2.4.3n維特徵函數
2.5復隨機過程及其統計描述
2.6常見的隨機過程
2.6.1二階矩過程
2.6.2正態隨機過程
2.6.3獨立增量過程
2.6.4維納過程
2.7連續時間隨機過程的微分和積分
2.7.1隨機過程的均方連續性
2.7.2隨機過程的均方導數
2.7.3隨機過程的均方積分
2.8隨機過程的微分方程
2.8.1常係數綫性隨機微分方程
2.8.2變係數綫性隨機微分方程
2.9實例與仿真
2.9.1高斯過程仿真模塊
2.9.2對數正態過程仿真模塊
習題二
第3章平穩隨機過程及其譜分析
3.1平穩隨機過程
3.1.1嚴平穩隨機過程
3.1.2寬 (廣義)平穩隨機過程
3.1.3平穩隨機過程的自相關函數
3.1.4聯閤平穩過程的互相關函數及其性質
3.1.5平穩正態隨機過程
3.2平穩隨機過程的各態曆經性
3.2.1遍曆性過程
3.2.2遍曆性條件
3.3平穩隨機過程的功率譜密度
3.3.1普通時間函數的譜分析
3.3.2隨機過程的功率譜密度
3.3.3譜密度性質
3.3.4聯閤平穩隨機過程的互功率譜
3.3.5平穩復隨機過程的功率譜密度
3.4窄帶隨機過程及其功率譜密度
3.4.1希爾伯特變換及其性質
3.4.2解析過程
3.4.3窄帶隨機過程及其功率譜密度
3.5窄帶高斯隨機過程
3.5.1窄帶高斯隨機過程包絡與相位的一維概率分布
3.5.2窄帶高斯隨機過程包絡與相位的二維概率分布
3.5.3窄帶高斯過程加正弦信號的包絡和相位的分布
3.5.4窄帶高斯過程包絡平方的概率分布
3.6白噪聲過程及其功率譜密度
3.6.1白噪聲過程
3.6.2離散時間白噪聲過程
3.6.3帶限白噪聲和有色噪聲
3.7M 序列及其頻譜
3.7.1M序列
3.7.2M序列的基本性質
3.7.3M序列的自相關函數
3.7.4M序列的功率譜密度
3.8實例與仿真
3.8.1頻域方法産生隨機過程與仿真實現
3.8.2萊斯過程的Simulink仿真模塊
3.8.3M序列的仿真實現
習題三
第4章泊鬆過程及其應用
4.1泊鬆過程的概念
4.2泊鬆過程的統計特性
4.2.1泊鬆過程的統計特性
4.2.2時間間隔與等待時間的分布
4.3非齊次泊鬆過程
4.4復閤泊鬆過程
4.5實例與仿真
4.5.1基於非齊次泊鬆過程的故障樣本模擬生成方法
4.5.2故障樣本模擬生成方法仿真
習題四
第5章Markov鏈及其應用
5．1離散時間Markov鏈
5．1．1離散時間Markov鏈及其轉移概率與矩陣
5．1．2離散時間Markov鏈的初始分布與絕對分布
5．2離散時間Markov鏈的狀態分類
5．2．1基本概念
5．2．2離散時間Markov鏈狀態空間的分解
5．3離散時間Markov鏈的極限與平穩分布
5．3．1 pij（k）的極限
5．3．2離散時間Markov鏈狀態的遍曆性與平穩分布
5．4連續時間Markov鏈
5．4．1連續時間Markov鏈與狀態轉移概率
5．4．2連續時間Markov鏈狀態微分方程
5．4．3生滅過程
5．5實例與仿真
5．5．1衛星信道Markov模型
5．5．2衛星信道Markov模型仿真
習題五
第6章隨機過程通過控製係統分析
6．1隨機過程通過離散時間係統的時頻特性
6．1．1離散時間控製係統的脈衝響應
6．1．2係統輸齣的時頻特性
6．1．3係統的白噪聲輸入
6．1．4新息
6．1．5離散時間過程的譜分解
6．1．6實例與仿真
6．2隨機過程通過連續時間係統的時頻特性
6．2．1係統輸齣的時頻特性
6．2．2係統的高斯白噪聲輸入
6．2．3連續時間過程的譜分解
6．2．4實例與仿真
習題六
第7章ARMA模型及其辨識與預測
7.1ARMA模型
7.1.1自迴歸模型
7.1.2滑動平均模型
7.1.3自迴歸滑動平均模型
7.2ARMA(M,N)的自相關函數及其譜密度
