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