适读人群：电子信息类专业的教材
　　本书第1版是电子工业部“九五”规划教材，同时被编入国家“九五”重点《航天科学》丛书。
　　第3版是在保持第1、2版教材特色的基础上，结合近几年的教学实践，并参考国内外同类教材的长处，对部分内容做了相应的加深和拓宽，修订而成的。
　　全书共分5章，以通信与电子信息领域中的实际应用为背景，讨论随机信号的基本理论和随机信号通过系统的各种分析方法。
　　本书具有以下几方面的重要特点：
　　·以经典信号处理为主，注重为现代信号处理打基础。重点面向本科生，兼顾为进一步学习现代信号处理提供所需的理论基础。
　　·理论与应用并重，加强工程应用实例。增加了随机信号的MATLAB仿真内容，附录A中保留并增加了常用的C语言程序。
　　·力求与先修课和后续课无缝连接。随机信号分析处在信号理论系列课程体系框架的底部，既注意到与数学课的接续，又考虑到与其他信号理论课程的连接。
　　·内容模块化，可按需取舍。第1章和第2章是随机信号的基础，第3-5章可分为多个模块，根据专业要求和学时情况进行取舍。
　　相信本书对初学随机信号的学生、需要进行随机信号仿真实验的研究生和相关的科技工作者都会有所帮助。

内容简介

　　《随机信号分析（第3版）》共5章，主要介绍随机信号的基本理论、随机信号的各种分析方法及基本仿真方法。《随机信号分析（第3版）》从分布律、数字特征和特征函数引出随机信号的基本概念，分别在时域和频域讨论随机信号的特点，并将连续时间的随机信号扩充到随机序列，将相关理论的内容引申到高阶统计量。书中详细介绍了电子系统中常用随机信号的统计特性，包括白噪声、高斯过程、窄带过程、马尔可夫过程，并介绍了现代信号处理中常用的隐马尔可夫的概念，以及各种随机过程在通信、雷达等电子系统中的应用。《随机信号分析（第3版）》还详细讨论了随机信号通过线性系统和非线性系统的时域分析和功率谱分析，系统地讨论了基于MATLAB环境的离散随机信号仿真方法、随机信号通过线性和非线性系统的仿真方法。书末给出了习题参考答案。
　　《随机信号分析（第3版）》的目的是为读者打下牢固的随机信号基础，使之适应现代信号处理的发展。《随机信号分析（第3版）》可作为高等学校电子信息类专业高年级本科生和相关学科研究生的教材，对从事相关领域研究的科技人员亦有重要的参考价值。

作者简介

　　赵淑清，哈尔滨工业大学电子信息学院教授，副院长，主要从事信号处理、雷达信号处理等方面的研究，负责“随机信号分析”等课程的教学工作，主编电子工业部“九五”规划教材的编写工作。

内页插图

第1章随机信号基础
1.1 随机变量及其分布
1.1.1 一维随机变量及其分布律
1.1.2 多维随机变量及其分布律
1.2 随机变量的函数变换
1.3 随机变量及其函数的数字特征
1.3.1 一维随机变量和随机变量函数的数字特征
1.3.2 二维随机变量的联合矩及统计关系
1.4 随机变量的特征函数
1.4.1 特征函数的定义与性质
1.4.2 特征函数与概率密度的关系
1.4.3 特征函数与矩函数的关系
1.4.4 联合特征函数与联合累积量
1.5 随机信号实用分布律
1.5.1 一些简单的分布律
1.5.2 高斯分布（正态分布）
1.5.3 X2分布
1.5.4 瑞利分布和莱斯分布
1.6 离散随机变量的仿真与计算
1.6.1 均匀分布随机数的产生
1.6.2 随机变量的仿真
1.6.3 高斯分布随机数的仿真
1.6.4 随机变量数字特征的计算
习题一

