機率係統與隨機信號 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 概率論
• 隨機過程
• 隨機信號
• 係統分析
• 通信原理
• 信息論
• 數學模型
• 統計推斷
• 信號處理
• 機器學習

　　本書在教材方麵，除瞭探討可靠度、通訊係統的誤差、負載分佈以及其他主題之外，還介紹瞭統計方麵的概念。作者編寫這本書時並沒有將重點放在數學的嚴謹性，而是要讓學生瞭解相關觀念，以及這些觀念在電子電機領域的關鍵應用。閱讀本書時並非一定要具有富立葉轉換的基礎。本書可定位為此領域初級介紹性的書籍，同時作者也有意讓它成為進階教材的跳闆。

本書特色

　　1 .  以真實係統當範例來解釋許多的機率模型，將理論與實際問題做結閤。

　　2 .  強調觀念的瞭解，加上深入淺齣的數學論述，達到易學易懂的目的。

　　3 .  內容包括運用MATLAB的實例或習題，確保學生可將書中內容應用於實際問題。

　　4 .  為學生提供廣泛的實際應用問題，包括可靠性、量測誤差、網絡中的抵達及離開事件等。

　　5 .  包含基礎統計學以滿足工程方麵的基本需求。

　　6 .  可作為更深入課程的初步介紹性教科書。

　　7 .  本書適用於公大學、四技電子/電機工程、資訊工程學係、工業與資訊管理學係「機率」課程使用。

第1章　導論
1.1　為何機率方法會用在工程學上
1.2　資料分析
1.3　什麼是機率？
1.4　習題 

第2章　基礎機率
2.1　導論 
2.2　集閤論與事件
2.3　機率的公理
2.4　條件機率與獨立性
2.5　全機率與貝氏定律
2.6　獨立與條件獨立
2.7　獨立試驗(伯努利試驗)
2.8　摘要 
2.9　習題

第3章　單一隨機變數
3.1　單一隨機變數的定義
3.2　分佈及密度函數
3.3　分佈的一些例子
3.4　蔔瓦鬆分佈的推導
3.5　摘要 
3.6　習題 

第4章　隨機變數的函數與期望值
4.1　隨機變數的函數
4.2　期望值
4.3　動差、平均、與變異數
4.4　摘要 4
4.5　習題

第5章　兩個隨機變數
5.1　導論 
5.2　聯閤分佈函數
5.3　聯閤機率質量函數
5.4　聯閤機率密度函數
5.5　獨立 
5.6　條件密度
5.7　高斯隨機變數
5.8　條件密度的例子
5.9　摘要 
5.10 習題

第6章　期望值與函數
6.1　兩個隨機變數的期望值
6.2　綫性估計
6.3　高斯隨機變數
6.4　兩個隨機變數的一個函數
6.5　兩個隨機變數的雙函數
6.6　估計導論
6.7　摘要
6.8　習題

第7章　特徵函數
7.1　簡介 
7.2　單一隨機變數之特徵函數 
7.3　聯閤特徵函數
7.4　隨機變數的和
7.5　摘要
7.6　習題 

第8章　多重隨機變數
8.1　簡介
8.2　多重隨機變數之機率密度以及分佈函數
8.3　隨機變數之和
8.4　大數法則及中央極限定理
8.5　獨立隨機變數之函數
8.6　特徵函數
8.7　高斯隨機變數
8.8　摘要
8.9　習題 

第9章　基礎統計學
9.1　簡介
9.2　用直方圖(Histogram)來近似機率分佈
9.3　取樣平均值、變異數以及相關係數
9.4　取樣平均之信心區間(Confidence Interval)
9.5　其它統計的參數
9.6　摘要 
9.7　習題

第10章　假設檢定導論
10.1　簡介
10.2　假設檢定問題之公式化
10.3　單邊(One-Sided)的假設檢定
10.4　雙邊假設檢定(Two-Sided Hypothesis Testing)
10.5　一般的假設檢定問題
10.6　摘要
10.7　習題

第11章　可靠度的基本觀念
11.1　簡介
11.2　可靠度函數
11.3　內部相連係統之可靠度
11.4　具週期性的失效率
11.5　摘要
11.6　習題

第12章　隨機程序導論
12.1　基本觀念
12.2　隨機程序的例子
12.3　隨機程序之機率分佈
12.4　平均及自相關函數(Mean and Autocorrelation function)
12.5　互相關函數(Crosscorrelation Function)
12.6　高斯隨機程序(Gaussian Random Process)
12.7　摘要
12.8　習題

第13章　隨機信號之處理
13.1　綫性處理簡介
13.2　機信號之預估(Prediction)及外插(Extrapolation)
13.3　連續性時間之處理
13.4　應用於估計
13.5　摘要
13.6　習題

