隨機過程與控制

前言

第1章 基礎(chǔ)知識
1.1 概率
1.2 隨機變量及其分布
1.3 隨機變量的數(shù)字特征
1.4 矩母函數(shù)、特征函數(shù)與拉普拉斯變換
1.5 隨機變量的函數(shù)及其分布
1.6 隨機信號中常見分布律
1.7 復(fù)隨機變量
習(xí)題

第2章 隨機過程
2.1 隨機過程定義與分類
2.2 隨機過程的有限維分布族
2.3 隨機過程的數(shù)字特征
2.4 隨機過程的特征函數(shù)
2.5 復(fù)隨機過程及其統(tǒng)計描述
2.6 矩陣隨機過程
2.7 常見的隨機過程
習(xí)題

第3章 隨機分析與平穩(wěn)隨機過程
3.1 隨機變量序列的均方收斂
3.2 隨機過程的均方連續(xù)性
3.3 隨機過程的均方導(dǎo)數(shù)
3.4 隨機過程的均方積分
3.5 平穩(wěn)隨機過程及其各態(tài)歷經(jīng)性
3.6 隨機過程的微分方程
習(xí)題

第4章 隨機過程的譜分析
4.1 平穩(wěn)隨機過程的功率譜密度
4.2 譜密度的性質(zhì)
4.3 窄帶隨機過程及其功率譜密度
4.4 白噪聲過程及其功率譜密度
習(xí)題

第5章 泊松過程
5.1 泊松過程的概念
5.2 泊松過程的統(tǒng)計特性
5.3 非齊次泊松過程
5.4 復(fù)合泊松過程
習(xí)題

第6章 Markov鏈
6.1 離散時間Markov鏈
6.2 離散時間Markov鏈的狀態(tài)分類
6.3 離散時間Markov鏈轉(zhuǎn)移概率Pu（k）的極限與平穩(wěn)分布
6.4 連續(xù)時間Markov鏈
習(xí)題

第7章 隨機過程通過控制系統(tǒng)分析
7.1 隨機過程通過離散時間控制系統(tǒng)的時頻特性
7.2 隨機過程通過連續(xù)時間控制系統(tǒng)的時頻特性
習(xí)題

第8章 ARMA模型及其辨識與預(yù)測
8.1 ARMA模型
8.2 ARMA的自相關(guān)函數(shù)及其譜
……
第9章 CARMA模型及其辨識與預(yù)測
第10章 隨機狀態(tài)模型與估計