7.2.1MA(M)序列的自相關函數及其譜密度
7.2.2AR(M)序列的自相關函數及其譜密度
7.2.3ARMA(M,N)序列的自相關函數及其譜密度
7.2.4ARMA(M,N)中模型比較
7.2.5實例與MATLAB計算
7.3ARMA(M,N)的偏相關函數及其譜密度
7.3.1偏相關係數與Yule�瞁alker方程
7.3.2ARMA(M,N)的偏相關係數
7.3.3樣本自相關函數和樣本偏相關函數
7.3.4實例與MATLAB計算
7.4模型定階與MATLAB計算
7.4.1模型定階
7.4.2模型階數的MATLAB計算
7.5模型參數辨識
7.5.1辨識原理
7.5.2基於*小二乘法的模型參數辨識算法
7.5.3實例與仿真
7.6模型的檢驗
7.7ARMA模型的*優預測算法與仿真
7.7.1ARMA模型的*優預測算法
7.7.2實例與仿真
習題七
第8章CARMA模型及其辨識與預測
8.1受控自迴歸平移平均模型
8.1.1CARMA模型
8.1.2CARMA模型的穩定性與平穩性
8.2CARMA模型參數辨識算法與仿真
8.2.1CARMA模型參數的*小二乘辨識算法與仿真
8.2.2CARMA模型參數的*大似然辨識算法與仿真
8.2.3CARMA模型參數的Bayes概率辨識算法與仿真
8.3Diophantine方程求解與仿真
8.3.1單步Diophantine方程的求解及仿真
8.3.2多步Diophantine方程的求解與仿真
8.4CARMA模型的*小方差控製算法與仿真
8.4.1單輸入多輸齣隨機係統與仿真
8.4.2多輸入多輸齣隨機係統
8.5次*優控製算法與仿真
8.5.1穩定性分析
8.5.2次*優控製算法與仿真
習題八
第9章隨機狀態模型與估計算法及仿真
9.1離散時間隨機係統狀態模型與估計算法及仿真
9.1.1離散時間隨機係統狀態模型
9.1.2離散時間係統狀態模型的統計特性與仿真
9.1.3離散時間隨機係統的預測、濾波、平滑與仿真
9.1.4離散時間隨機係統的*優平滑與仿真
9.1.5色噪聲環境下的*優估計
9.1.6穩定性與模型誤差分析
9.2連續時間隨機係統狀態模型與估計算法及仿真
9.2.1連續時間隨機係統狀態模型
9.2.2連續時間隨機係統狀態模型的統計特性與仿真
9.2.3連續時間隨機狀態模型的狀態估計與仿真
9.3隨機狀態模型的轉換與仿真
9.3.1連續時間隨機狀態模型的離散化與仿真
9.3.2離散時間隨機狀態模型的連續化
9.4CARMA模型與狀態空間模塊的轉換
習題九
第10章基於神經網絡的係統辨識與控製
10.1基於BP神經網絡的係統辨識算法與仿真
10.1.1BP神經網絡
10.1.2基於瞬時誤差的BP神經網絡辨識算法與仿真
10.1.3基於統計誤差的BP神經網絡辨識算法與仿真
10.2基於RBF神經網絡的係統辨識與控製算法
10.2.1RBF神經網絡
10.2.2基於RBF神經網絡的係統辨識算法與仿真
10.2.3基於RBF網絡的自適應控製算法與仿真
10.2.4基於RBF神經網絡的PID自校正控製算法與仿真
10.3基於Hopfield神經網絡的係統辨識算法與仿真
10.3.1Hopfield網絡原理
10.3.2Hopfield網絡綫性係統參數辨識算法與仿真
習題十
參考文獻

精彩書摘

第3章平穩隨機過程及其譜分析
【導讀】本章從平穩隨機過程定義齣發，討論瞭其相關函數、平穩高斯過程和平穩過程的遍曆性； 從普通時間函數的譜分析入手，引入瞭隨機過程功率譜密度，討論瞭隨機過程自譜密度、互譜密度及其性質； 從希爾伯特變換定義齣發，分析瞭窄帶隨機過程、窄帶高斯過程及其加正弦信號的包絡和相位特性，以及窄帶高斯過程包絡平方特性； 利用功率譜密度，定義瞭白噪聲過程，討論瞭其特點； 定義瞭M序列，分析瞭其相關特性和頻域特性； 給齣瞭高斯過程、萊斯過程和M序列産生實例並進行瞭MATLAB/Simulink仿真。
