《估计理论及其在通讯与控制中的应用》求取 ⇩

目 录1

第一章导论1

第二章概率与随机变量7

2.1引言7

2.2概率7

2.3随机变量11

2.4随机变量的代数运算22

2.5期望28

2.6摘要33

第三章随机过程34

3.1引言34

3.2概率表达34

3.3期望36

3.4谱表示与正交表示42

3.5线性系统响应50

3.6摘要72

问题72

4.1引言76

第四章高斯－马尔柯夫过程与随机微分方程76

4.2高斯过程77

4.3马尔柯夫过程84

4.4随机微分方程93

4.5非线性系统的均值与方差传播119

4.6摘要133

问题133

第五章判定理论137

5.1引言137

5.2单一观测的判定理论139

5.3多个观测的判定理论147

5.4复合假设检验167

5.5 M元假设检验171

5.6序贯判定理论174

5.7高斯噪声中马尔柯夫信号的序贯检测185

5.8摘要203

问题203

6.1引言208

6.2贝叶斯估计理论208

第六章估计的基本理论208

6.3极大似然估计230

6.4估计量的性质239

6.5误差分析与验前统计量246

6.6线性最小方差估计272

6.7最小二乘估计279

6.8摘要293

问题293

7.1引言295

第七章最优线性滤波295

7.2最优线性离散滤波296

7.3最优线性连续滤波333

7.4平稳过程——维纳滤波356

7.5渐近性态377

7.6摘要386

问题386

8.1 引言390

8.2有色噪声390

第八章最优线性滤波的推广390

8.3平滑和预测408

8.4误差分析与验前统计量445

8.5发散487

8.6摘要494

问题494

第九章非线性估计497

9.1引言497

9.2条件均值估计498

9.3极大验后估计524

9.4各种非线性滤波算法的关系543

9.5非线性平滑570

9.6摘要590

问题590

附录A矩阵求逆引理595

附录B最优化597

参考文献602

译后记615

估计算法表索引616

内容索引617