- 1.1.2 随机过程的概率分布
- 1.1.3 随机过程的数字特征
- 1.2.1 随机过程连续性
- 1.2.2 随机过程的微分
- 1.2.3 随机过程的积分
- 1.3.1 平稳随机过程
- 1.3.2 平稳随机过程相关函数性质以及遍历性随机过程相关函数的测量
- 1.4.1 两个随机过程的联合概率分布和数字特征
- 1.5.1 正态随机过程的概念
- 1.5.2 正态随机过程的性质
- 1.6.1 马尔可夫过程
- 1.6.2 马尔可夫链的转移概率
- 1.6.3 马尔可夫链的状态转移图
- 1.6.4 马尔可夫链回顾1
- 1.6.5 马尔可夫链回顾2
- 1.7.1 泊松分布的概念及其统计量
- 1.7.2 泊松增量过程、泊松冲激序列以及其他泊松过程
- 1.7.3 半随机电报和随机电报
- 2.1.1 确定信号的傅里叶变换
- 2.1.2 随机过程的功率谱密度
- 2.1.3 功率谱密度与自相关函数之间的关系
- 2.2.1 互谱密度
- 2.3.1 平稳随机信号的采样定理
- 2.4.1 噪声
- 3.1.1 线性系统基本理论
- 3.2.1 随机信号通过连续时间系统的分析(1)
- 3.2.2 随机信号通过连续时间系统的分析(2)
- 3.3.1 随机信号通过离散时间系统的分析
- 3.4.1 3dB带宽和等效噪声带宽
- 3.4.2 白噪声通过理想线性系统分析
- 3.4.3 线性系统输出的概率分布
- 3.5.1 希尔伯特变换和解析过程
- 3.5.2 例题
- 3.6.1 窄带随机过程表示 (1)
- 3.6.2 窄带随机过程表示 (2)
- 3.7.1 窄带随机过程包络和相位的特性(1)
- 3.7.2 窄带随机过程包络和相位的特性(2)
- 4.1.1 通信中常见的非线性系统和直接法
- 4.2.1 直接法应用实例
- 4.3.1 特征函数法
- 5.1.1 离散随机信号特征估计的基本概念
- 5.2.1 离散随机信号一维数字特征以及二维数字特征的估计
- 5.3.1 离散随机信号的功率谱密度估计
- 5.4.1 离散随机信号的概率密度函数估计
内容简介:随机信号分析(西安电子科技大学/西电)是一门极具实践意义的课程,为电子信息类学生提供了理解现代通信和信号处理的核心理论基础。在这门课中,你将接触到信号如何在不确定性中演变与被处理。通过这门课的学习,不仅有助于掌握数学工具的应用,还能加深对实际工程问题的理解。
学习这门课的价值
《随机信号分析》作为一门专业基础课,其重要性不言而喻。它不仅是后续课程如《通信原理》《数字信号处理》的基础,更是在实践中不可替代的工具。无论是想深入研究通信系统,还是希望在信号处理领域有所建树,这门课都能为你打下坚实的基础。课程内容紧贴当前科技发展趋势,帮助你在未来的职业道路上更具竞争力。适学人群有哪些?
这门课适合电子信息、通信工程、自动化等相关专业的高年级本科生。如果你对信息传输、信号处理、数据分析等方向感兴趣,那这门课绝对值得深入学习。此外,对于希望通过自学提升信号分析能力的工程师或科研人员,本课程也能提供宝贵的资源与思路。课程内容概览
课程涵盖概率论基础、随机过程基本概念、平稳随机过程的统计特性、线性系统的响应分析、噪声与滤波等内容。通过这些知识点的学习,你将逐步建立起对随机信号的整体认识,并学会如何在实际环境中进行有效分析与处理。