在自然科學與工程技術研究中遇到的許多隨機過程，從其本身隨時間的變化和互相關聯來看，不僅它當前的狀況，而且它過去的狀況都對未來的狀況有著不可忽略的影響，並且其統計特徵不隨時間推移而變化，也就是說，這類隨機過程的性質與變量間的時間間隔有關，與所考察的起點無關，這類隨機過程稱為平穩過程。例如，恒溫條件下熱噪聲電壓是由於電路中電子的熱擾動引起的，這種熱擾動不隨時間推移而改變； 又如，連續測量飛機飛行速度産生的測量誤差，它有很多因素(如儀器振動，電磁波乾擾與氣候等)造成，但主要因素不隨時間推移而改變。可見，這類非常重要的隨機過程，在通信理論、天文學、生物學、生態學和經濟學各領域中有著十分廣泛的應用。
……

前言/序言

修 訂 版 前 言
本書是將隨機過程與隨機控製融入一體的教材，隨機過程和隨機控製理論在雷達與通信、天文與氣象、經濟與市場、航天、航空、航海工程、工程控製、生物醫學等許多領域都得到瞭廣泛應用，是高等工科院校研究生、高年級本科生及科技工作者必須掌握的基本知識、基本理論和基本方法。本書是編者根據多年的教學實踐，在自編講義的基礎上，充實和修改而編成的。
本書在取材和闡述方式上，力求由易到難、由淺入深、由簡到繁，既注重知識體係的係統性和完整性，又突齣工程實用性和新穎性。本書於2013年正式齣版以來，受到廣大讀者的關注和好評。近3年來，作者在高校教學中發現： 本書雖然對隨機過程與控製理論和算法的論述係統和全麵，但對理論和算法的實現未涉及，即使高年級本科生或研究生對理論思想和算法流程爛熟於心，對理論和算法的實現也難以下手。為瞭彌補本書的不足，故在*版基礎上進行改版。
本書改版原則為：
（1） 教材選材： 注重基礎性、實用性、新穎性、實踐性、完整性；
（2） 教材內容： 體現基礎性與拓展性、理論性與實踐性、課堂教學與課外延伸、定性討論與定量分析的統一；
（3） 教材組織： 突齣主乾、由淺入深、由簡到繁、承上啓下、前後呼應；
（4） 教材效果： 以增加應用實例及MATLAB/Simulink仿真內容為手段，強化學生自主學習與創造性學習。
本書改版內容為：
（1） 將第1版中第1章至第7章修訂為第1章至第6章，與第1版相比，進行瞭內容的調整、刪減和增加。其中，第1版中第2章至第4章調整為修訂後的第2章至第3章； 將第1版中矩陣隨機過程刪除，增加瞭平穩高斯過程和M序列及其功率譜等內容。
（2） 增加瞭在綫求解單步或多步Diophantine方程方法，為分析*小差方*優控製及次*優控製原理與方法奠定瞭基礎。
（3） 增加瞭基於神經網絡的係統辨識與控製一章，主要是為瞭拓展非綫性係統辨識與控製方法。
（4） 每章均增加瞭應用實例、仿真結果和MATLAB程序代碼或Simulink模塊等內容，為理論和算法的實現提供瞭解決思路與方法。
修訂後，本書共分為10章，主要內容如下：
第1章為隨機過程的基礎知識，對隨機變（嚮）量的概念、分布、數字特徵等與隨機過程分析密切相關的特性進行瞭概述，並給齣瞭MATLAB仿真實例。
第2章為隨機過程及其隨機分析，簡要介紹瞭隨機過程的基本概念、統計特性、數字特徵及幾種典型常用的隨機過程，討論瞭隨機分析方法和隨機微分方程，給齣瞭MATLAB仿真實例。
第3章為平穩隨機過程及其譜分析，主要討論瞭平穩隨機過程、平穩高斯過程的統計特性、平穩過程的遍曆性與功率譜密度、解析過程與窄帶隨機過程、窄帶高斯過程、白噪聲過程、M序列及其頻域特性等，給齣瞭高斯過程、萊斯過程和M序列産生實例並進行瞭MATLAB/Simulink仿真。
第4章為泊鬆過程及其應用，主要分析瞭泊鬆過程的統計特性，給齣瞭非齊次泊鬆過程的應用實例，並進行瞭MATLAB仿真。
第5章為Markov鏈及其應用，主要涉及離散時間Markov鏈及連續時間Markov鏈； 建立瞭衛星信道Markov模型並進行Simulink仿真實現。
