Книга Probability, Random Variables, and Random Processes является всеобъемлющим учебником по теории вероятностей для инженеров, который предоставляет более строгие математические основы, чем обычно встречаются в бакалаврских курсах. Она предназначена для студентов первого года обучения в магистратуре, которые уже имеют некоторое знакомство с вероятностями и случайными величинами, хотя необязательно со случайными процессами и системами, работающими на случайных сигналах. Она также подходит для студентов старших курсов бакалавриата с сильной математической подготовкой. Книга имеет следующие особенности:
Несколько приложений содержат дополнительный материал по интегрированию, важным неравенствам и тождествам, преобразованиям в частотной области и линейной алгебре. Эти темы были включены, чтобы книга была относительно самодостаточной. Одно приложение содержит обширное резюме 33 случайных величин и их свойств, таких как моменты, характеристические функции и энтропия.
В отличие от большинства книг по теории вероятностей, в книгу включено большое количество иллюстраций, чтобы прояснить и расширить важные моменты. Более 600 иллюстраций и графиков MATLAB были разработаны, чтобы усилить материал и проиллюстрировать различные характеристики и свойства случайных величин.
Достаточные статистики рассматриваются детально, как и их связь с методами оценки параметров. Это включает классическую байесовскую оценку и несколько критериев оптимальности: среднеквадратичная ошибка, среднее абсолютное отклонение, максимальное правдоподобие, метод моментов и метод наименьших квадратов.
Последние четыре главы дают введение в несколько тем, обычно изучаемых в последующих инженерных курсах: системы связи и теория информации; оптимальная фильтрация (Винера и Калмана); адаптивная фильтрация (КИХ и БИХ); формирование диаграммы направленности антенны, выравнивание канала и определение направления. Этот материал доступен в электронном виде на сопутствующем веб-сайте.
Probability, Random Variables, and Random Processes - единственный учебник по теории вероятностей для инженеров, который включает актуальный базовый материал, предоставляет обширные резюме ключевых результатов и распространяет различные статистические методы на ряд применений в обработке сигналов.
Probability, Random Variables and Random Processes: Theory and Signal-Processing Applications is a complete textbook of probability theory available for engineers, without needing to have specialized expertise in random processes or systems. Advanced undergraduates or graduate students with a good background of mathematics can take advantage of this resource. In addition, extensive appendices offer a different viewpoint and give details and connections among the important concepts covered throughout the text.
Электронная Книга «Probability, Random Variables, and Random Processes. Theory and Signal Processing Applications» написана автором John Shynk J. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118393949
Описание книги от John Shynk J.
Probability, Random Variables, and Random Processes is a comprehensive textbook on probability theory for engineers that provides a more rigorous mathematical framework than is usually encountered in undergraduate courses. It is intended for first-year graduate students who have some familiarity with probability and random variables, though not necessarily of random processes and systems that operate on random signals. It is also appropriate for advanced undergraduate students who have a strong mathematical background. The book has the following features: Several appendices include related material on integration, important inequalities and identities, frequency-domain transforms, and linear algebra. These topics have been included so that the book is relatively self-contained. One appendix contains an extensive summary of 33 random variables and their properties such as moments, characteristic functions, and entropy. Unlike most books on probability, numerous figures have been included to clarify and expand upon important points. Over 600 illustrations and MATLAB plots have been designed to reinforce the material and illustrate the various characterizations and properties of random quantities. Sufficient statistics are covered in detail, as is their connection to parameter estimation techniques. These include classical Bayesian estimation and several optimality criteria: mean-square error, mean-absolute error, maximum likelihood, method of moments, and least squares. The last four chapters provide an introduction to several topics usually studied in subsequent engineering courses: communication systems and information theory; optimal filtering (Wiener and Kalman); adaptive filtering (FIR and IIR); and antenna beamforming, channel equalization, and direction finding. This material is available electronically at the companion website. Probability, Random Variables, and Random Processes is the only textbook on probability for engineers that includes relevant background material, provides extensive summaries of key results, and extends various statistical techniques to a range of applications in signal processing.
