研究生學(xué)位課程教學(xué)大綱-隨機(jī)過程

1、碩士研究生學(xué)位課程教學(xué)大綱隨機(jī)過程（課程名稱）隨機(jī)過程（課程名稱）StochasticProcess（CourseTitle）課程編號：IE11001課程性質(zhì)：學(xué)位課程學(xué)位課程學(xué)分?jǐn)?shù)：3課程總學(xué)時(shí)：48學(xué)時(shí)學(xué)時(shí)開課學(xué)院：信息電子學(xué)院信息電子學(xué)院授課教師：姚青姚青預(yù)備知識：高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)一、課程學(xué)習(xí)目的及要求：隨機(jī)過程是現(xiàn)代概率論的一個(gè)重要課題，它主要研究和探討客觀世界中隨機(jī)演變過程的規(guī)律性，并應(yīng)用于

2、控制﹑通信﹑生物﹑物理﹑雷達(dá)通訊﹑地質(zhì)﹑天文氣象﹑社會科學(xué)等工程科學(xué)技術(shù)中。。通過本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握隨機(jī)過程的基本概念、隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特征描述、隨機(jī)信號通過系統(tǒng)分析以及電子系統(tǒng)中常見的窄帶、正態(tài)隨機(jī)信號通過系統(tǒng)的分析以及電子系統(tǒng)中常見的窄帶、正態(tài)隨機(jī)信號、馬爾可夫過程、平穩(wěn)過程、信號檢測與估計(jì)等的基本理論方法，為學(xué)生在信號與信息處理領(lǐng)域打下扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)后續(xù)課程以及將來的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。二、主要章節(jié)與學(xué)時(shí)安排：第一章

3、第一章隨機(jī)變量基礎(chǔ)（隨機(jī)變量基礎(chǔ)（6學(xué)時(shí)）學(xué)時(shí)）教學(xué)內(nèi)容與要求：教學(xué)內(nèi)容與要求：掌握隨機(jī)變量的基本概念，隨機(jī)變量的分布函數(shù)與概率密度、數(shù)字特征、特征函數(shù)和統(tǒng)計(jì)特性等。重點(diǎn)：重點(diǎn)：隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特性。1.1概率論的基本術(shù)語1.2隨機(jī)變量的定義1.3隨機(jī)變量的分布函數(shù)與概率密度1.4多維隨機(jī)變量及分布1.5隨機(jī)變量的數(shù)字特征1.6隨機(jī)變量的函數(shù)1.7隨機(jī)變量的特征函數(shù)1.8多維正態(tài)隨機(jī)變量1.9復(fù)隨機(jī)變量及其統(tǒng)計(jì)特性1.10MATLAB的統(tǒng)

4、計(jì)函數(shù)第五章第五章馬爾可夫過程與泊松過程（馬爾可夫過程與泊松過程（6學(xué)時(shí)）學(xué)時(shí)）教學(xué)內(nèi)容與要求：教學(xué)內(nèi)容與要求：掌握和應(yīng)用馬爾可夫鏈的概念和轉(zhuǎn)移概率；理解和掌握馬爾可夫的一般過程與連續(xù)狀態(tài)的過程；理解和掌握泊松過程的概念和特性等。重點(diǎn)：重點(diǎn)：馬爾可夫過程和泊松過程的分析方法。5.1馬爾可夫鏈5.2隱馬爾可夫模型（HMM）5.3馬爾可夫過程5.4獨(dú)立增量過程第六章第六章估計(jì)理論（估計(jì)理論（6學(xué)時(shí)）學(xué)時(shí)）教學(xué)內(nèi)容與要求：教學(xué)內(nèi)容與要求：理解

5、和掌握信號估計(jì)的方法和應(yīng)用，估計(jì)理論包括最大似然估計(jì)、貝葉斯估計(jì)、估計(jì)的性能、線性最小均方估計(jì)、最小二乘估計(jì)等。重點(diǎn)：重點(diǎn)：各種估計(jì)方法。6.1估計(jì)的基本概念6.2貝葉斯估計(jì)6.3最大似然估計(jì)6.4估計(jì)量的性能6.5線性最小均方估計(jì)6.6最小二乘估計(jì)6.7波形估計(jì)第七章第七章檢測理論（檢測理論（6學(xué)時(shí)）學(xué)時(shí)）教學(xué)內(nèi)容與要求：教學(xué)內(nèi)容與要求：理解和掌握假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念，判決規(guī)則，包括貝葉斯準(zhǔn)則、極大極小準(zhǔn)則和NeymanPearson準(zhǔn)