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| 內容簡介： |
本书参考了国际一流大学相关的研究生课程的教学内容，增加了许多近年来随机过程理论与应用方面的研究新成果。围绕现代随机过程的理论、方法及其工程应用背景和发展前景作了深入细致的讨论，着重论述了基本理论及其应用潜力，强化计算与编程方面的理论分析，力求在内容的广度和深度上与国际水平接轨。
本书内容包括：随机过程的基本概念和分类、平稳过程与二阶矩过程、离散鞅论、poisson过程与更新过程、brown运动、markov链与连接参数markov过程等。同时在内容的处理上通过讨论和注解的方式使之层次分明，以适应不同类型读者的需求。
本书是现代应用随机过程理论的入门教材，可作为高年级本科生及研究生的必修课教材，也可作为本科生、研究生、教师、科研与工程技术人员的参考书。
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| 目錄：
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第1章?概论
1.1?随机过程的基本特点
1.2?随机过程的研究范围
1.3?随机过程的分类方法（1）
1.4?随机过程的示例
1.5?随机过程的数字特征及基本概念
1.6?随机过程的分类方法（2）
1.7?习题
第2章?平稳过程与二阶矩过程
2.1?相关函数
2.2?功率谱
2.3?功率谱与时域平均
2.4?线性系统
2.4.1?平均值和自相关
2.4.2?功率谱
……
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| 內容試閱：
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本书是作者在清华大学为电子工程、计算机科学与技术、自动化和生物医学与工程等系的研究生授课的讲稿基础上加以整理、扩充和完善的结果。
本书的特点在于：
1 对读者所需的数学基础要求的起点较低：读者只需具备微积分、概率论和线性代数的基本知识。
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