第6章為隨機過程通過控製係統分析，對平穩隨機序列、白噪聲過程通過隨機係統時頻特性進行瞭分析與仿真實現。
第7章為 ARMA模型及其辨識與預測，分析瞭ARMA模型的自相關函數及譜特點，以及偏相關函數，討論瞭模型定階方法及準則並進行瞭MATLAB仿真； 對基於*小二乘法的模型參數辨識一次完成算法與遞推算法及ARMA模型的*優預測方法進行瞭分析和MATLAB仿真。
第8章為CARMA模型及其辨識與預測，討論瞭CARMA模型及其辨識原理與方法,進行瞭MATLAB仿真； 在介紹在綫求解單步或多步Diophantine方程方法基礎上，分析瞭CARMA模型的*小差方*優控製及次*優控製方法的MATLAB實現。
第9章為隨機狀態模型與估計算法及其仿真，主要討論瞭離散時間與連續時間隨機係統狀態模型，隨機係統狀態的預測、濾波與平滑，離散時間隨機係統與連續時間隨機係統、CARMA模型與狀態空間模型的轉換方法等。
第10章為基於神經網絡的係統辨識與控製，主要討論瞭基於BP與RBF網絡的非綫性係統辨識與控製算法及基於Hopfield網絡的綫性係統辨識與控製算法。
本書在編寫過程中，參閱瞭大量文獻，書後所列參考文獻為本書的基本內容提供瞭極好素材，有的還引用瞭其中的部分內容並對其進行瞭吸收與消化，在此謹嚮這些論著的作者錶示由衷的謝意！同時， 本書作者的研究生馬偉偉、吳星、彭舒、姚超然、陸璐、陳小燕等參與瞭本書所有程序的調試工作。本書被評為“十二五”江蘇省高等學校重點教材（編號： 2015��1��040）。本書的齣版還得到瞭國傢自然科學基金項目(No.61673222)、江蘇省高校自然科學研究重大項目(No.13KJA510001)、江蘇省高校“十二五”重點專業建設項目(No.164)、江蘇高校品牌建設工程一期項目（PPZY2015B134）及清華大學齣版社的大力支持，在此一並錶示衷心的感謝！
由於編者水平有限，書中難免有不少謬誤和疏漏，懇請讀者給予批評指正。
郭業纔2016年9月

《隨機過程與控製（修訂版）》 高等院校電子信息類專業係列教材 圖書簡介 本書是一本麵嚮電子信息類專業本科生和研究生編寫的教材，係統地介紹瞭隨機過程的基本理論、分析方法以及在現代控製係統中的應用。修訂版在原有基礎上，進一步梳理瞭教材的邏輯結構，更新瞭部分內容，並增加瞭更貼近實際應用的案例，力求使教材內容更加嚴謹、深入且易於理解。 第一章 隨機事件與概率 本章是理解後續章節內容的基礎，我們將從最基本的概念入手，深入探討隨機事件的定義、運算以及概率的公理化體係。 隨機事件與樣本空間： 介紹隨機現象與確定性現象的區分，引入樣本空間、基本事件、隨機事件等概念，並通過具體實例（如拋硬幣、投骰子）加深理解。 事件的關係與運算： 講解事件的包含、相等、並、交、差、補等運算，以及它們與集閤運算的對應關係。 概率及其基本性質： 定義概率，闡述其基本公理（非負性、規範性、可加性），並推導齣一係列重要的概率性質，如和事件的概率、差事件的概率等。 條件概率與獨立性： 引入條件概率的概念，探討事件之間的相關性與獨立性。重點講解乘法公式、全概率公式及貝葉斯公式，為後續分析奠定基礎。 伯努利試驗與二項分布： 介紹重復進行獨立試驗的伯努利試驗模型，引齣二項分布，並講解其性質和應用。 第二章 隨機變量及其分布 在掌握瞭隨機事件及其概率之後，本章將進一步抽象齣隨機變量的概念，並詳細介紹其各種分布。 隨機變量的定義與類型： 定義離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們各自的概率分布函數。 離散型隨機變量的分布： 詳細介紹離散型隨機變量的常見分布，包括： 離散均勻分布： 講解在有限個可能取值等概率齣現的情況下的應用。 二項分布： 迴顧伯努利試驗的結果，深入分析其概率質量函數、期望和方差。 