第14章　功率頻譜
14.1　確定性信號之頻譜
14.2　隨機信號的功率頻譜
14.3　功率頻譜之範例
14.4　交互功率頻譜(Cross-Power Spectrum)
14.5　綫性係統中之隨機信號
14.6　匹配濾波器(Matched Filter)及其在假設檢定(Hypothesis Testing)上的應用
14.7　電子電路中之雜訊
14.8　摘要
14.9　習題
附錄及部分習題的解答

评分☆☆☆☆☆

最近在研究如何構建更魯棒的仿真模型，尤其是在處理那些不可預測的外部因素時。我朋友推薦瞭這本書，說是對隨機信號的處理方麵有很多獨到的見解。我看瞭關於“隨機振動”、“非平穩信號分析”的章節，感覺內容非常實用。作者在講解這些概念時，貌似非常注重數學模型的嚴謹性和工程應用的結閤。他不僅詳細介紹瞭各種隨機信號的數學描述，還結閤瞭一些實際的工程案例，比如在結構動力學、材料疲勞分析中，如何運用這些理論來評估係統的可靠性。我還看到瞭一些關於“概率密度演化方程”的介紹，這在一些復雜的動力學係統中非常關鍵。這本書的講解方式，既有理論深度，又有實踐指導意義，讓我對如何更準確地模擬和預測隨機過程有瞭更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我剛開始拿到這本書的時候，對“機率係統”這個詞還有些模糊的概念，以為會是那種很偏數學、很難懂的書。但當我翻到後麵關於“隨機遊走”、“排隊論”這些章節的時候，我感覺豁然開朗。作者用瞭很多生活中的例子來解釋這些概念，比如用擲骰子來模擬隨機遊走，用顧客排隊結賬來解釋排隊論。這些例子非常形象生動，讓我在理解那些抽象的數學模型時，不會感到那麼吃力。我還看到瞭一些關於濛特卡洛方法的介紹，感覺這個方法在模擬復雜係統的時候非常有潛力，可以用來解決很多傳統方法難以處理的問題。這本書的邏輯結構安排得也很好，從基礎的概率概念開始，逐步深入到更復雜的隨機係統，循序漸進，我覺得即便是初學者，也能慢慢掌握其中的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究信號處理方麵的一些算法，正好有朋友推薦瞭這本書，說裏麵關於隨機信號的部分寫得很紮實。我特意翻瞭翻，看到瞭關於“噪聲模型”、“頻譜分析”這些章節，感覺內容非常貼閤我的需求。作者在講解這些概念的時候，貌似很注重理論推導的嚴謹性，但又不會過於枯燥。我看到他用瞭很多圖示來輔助說明，比如在講解高斯白噪聲的時候，就畫瞭很多概率密度函數的圖形，很容易就能理解不同參數對噪聲特性的影響。而且，他還結閤瞭一些實際的信號處理場景，比如在音頻信號的去噪、在雷達信號的檢測中，是如何運用隨機信號的理論來優化算法的。雖然我還沒有細緻地閱讀全文，但僅僅是瀏覽這些章節，我就能感受到作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。這本書應該能幫助我更好地理解那些復雜的信號處理模型背後的數學原理，從而提升我的算法設計能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我一直挺喜歡的，那種深藍色搭配銀色字體的感覺，低調又充滿科技感，讓人一看就覺得內容不會是那種泛泛而談的東西。我大概翻瞭一下目錄，雖然很多概念聽起來有點抽象，比如“馬爾可夫鏈”、“泊鬆過程”之類的，但作者在前麵的一些引言部分，用瞭一些很生動的比喻來解釋隨機性是怎麼在我們身邊無處不在的，這一點我覺得非常棒。我記得他舉瞭一個例子，說我們每天選擇早餐的麵包口味，其實就可以看作是一個小小的隨機過程，雖然這個過程非常簡單，但背後的原理卻是相通的。他還提到瞭一些在金融市場、通信領域如何應用這些概率模型來預測和控製風險，我聽瞭就覺得這書不是那種隻會停留在理論層麵的，而是非常有實際應用價值的。我還沒深入看細節，但僅僅是前言部分就讓我對接下來要學習的內容充滿瞭好奇和期待，感覺這本書能打開我認識世界的一個新視角。

评分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和機器學習領域很感興趣，特彆是那些模型背後的數學原理。最近聽說這本書在概率和隨機性方麵有深入的講解，於是就找來翻閱瞭一下。我看到瞭一些關於“隨機過程的平穩性”、“遍曆性”的介紹，這些概念在分析時間序列數據和構建預測模型時非常重要。作者在講解這些理論的時候，似乎非常注重物理意義的闡釋，他會把抽象的數學公式和現實世界的現象聯係起來，讓讀者更容易理解背後的邏輯。我還看到瞭一些關於“馬爾可夫決策過程”的討論，這在強化學習中是核心概念，感覺這本書對這塊內容的講解會非常有用。總的來說，這本書為我理解更高級的AI算法打下瞭堅實的理論基礎，讓我對機器學習中的隨機性有瞭更深的認識。