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《随机过程基础及其应用》共8章，系统地介绍了随机过程涉及的概率论基础，随机过程的概念及工程中的一些随机过程，平稳随机过程及其应用，马尔可夫过程，时间序列分析与建模，重点阐述了应用随机过程理论对线性系统进行分析的方法及实例，维纳优滤波和预测，以及离散线性系统的优估计。每章后均配有适量习题。 《随机过程基础及其应用》可作为工科院校研究生教材，也可供相关专业的科研人员、工程技术人员参考。
第1章 概率论基础1．1 概率空间1．2 随机变量及其分布1．3 随机变量数字特征1．4 特征函数1．5 多元正态分布1．6 随机变量序列的极限定理习题第2章 随机过程的概念及工程中的一些随机过程2．1 随机过程的定义及描述2．2 随机过程的极限2．3 随机过程的连续性、可微性和可积性2．4 工程中的一些随机过程习题第3章 平稳随机过程3．1 平稳随机过程及其相关函数3．2 平稳随机过程的谱分解3．3 平稳随机过程的均方遍历性和采样定理3．4 随机过程的正交分解3．5 不规则海浪模型及海浪仿真习题第4章 马尔可夫过程4．1 马尔可夫过程概念4．2 马尔可夫链4．3 纯不连续马尔可夫过程4．4 扩散过程习题第5章 时间序列分析与建模5．1 自回归滑动合序列5．2 ARMA序列的预测滤波5．3 广义马尔可夫序列滤波5．4 时间序列的均值估计5．5 平稳随机序列的相关函数及功率谱估计5．6 大型舰船运动建模及预报习题第6章 线性系统在随机输入作用下的分析6．1 指标的提出6．2 线性系统在平稳随机过程作用下的分析6．3 理想带通滤波器在平稳随机输入作用下的稳态分析6．4 线性系统在非平稳随机输入作用下的稳态分析6．5 线性系统在随机输入作用下的瞬态分析习题第7章 维纳滤波理论及应用7．1 问题的提出7．2 维纳方程7．3 维纳滤波器7．4 维纳预测滤波器7．5 广义维纳滤波7．6 滤波及预测举例习题第8章 离散线性系统的估计8．1 离散线性系统模型8．2 离散线性系统的估计8．3 具有相关干扰及相关测量误差时的估计8．4 离散线性系统的能控性与能观性8．5 卡尔曼滤波的鲁棒性分析8．6 卡尔曼滤波在船用惯性导航系统中的应用习题参考文献
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