泊鬆分布： 講解在單位時間內發生某個隨機事件的次數，或在一定區域內齣現的個體數量等問題。 幾何分布： 介紹在連續次獨立試驗中，第一次成功所需要的試驗次數。 超幾何分布： 講解在不放迴抽樣中，抽取到某種特定個體數量的概率。 連續型隨機變量的分布： 詳細介紹連續型隨機變量的常見分布，包括： 連續均勻分布： 講解在某個區間內取值等概率齣現的情況。 指數分布： 介紹描述隨機事件發生間隔時間的分布，與泊鬆過程密切相關。 正態分布（高斯分布）： 重點介紹其重要性、概率密度函數、參數的意義，並概述中心極限定理。 伽馬分布與貝塔分布： 介紹更一般的連續分布，為更復雜的模型提供支持。 隨機變量函數的分布： 探討隨機變量的函數（如 $Y=g(X)$）的分布，包括如何通過捲積等方法求解。 第三章 多維隨機變量及其分布 本章將從一維擴展到多維，分析兩個或多個隨機變量之間的聯閤關係。 多維隨機變量的概念： 定義二維隨機變量，介紹聯閤分布函數、聯閤概率密度函數（或概率質量函數）。 邊緣分布： 講解如何從聯閤分布中導齣單個隨機變量的分布，即邊緣分布。 條件分布： 深入探討在已知一個隨機變量取值的情況下，另一個隨機變量的分布，即條件分布。 隨機變量的獨立性： 討論多個隨機變量之間相互獨立的情形，及其在聯閤分布中的體現。 多維隨機變量的期望與方差： 推廣期望與方差的概念到多維隨機變量，重點介紹協方差和相關係數，它們是衡量隨機變量之間綫性相關程度的重要指標。 常見二維分布： 介紹二維均勻分布、二維正態分布等，並分析其特性。 第四章 隨機變量的數字特徵 本章將聚焦於描述隨機變量及其分布的幾個關鍵數字特徵。 期望（均值）： 詳細介紹期望的定義、性質，以及其在綫性代數和概率論中的重要作用。 方差與標準差： 定義方差和標準差，它們用來衡量隨機變量的離散程度。講解方差的性質，如方差的可加性。 協方差與相關係數： 再次強調協方差和相關係數，分析它們在描述隨機變量綫性關係上的作用。 矩： 介紹原點矩和中心矩，其中一階原點矩是期望，二階中心矩是方差。 切比雪夫不等式： 介紹該不等式，它提供瞭隨機變量取值偏離期望值的概率上界，是概率論中的重要不等式。 馬爾可夫不等式： 介紹該不等式，它是切比雪夫不等式的一個更一般的形式。 第五章 隨機過程基礎 本章是本書的核心，將引入隨機過程的概念，並深入研究其統計特性。 隨機過程的定義與分類： 定義隨機過程，將其視為時間的函數，其取值是隨機的。介紹按狀態空間（離散、連續）和按時間參數（離散、連續）對隨機過程的分類。 隨機過程的數學錶示： 介紹有限維分布、相空間等概念。 平穩性： 引入狹義平穩和廣義平穩的概念，它們是描述隨機過程統計特性隨時間不變的重要性質。 獨立增量過程： 介紹其在時間間隔上增量相互獨立的性質。 馬爾可夫過程： 重點介紹其“無記憶性”的特性，以及其在建模中的廣泛應用。 第六章 特殊的隨機過程 本章將深入探討幾種在理論研究和實際應用中極為重要的隨機過程。 泊鬆過程： 詳細講解其定義、性質，以及與指數分布的關係。介紹其在事件計數、排隊論等領域的應用。 布朗運動（維納過程）： 介紹其連續時間、連續狀態空間的馬爾可夫過程特性，及其在物理學、金融學中的重要作用。 平穩隨機過程： 重點研究平穩隨機過程的自相關函數和功率譜密度，以及它們之間的傅裏葉變換關係（維納-辛欽定理）。 馬爾可夫鏈： 詳細介紹離散時間的馬爾可夫鏈，包括狀態空間、轉移概率矩陣、轉移方程、平穩分布等。分析其在狀態轉移、壽命分析等方麵的應用。 第七章 隨機過程的分析方法 本章將介紹分析隨機過程的常用數學工具和方法。 譜分析： 介紹隨機過程的功率譜密度，它是描述隨機過程頻率成分的重要工具，與自相關函數有著密切聯係。 濾波理論： 介紹綫性係統對隨機過程的濾波問題，如維納濾波器的設計原理和方法，旨在從噪聲中提取有用信號。 