具体描述
A probability and random processes text for electrical engineering students at the sophomore or junior level. This text provides electrical engineering students with information on probability and random processes while providing sufficient material on statistics and reliability for other engineering students, as well. Unique applications-covering issues such as reliability, measurement errors, and arrival and departure of events in networks-provide students with a broader range of topical coverage. In addition, the text features examples of real systems to explain many of the probabilistic models. Matlab is utilized both in examples and problem assignments so that the student can relate to the mathematical material in practical terms.
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目录信息
读后感
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用户评价
《Probabilistic Systems And Random Signals》这本书的魅力在于其严谨的数学基础和对实际应用的深刻洞察。作者在讲解每一个概率分布和随机过程时，都非常注重其背后的数学原理，并且力求将其与实际应用场景紧密结合。我尤其欣赏书中对统计推断部分的讲解，它详细介绍了点估计、区间估计、假设检验等方法，并且通过大量的实例，展示了如何运用这些统计方法来分析和解释数据。例如，书中在讲解参数估计时，就以一个生物医学实验为例，展示了如何运用最大似然估计和矩估计来估计生物体的生长参数，这让我深刻地理解了统计推断在科学研究中的重要性。此外，书中还涉及了一些关于随机过程的谱分析方法，比如功率谱密度，它能够揭示随机信号的频率成分，这对于我在通信信号分析、系统辨识等领域的学习非常有帮助。这本书让我明白，理解不确定性，不仅仅是掌握概率的计算，更重要的是能够运用统计和信号处理的工具，来分析和理解现实世界中的复杂现象。
评分这本书最让我感到震撼的是它所展现出的数学之美。作者以一种艺术家的视角，将那些抽象的概率概念和随机信号的规律，用一种优美而简洁的语言呈现出来。我尤其欣赏书中对随机过程的分类和性质的梳理，它详细地介绍了马尔可夫过程、泊松过程、高斯过程等，并且分析了它们各自的特点和应用场景。例如，书中在讲解泊松过程时，就以城市交通拥堵的车辆到达为例，生动地展示了泊松过程在描述单位时间内随机事件发生次数上的优越性，这让我对泊松过程有了更加深刻的认识。而且，书中还涉及了一些关于随机过程的稳定性分析和滤波理论，比如李雅普诺夫稳定性、巴特沃斯滤波器等，这些内容对于我在系统工程、控制理论等领域的学习非常有价值。这本书让我感受到了数学的严谨和逻辑性，也让我领略到了数学在描述和解决现实世界问题时的强大力量，它让我对概率论和随机信号有了全新的认识和高度的尊重。
