信号统计分析基础

目录
§1-7 特征函数（单维及多维）
§1-8 多维高斯分布、复高斯分布
§1-9 中心极限定理
§1-10 概率密度函数的正交分解
第二章 随机过程
§2-1 随机过程定义
§2-2 平稳与非平稳随机过程
§2-3 随机过程的有关统计特征
§2-4 平稳随机过程的功率谱密度、维纳-辛钦定理
§2-5 非平稳随机过程的功率谱
前言
§2-6 平稳随机过程的遍历性（即埃尔哥德性）
§2-7 随机过程的微分，积分及其它有关性质
§2-8 高斯（正态）随机过程
§2-9 马尔柯夫过程
第三章 随机信号与系统
§3-1 窄带确定信号、窄带随机过程及窄带滤波器
§3-2 随机信号与常系数线性系统
§3-3 白噪声与常系数线性系统
§3-4 随机信号与若干典型的时变系数线性系统
§3-5 随机信号与随机变化线性系统
第一章 概率论
§3-6 随机信号通过线性系统后输出的概率密度
§3-7 计算随机信号非线性无惯性变换的几种方法
§3-8 随机信号“超越脉冲”的统计特性
第四章 高斯过程及其变换
§4-1 引言
§4-2 高斯随机变量
§4-3 高斯随机过程的有关特性
§4-4 窄带高斯噪声经验波器输出的统计特性
§4-5 正弦信号加窄带高斯噪声经检波器输出的统计特性
§4-6 积累
§1-1 概率定义
第五章 假设检验与判决准则
§5-1 引言
§5-2 假设检验
§5-3 判决准则
§5-4 备择假设检验
§5-5 多次测量
§5-6 复合假设检验
§5-7 序列检测检验
第六章 已知信号的检测
§6-1 引言
§1-2 条件概率
§6-2 高斯白噪声中已知信号的检测
§6-3 匹配滤波器
§6-4 M元通信系统
§6-5 用多脉冲检测已知信号
第七章 随机参量信号的检测
§7-1 引言
§7-2 雷达型随机参量信号的检测
§7-3 非相干频移键控系统
第八章 非白高斯噪声中信号的检测
§8-1 引言
§1-3 统计独立
§8-2 卡亨南—洛维展开
§8-3 非白高斯噪声中已知信号的检测
§8-4 最佳信号波形
§8-5 有色噪声的预白化
第九章 信号参量的估计
§9-1 引言
§9-2 单维随机参量的“最小均方”估计θms
§9-3 单维随机参量的线性最小均方估计θlms
§9-4 线性最小均方误差估计的递推算法——一个具体实例
§9-5 最小绝对误差估计θabs
§1-4 随机变量、概率分布函数、概率密度函数、几种常见的概率密度函数
§9-6 最大后验概率估计θmap
§9-7 贝叶斯估计
§9-8 最大似然估计θml
§9-9 估计量的性质
§9-10 克拉美—罗不等式
§9-11 多参量估计
§9-12 最小二乘估计θls
第十章 维纳滤波与卡尔曼滤波
§10-1 引言
§10-2 维纳滤波
§1-5 随机变量的变换
§10-3 广义平稳随机过程条件下的维纳—霍甫积分方程
§10-4 维纳-霍甫积分方程的解（非因果关系）
§10-5 维纳-霍甫积分方程的解（因果关系）
§10-6 离散维纳滤波
§10-7 广义平稳条件下的卡尔曼滤波
§10-8 非平稳情况下的卡尔曼滤波（多信号或矢量信号的线性最小均方递推估计）
附录一 关于概率的公理化定义
附录二 关于正交函数集
附录三 关于冲激函数
附录四 关于“随机变量序列”的四种收敛性
§1-6 随机变量的数字特征（单维及多维）
附录五 有关矩阵运算的若干公式