平穩隨機過程的統計分析： 探討如何估計隨機過程的均值、方差、自相關函數等統計量。 譜分解： 介紹將隨機過程分解為正交增量過程的方法。 第八章 隨機過程與控製理論 本章將把隨機過程的理論應用於控製係統設計與分析。 隨機係統模型： 建立包含隨機擾動和測量噪聲的控製係統模型，如綫性係統加上高斯白噪聲。 卡爾曼濾波： 詳細介紹卡爾曼濾波的原理、遞推算法及其在狀態估計中的作用。這是現代控製理論中最重要的工具之一。 綫性二次高斯（LQG）控製： 介紹在存在高斯噪聲和二次型代價函數下的最優控製問題。 隨機係統穩定性分析： 探討在隨機擾動下係統的穩定性概念，如均方穩定性。 應用案例分析： 通過具體的工程實例，如目標跟蹤、信號處理、通信係統等，展示隨機過程與控製理論的實際應用。 第九章 隨機過程在電子信息工程中的應用 本章將更具體地展示隨機過程在電子信息類專業各個方嚮的應用。 通信係統： 噪聲信道模型、信號檢測、信道編碼等。 信號處理： 信號去噪、譜估計、自適應濾波等。 模式識彆與機器學習： 概率圖模型、隱馬爾可夫模型（HMM）等。 可靠性工程： 故障分析、壽命預測等。 經濟與金融建模： 隨機波動模型、期權定價等（作為拓展）。 附錄 數學工具迴顧： 傅裏葉變換、拉普拉斯變換、復變函數等在隨機過程分析中的應用。 常見概率分布錶。 教學特色與目標 理論與實踐相結閤： 強調數學理論的嚴謹性，同時也注重其在實際工程問題中的應用。 循序漸進的教學邏輯： 從基礎概率論齣發，逐步深入到隨機過程及其控製應用。 豐富的例題與習題： 配備大量的例題和課後習題，幫助學生鞏固所學知識。 培養解決復雜問題的能力： 引導學生掌握分析和解決含有隨機因素的工程問題的能力。 本書力求成為電子信息類專業學生掌握隨機過程理論和控製技術的重要參考書。通過本課程的學習，學生將能夠理解和分析各類隨機現象，並能將所學的隨機過程理論應用於解決實際工程問題，為進一步深入學習和從事相關領域的研究與開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《隨機過程與控製（修訂版）》給我帶來的觸動，遠不止於書本本身的內容，更多的是它所引發的思考和探索。初次翻閱，我便被其嚴謹的邏輯和清晰的脈絡所吸引，仿佛在引領我進入一個充滿不確定性但又遵循著內在規律的奇妙世界。書中的案例分析，並非僅僅是枯燥的公式推導，而是將理論與實際緊密結閤，讓我深刻理解瞭隨機過程在現實世界中的廣泛應用，例如金融市場的波動、通信信號的噪聲乾擾，甚至是個體行為的概率模型。最讓我印象深刻的是，作者在解釋一些復雜概念時，總能循序漸進，從最基礎的定義齣發，逐步構建起完整的理論體係。這種教學方式，對於我這樣非數學專業齣身的讀者而言，無疑是一劑強心針，讓我不再畏懼抽象的數學語言。我開始嘗試用更宏觀的視角去審視周遭的世界，思考那些看似隨機的現象背後，是否隱藏著我們尚未察覺的統計規律。這本書，不僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪，它讓我開始對“不確定性”産生一種彆樣的親近感，並試圖從中找到可控的路徑。

評分☆☆☆☆☆

《隨機過程與控製（修訂版）》這本書，給我最大的感受是它的“實用性”。它並沒有停留在理論的象牙塔裏，而是將大量的篇幅用於講解如何將這些抽象的理論應用於解決實際工程問題。例如，在介紹離散時間馬爾可夫鏈時，書中詳細闡述瞭如何利用它來模擬用戶在網站上的行為路徑，以及如何基於這些模型來優化推薦算法。這種具體的應用場景，讓我能夠立刻看到書本知識的價值所在。我嘗試著去復現書中的一些仿真實驗，並對其中的參數進行調整，觀察輸齣結果的變化。在這個過程中，我不僅加深瞭對理論的理解，還學會瞭如何運用編程工具來實現復雜的數學模型。書中對於不同控製策略的比較，例如PID控製、狀態反饋控製等，也都給齣瞭詳實的解釋和實例演示，讓我能夠清晰地理解它們的優缺點以及適用範圍。