评分对于我而言，这本书的价值远不止于对理论知识的传授，它更是一种对问题解决能力的训练。作者在讲解每一个概念的时候，都非常注重其在实际应用中的体现。比如，在介绍期望值时，不仅仅是给出数学公式，还深入探讨了期望值在风险评估、投资回报预测等方面的应用。这种将理论与实践相结合的教学方法，让我深刻地认识到概率论和随机信号理论在工程、金融、通信等众多领域的强大作用。我非常欣赏书中提供的那些实际案例分析，它们让我能够将书本上的抽象概念与现实世界中的具体问题联系起来，从而激发我主动思考和解决问题的兴趣。例如，书中在讲解假设检验时，就以一个工业生产过程中质量控制的例子，一步步地引导读者如何运用统计学的方法来判断一个批次的样本是否符合生产标准，这不仅让我理解了假设检验的原理，更教会了我如何将这种方法应用到实际的质量管理中。这本书让我明白，学习数学的最终目的不是为了考试，而是为了更好地理解和改造世界。它鼓励读者独立思考，并且为读者提供了解决问题的工具和思路，让我在学习过程中不仅仅是被动接受知识，更是一个主动探索和创造的过程。
评分这本书最让我印象深刻的一点是它对“理解”的强调，而非仅仅是“记忆”公式。作者并没有满足于给出标准的数学定义和定理，而是花了很多篇幅去解释这些概念背后的直觉和意义。例如，在讲解中心极限定理时，书中不仅仅展示了概率密度函数的收敛性，还深入探讨了为什么大量独立随机变量的平均值会趋向于正态分布。作者通过对各种实际场景的分析，比如测量误差的累积，或者人群中身高的分布，让我深刻地体会到这个定理在统计学和许多科学领域中的普适性和重要性。我特别喜欢书中穿插的“思考题”和“延伸阅读”部分，这些内容往往不是直接给出答案，而是引导读者去进一步探索和思考，从而深化对知识的理解。通过这些引导，我不仅掌握了书本上的知识，更学会了如何将这些知识应用到解决实际问题中。这本书让我明白了，学习概率和随机信号并非仅仅是记忆一堆公式和算法，更重要的是建立一种概率思维，一种能够用数学语言来描述和分析不确定性现象的能力。在我看来，这才是这本书最宝贵的财富。它不仅是一本技术手册，更是一本思维训练的指南，帮助我建立了更加坚实的数学基础和解决问题的能力。
评分《Probabilistic Systems And Random Signals》这本书在我脑海中留下的最深刻的印象，便是其系统性的结构和循序渐进的讲解方式。作者似乎非常了解读者的学习曲线，从最基础的概率概念，如事件、概率的定义、条件概率、贝叶斯定理等，一步步深入到随机变量、概率分布、期望、方差等核心内容。每个概念的引入都非常自然，并且与前一个概念有着紧密的逻辑联系。在介绍随机变量时，书中非常详尽地讲解了离散型和连续型随机变量的区别，以及它们各自的概率质量函数和概率密度函数。我尤其喜欢书中对不同概率分布的详细介绍，例如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等等，不仅给出了它们的数学表达式，还分析了它们的实际应用场景，让我能够更好地理解它们各自的特点和适用范围。例如，在讲解泊松分布时，书中就举了电话呼叫到达、粒子衰变等例子，让我能直观地感受到泊松分布描述的“单位时间内事件发生的次数”的规律。这种贴近实际的例子，极大地增强了我学习的趣味性和有效性。书中的章节安排也显得非常合理，层层递进，让我能够在掌握一个概念后，自然而然地进入下一个更复杂的主题。
评分我对这本书的评价可以用“匠心独运”来形容。作者在编写这本书时，显然投入了大量的心血，每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得十分自然和流畅。我尤其喜欢书中对随机变量函数的分布的讲解，它详细地介绍了如何通过各种变换来求解复杂函数的概率分布，并且通过图示的方式，将这些复杂的变换过程可视化，这让我能够直观地理解这些数学变换的意义。书中还涉及了一些关于随机过程的仿真和建模方法，比如蒙特卡洛方法，它能够通过计算机模拟来近似计算一些难以解析求解的概率问题，这对于我在数值计算和数据分析领域的学习非常有启发。而且，书中还提供了大量的参考文献，这为我进一步深入学习提供了指引。这本书不仅教会了我知识，更重要的是，它激发了我对概率论和随机信号领域研究的兴趣，让我渴望去探索更多未知的领域。
