本书内容包括随机信号分析以及检测与估计两部分的内容，全书共6章，第1章随机变量基础，第2章随机过程的基本概念，介绍了随机过程的定义、随机过程的概率分布和数字特征、平稳随机过程的相关函数和功率谱以及基于MATLAB的统计分析。第3章随机过程的变换，。第4章典型随机过程，介绍了电子系统中典型的几类随机过程，包括正态随机过程、窄带随机过程和马尔可夫过程。第5章估计理论，介绍了估计的基本概念、贝叶斯估计、最大似然估计、估计的性能、线性最小均方估计、最小二乘估计和波形估计。第6章检测理论，介绍了假设检验的基本概念、判决准则、复合假设检测、多元假设检验及噪声中信号检测。
　　本书强调对基本概念的理解，精。D设计了一些浅显易懂的例题来说明概念，强调理论与应用的结合，每章的最后都附有习题。
本书可作为高等院校电子信息类专业本科生的教材或教学参考书。

第1章　随机变量基础
1.1　概率论的基本术语
1.2　随机变量的分布函数与概率密度
1.2.1　随机变量的定义
1.2.2　随机变量的分布函数与概率密度
1.2.3　多维随机变量及分布
1.2.4　多维分布
1.3　随机变量的数字特征
1.3.1　均值
1.3.2　方差
1.3.3　协方差与相关系数
1.3.4　矩
1.3.5　数字特征计算举例
1.4　随机变量的函数
1.4.1　一维随机变量函数的分布
1.4.2　多维随机变量函数的分布
1.4.3　随机变量函数的数字特征
1.5　MATLAB的统计函数
1.5.1　概率密度和概率分布函数
1.5.2　用MATLAB求随机变量的统计特性
习题一
第2章　随机过程的基本概念
2.1　随机过程的基本概念及定义
2.2　随机过程的统计描述
2.2.1　随机过程的概率分布
2.2.2　随机过程的数字特征
2.3　平稳随机过程
2.3.1　平稳随机过程的定义
2.3.2　平稳随机过程自相关函数的特性
2.3.3　平稳随机过程的相关系数和相关时间
2.3.4　随机过程的各态历经性
2.3.5　联合平稳随机过程
2.4　随机过程的功率谱密度
2.4.1　功率谱密度的定义
2.4.2　随机序列的功率谱
2.4.3　白噪声
2.4.4　互功率谱
2.5　基于MATLAB的随机过程分析方法
2.5.1　随机序列的产生
2.5.2　随机序列的数字特征估计
2.5.3　概率密度估计
习题二
实验一　随机过程的模拟与特征估计
第3章　随机过程的变换
3.1　随机过程通过线性系统分析
3.1.1　线性变换基本性质
3.1.2　随机过程通过线性系统分析——冲激响应法
3.1.3　随机过程通过线性系统分析——频谱法
3.1.4　限带过程
3.1.5　随机序列通过离散线性系统分析
3.2　随机过程通过非线性系统分析
3.2.1　概率密度
3.2.2　均值和自相关函数
3.3　最佳线性滤波器及其应用
3.3.1　输出信噪比最大的最佳线性滤波器
3.3.2　匹配滤波器
3.3.3　应用实例
习题三
第4章　典型随机过程
4.1　正态随机过程
4.1.1　正态随机过程的定义
4.1.2　正态随机过程的性质
4.1.3　随机过程的正态化
4.1.4　正态随机过程在雷达中的应用
4.2　窄带随机过程
4.2.1　窄带随机过程的定义
4.2.2　希尔伯特变换及性质
4.2.3　窄带正态随机过程的统计特性
4.2.4　窄带随机过程在通信中的应用
4.3　马尔可夫过程
4.3.1　马尔可夫链
4.3.2　隐马尔可夫模型（HMM）
习题四
第5章　估计理论
第6章　检测理论
参考文献

第1章　随机变量基础
　 概率与随机变量是随机信号分析与处理的理论基础，本章简要介绍随机变量的基本理论，更为详细的内容可参考有关教材。
　　1.1 概率论的基本术语
　1.随机试验
　 满足下列三个条件的试验称为随机试验：
　（1）在相同条件下可重复进行；
　 （2）试验的结果不止一个，所有可能的结果能事先明确；
　（3）每次试验前不能确定会出现哪一个结果。
　 随机试验通常用E表示，比如投掷硬币，就是一个随机试验，它满足以上三个条件。首先，投掷硬币是可以重复进行的；其次，投掷硬币的结果可能是正面，也可能是反面，即有两种可能的结果，而且只有这两种结果，事先可以明确，但具体到某次试验，试验前是不能预知出现哪种结果的。
　2.随机事件
　 在随机试验中，对试验中可能出现也可能不出现、而在大量重复试验中却具有某种规律性的事件，称为随机事件，简称为事件，如投掷硬币出现正面就是一个随机事件。
　……