我開始思考，在我的專業領域中，哪些問題可以通過隨機過程和控製理論來解決，並嘗試著將書中的方法應用到實際項目中。這本書，為我提供瞭一個強大的工具箱，讓我能夠更自信地麵對復雜的問題，並找到更優的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《隨機過程與控製（修訂版）》的過程，對我來說是一場酣暢淋灕的思維冒險。這本書的結構設計非常閤理，從最基礎的隨機變量和概率分布入手，逐步深入到馬爾可夫鏈、泊鬆過程等核心概念，最後引齣反饋控製和最優控製等高級主題。這種由淺入深的編排方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我這個初學者也能逐漸建立起紮實的理論基礎。我尤其喜歡書中對不同隨機過程模型在實際應用中的對比分析，例如，它清晰地闡述瞭為什麼在描述連續時間係統時，布朗運動比泊鬆過程更閤適。這種對模型適用性的深入探討，讓我不再盲目套用公式，而是能夠根據具體問題選擇最恰當的數學工具。此外，書中提供的習題，難度適中，既能檢驗對基本概念的掌握程度，又能啓發對更深層次問題的思考。我常常會在做完一道習題後，對著答案思考，為什麼這樣解答是正確的，以及是否有其他更巧妙的方法。這種積極的互動，讓我的學習過程充滿瞭樂趣和成就感。這本書，就像一扇窗戶，為我打開瞭通往概率世界和控製科學的奇妙之旅，讓我對未來的學習和研究充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一門學科，最怕的就是書本的“高冷”。而《隨機過程與控製（修訂版）》這本書，則恰恰打破瞭這種隔閡。它沒有故作高深，也沒有用冗餘的語言來掩飾內容的空洞。相反，它以一種樸實無華，卻又直擊要害的方式，將隨機過程和控製理論的精髓展現在讀者麵前。我特彆欣賞書中對概念的引入方式，總是能夠結閤一些生動形象的比喻，比如用拋硬幣的概率來解釋獨立同分布，或者用“堵車”的場景來闡述排隊論。這些通俗易懂的例子，讓我能夠快速地抓住核心思想，而不會被復雜的數學符號所迷惑。在學習控製理論的部分，書中對於係統穩定性的討論，讓我對“如何讓一個不穩定的係統變得穩定”有瞭更深刻的理解。它不僅講解瞭理論方法，還提供瞭大量的仿真示例，讓我能夠親手操作，觀察不同參數對係統性能的影響。這種“做中學”的學習體驗，極大地增強瞭我學習的積極性。我開始將書中的知識應用到自己的學習和研究中，嘗試分析一些生活中的“失控”現象，並思考如何用控製的理念去優化它們。這本書，在我心中，已經不再僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師，一位知無不言的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

如果說《隨機過程與控製（修訂版）》是一次思想的洗禮，那麼它無疑是讓我對“不確定性”有瞭全新的認知。在學習過程中，我驚訝地發現，原來我們生活中看似雜亂無章的現象，都可以用嚴謹的數學模型來描述和分析。書中對信息論和編碼理論的引入，讓我看到瞭隨機性在通信和數據傳輸中的重要作用，以及如何通過控製理論來提高信息傳輸的效率和可靠性。我特彆喜歡書中關於“噪聲”的討論，它不是簡單地將噪聲視為乾擾，而是將其視為隨機過程的一個重要組成部分，並教導我們如何去理解和處理它。這種辯證的思維方式，讓我對許多曾經睏擾我的問題有瞭新的看法。我開始嘗試著將書中的概率思維融入到我的日常決策中，例如在麵臨一些有風險的選擇時，我不再是憑感覺，而是會嘗試去分析不同結果的概率，並做齣更理性的判斷。這本書，不僅提升瞭我的專業知識，更重要的是，它重塑瞭我的思維模式，讓我能夠以一種更科學、更係統的方式去理解和應對這個充滿不確定性的世界。