第2章随机过程和随机序列
2.1 随机过程的统计特性
2.1.1 随机过程和随机序列的定义
2.1.2 随机过程和随机序列的分布律
2.2 随机过程的数字特性及特征函数
2.2.1 随机过程的数字特征
2.2.2 随机过程的特征函数
2.3 平稳随机过程和序列
2.3.1 严平稳过程
2.3.2 宽平稳过程和序列
2.3.3 平稳随机过程的相关性分析
2.4 各态历经过程和序列
2.4.1 各态历经过程
2.4.2 各态历经序列
2.5 随机过程的微分与积分
2.5.1 随机过程的极限概念和连续性
2.5.2 随机过程的微分
2.5.3 随机过程的积分
2.6 平稳随机过程的功率谱及高阶谱
2.6.1 平稳随机过程的功率谱密度
2.6.2 功率谱密度的性质及其与相关函数的关系
2.6.3 联合平稳随机过程的互功率谱密度
2.6.4 高阶统计量与高阶谱
2.6.5 平稳序列的功率谱
2.7 高斯过程与白噪声
2.7.1 高斯过程
2.7.2 白噪声
2.8 离散随机信号的计算机仿真
2.8.1 平稳过程的仿真
2.8.2 自相关函数的估计
2.8.3 功率谱密度的估计
习题二

第3章系统对随机信号的响应
3.1 线性系统的响应
3.1.1 线性系统对确定性信号的响应
3.1.2 线性系统对随机信号的响应
3.2 线性系统输出的分布特性
3.2.1 输入为高斯过程时系统输出的概率分布
3.2.2 输入为非高斯过程时系统输出的几种特殊情况
3.2.3 用高阶统计量确定
3.3 线性系统输出的数学期望及相关函数
3.3.1 线性系统输出的数学期望
3.3.2 线性系统输出的自相关函数
3.3.3 系统输入与输出的互相关函数
3.3.4 系统输入为随机过程与加性噪声
3.4 线性系统输出的功率谱密度
3.5 典型线性系统对随机信号的响应
3.5.1 等效噪声频带
3.5.2 白噪声通过理想线性系统
3.5.3 白噪声通过实际线性系统
3.6 非线性系统对随机信号的响应
3.6.1 全波平方律检波器
3.6.2 半波线性检波器
3.6.3 非线性系统的信噪比
3.7 随机信号通过系统的仿真
3.7.1 线性系统的仿真
3.7.2 随机信号通过线性系统的仿真
3.7.3 随机信号通过非线性系统的仿真
习题三

第4章窄带随机过程
4.1 希尔伯特变换
4.1.1 希尔伯特变换及解析信号的构成
4.1.2 希尔伯特变换的性质
4.2 复随机过程
4.2.1 复随机变量
4.2.2 复随机过程及解析过程
4.3 窄带随机过程的基本特点及解析表示
4.3.1 窄带随机过程的表达式
4.3.2 窄带随机过程的特点
4.3.3 窄带随机过程的解析表示
4.4 窄带高斯过程分析
4.4.1 窄带高斯过程包络和相位的一维概率分布
4.4.2 窄带高斯过程包络和相位的二维概率分布
4.4.3 窄带高斯过程包络平方的概率分布
4.5 窄带随机过程加余弦信号分析
4.5.1 窄带高斯过程加余弦信号的包络和相位分析
4.5.2 包络平方的概率分布
4.6 窄带随机过程在常用系统中的应用举例
4.6.1 视频信号积累对检测性能的改善
4.6.2 线性调制相干解调的抗噪声性能
4.6.3 FM系统的性能分析
4.7 窄带随机过程的仿真
4.7.1 窄带随机过程仿真
4.7.2 窄带高斯随机过程加余弦信号的仿真
4.7.3 窄带随机信号应用仿真
习题四

第5章马尔可夫过程
5.1 马尔可夫链
5.1.1 马尔可夫链的一般性
5.1.2 齐次马尔可夫链
5.1.3 齐次马尔可夫链平稳分布和遍历性
5.2 隐马尔可夫链及其模型
5.2.1 隐马尔可夫链的基本概念
5.2.2 最大后验概率估计方法
5.3 马尔可夫随机过程
5.3.1 一阶马尔可夫过程
5.3.2 高阶马尔可夫过程
5.4 几种重要的马尔可夫过程
5.4.1 正态马尔可夫过程
5.4.2 独立增量过程
5.4.3 泊松过程
习题五

附录A 傅里叶变换表
附录B 厄米特多项式
附录C 常用术语汉英对照
习题参考答案
参考文献