评分读完《Probabilistic Systems And Random Signals》，我感到自己对不确定性的理解又上升了一个层次。这本书不仅传授了扎实的数学知识，更重要的是，它培养了一种“概率思维”。作者在讲解每一个概念时，都会引导读者去思考“为什么”以及“在什么情况下”这个概念适用。例如，在介绍随机过程时，书中深入探讨了时间序列分析、平稳性、自相关性等概念，并且通过大量实例，展示了如何运用这些工具来分析和预测实际系统中的随机行为，比如股票市场的波动、通信信号的传输等。我尤其欣赏书中对随机信号的噪声分析部分，它详细讲解了高斯白噪声、窄带噪声等不同类型的噪声，以及如何通过滤波等技术来抑制噪声，提高信号的质量。这对于我在信号处理领域的学习和实践都提供了非常宝贵的指导。这本书让我明白了，在现实世界中，很多现象都无法用确定性的模型来精确描述，而概率论和随机信号理论正是我们理解和处理这些不确定性的有力武器。它让我从一个更宏观、更全面的视角来看待问题，并且能够用更加系统和科学的方法来分析和解决问题。
评分我一直在寻找一本能够深入浅出地讲解概率论和随机信号的书籍，而《Probabilistic Systems And Random Signals》无疑是其中最出色的一本。作者的文笔非常流畅，叙述也极具条理，使得即使是对于初学者来说，那些原本可能显得枯燥乏味的数学概念，也变得生动有趣。我尤其喜欢书中对数学概念的“可视化”处理，很多时候，作者会用图示、图表来辅助解释，这大大降低了理解的难度，也让学习过程更加直观。例如，在讲解概率密度函数时，书中提供的各种曲线图，能够让我清晰地看到不同分布的形状和特征，以及它们之间的联系。此外，书中在处理一些复杂算法和推导时，也力求清晰明了，避免了不必要的数学符号堆砌，使得我能够专注于理解算法的逻辑和原理。这种对教学方法的细致打磨，让我在阅读这本书时，感到非常轻松和愉悦，仿佛是在与一位经验丰富的老师进行面对面的交流。这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一种学习方法的启示，它让我认识到，好的教学方法能够极大地提升学习的效率和质量，并且让学习本身成为一件令人享受的事情。
评分读完《Probabilistic Systems And Random Signals》这本书，我仿佛走进了一个充满不确定性但又井然有序的数学世界。作者以一种非常生动和直观的方式，将那些抽象的概率论和随机信号理论呈现在我面前。我尤其欣赏它在讲解过程中所使用的类比和实例，它们不仅仅是为了解释概念，更是为了引导读者去思考，去体会数学在描述现实世界中的强大力量。例如，书中在介绍马尔可夫链时，并没有一开始就抛出复杂的转移矩阵和状态空间，而是从日常生活中的一些简单场景入手，比如一个人在不同城市之间的旅行，或者天气从晴转阴的概率。这种循序渐进的教学方法，极大地降低了学习的门槛，让我能够一步步地理解随机过程的核心思想。而且，书中对每一个重要概念的定义都力求严谨，但又避免了过于枯燥的数学推导，而是侧重于解释概念的几何意义和物理含义，这对于我这样更倾向于理解“为什么”的学习者来说，简直是福音。我发现，很多时候，当我们能够用图像化的方式来理解数学时，那些复杂的公式就变得触手可及了。这本书在这方面做得非常出色，它不仅教会了我如何计算，更重要的是，它让我学会了如何“看”懂概率和随机信号。即使是书中一些相对更高级的主题，比如泊松过程和布朗运动，作者也能够用清晰的逻辑和精辟的语言来阐述，让我即使在面对相对晦涩的知识时，也能保持探索的兴趣和信心，并逐渐建立起对这些概念的深刻理解。
评分这本书的深度和广度都让我赞叹不已。它不仅仅涵盖了概率论和随机信号的基础知识，还涉及了一些更高级的主题，比如卡尔曼滤波、维纳滤波等，这些内容对于我来说非常有价值。作者在讲解这些复杂主题时，依然保持了其一贯的清晰和易懂。我特别喜欢书中对卡尔曼滤波的讲解，它通过一个简单的例子，生动地展示了卡尔曼滤波如何在含有噪声的测量数据中，估计出系统的真实状态，这对于我在机器人导航、目标跟踪等领域的学习非常有启发。书中在介绍这些高级算法时，并没有止步于数学推导，而是着重于解释算法的直观意义和实际应用，这让我能够深刻地理解这些算法的“为什么”和“如何”工作。而且，书中还提供了大量的习题，这些习题的难度适中，既能巩固所学知识，又能挑战我的思考能力。通过做这些习题，我不仅加深了对概念的理解，还锻炼了运用所学知识解决实际问题的能力。这本书真的是一本集理论、应用和实践于一体的宝藏。
评分入门概率的话，不要看这书，会晕。有概率和信号基础的可以看
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