1.1 概率公理与随机变量
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1.1 概率公理与随机变量
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1.1 概率公理与随机变量
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1.1 概率公理与随机变量
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1.1 概率公理与随机变量
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1.1 概率公理与随机变量
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1.3 随机变量的函数
瑞利分布
莱斯分布
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
i
1,
2, ...
X(t,s1) X(t,s2)
X (tk , s) X (tL , s)
tk
tL
…
X(t,si)
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2.1 定义与基本特性
随机信号分类： （i）若 X(t,s)取值连续，时间t离散，则称
X(t,s) 为连续随机序列。
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.1 概率公理与随机变量
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1.1 概率公理与随机变量
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1.2 多维随机变量与条件随机变量
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1.2 多维随机变量与条件随机变量
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1.2 多维随机变量与条件随机变量
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1.2 多维随机变量与条件随机变量
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1.2 多维随机变量与条件随机变量
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1.2 多维随机变量与条件随机变量
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2.1 定义与基本特性
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2.1 定义与基本特性
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2.1 定义与基本特性
1、随X机(t信 , s)号
确定样本函数集合
X (t, si ), i
1, 2,...
2、随X机(t信 , s)号
随机变量集合
X
(ti
,
s),
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1.3 随机变量的函数
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1.3 随机变量的函数
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1.3 随机变量的函数
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1.3 随机变量的函数
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1.3 随机变量的函数
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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1.4 数字特征与条件数学期望
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2.1 定义与基本特性
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2.1 定义与基本特性
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2.1 定义与基本特性
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2.1 定义与基本特性
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2.1 定义与基本特性
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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第1章 概率论基础
1.1 概率公理与随机变量 1.2 多维随机变量与条件随机变量 1.3 随机变量的函数 1.4 数字特征与条件数学期望 1.5 特征函数 1.6 典型分布 1.7 随机变量的仿真与实验
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1.1 概率公理与随机变量
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随机信号分析
第1章 概率论基础
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第1章 概率论基础
本章将复习与总结概率论的基本知识 也扩充一些新知识点，比如：
1) 利用冲激函数表示离散与混合型随机变量的 概率密度函数，
2) 随机变量的条件数学期望 3) 特征函数 4) 瑞利与莱斯分布 5) 随机变量的基本实验方法
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1.5 特征函数
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1.5 特征函数
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随机信号分析
第2章 随机信号
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第2章 随机信号
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第2章 随机信号
2.1 定义与基本特性 2.2 典型信号举例 2.3 一般特性与基本运算 2.4 多维高斯分布与高斯信号 2.5 独立信号