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第一章 概率与随机过程导论 1

1.1 基本知识点 1

1.1.1 概率论 1

1.1.2 随机过程理论 13

1.1.3 相关函数与谱密度 17

1.2 习题解答与MATLAB/Simulink程序 25

1.3 补充习题 47

第二章 多维高斯过程 51

2.1 基本知识点 51

2.1.1 多维高斯密度函数 51

2.1.2 高斯过程理论的应用实例 54

2.1.3 信噪比计算 59

2.2 习题解答与MATLAB/Simulink程序 62

2.3 补充习题 76

第三章 参数估计理论 79

3.1 基本知识点 79

3.1.1 参数估计的评价准则 79

3.1.2 基于统计分布的参数估计算法 83

3.1.3 基于线性模型的参数估计算法 86

3.2 习题解答与MATLAB/Simulink程序 93

3.3 补充习题 107

第四章 数学模型辨识 111

4.1 基本知识点 111

4.1.1 随机数据预处理 111

4.1.2 时间序列模型与模型参数估计 116

4.1.3 时间序列模型的辨识方法 122

4.1.4 ARX模型的最小二乘估计 123

4.1.5 ARMAX模型的最小二乘估计 129

4.2 习题解答 130

4.3 补充习题 144

第五章 谱估计与小波分析 147

5.1 基本知识点 147

5.1.1 功率谱估计 147

5.1.2 小波变换 163

5.1.3 快速小波变换的理论框架 168

5.1.4 双正交滤波器组的设计方法 175

5.1.5 时间栅格加密与多孔算法 178

5.1.6 小波变换的应用实例 180

5.2 习题解答与MATLAB仿真程序 182

5.3 补充习题 207

第六章 最优滤波与状态估计 213

6.1 基本知识点 213

6.1.1 波形估计的基本概念 213

6.1.2 自适应横向数字滤波器 217

6.1.3 LMS自适应滤波器的应用示例 223

6.1.4 状态估计 228

6.2 习题解答与MATLAB仿真程序 232

6.3 补充习题 246

参考文献 250