第1章 随机过程概论

1.1 随机变量及其概率分布

1.2 数字特征、矩母函数与特征函数

1.3 复（值）随机过程

1.4 随机微积分

1.5 几种重要的随机过程

第2章 Markov链的基本理论

2.1 Markov链与转移概率

2.2 Markov链的状态分类

2.3 状态空间的分解

2.4 Markov链的极限定理

2.5 赌徒破产问题

2.6 群体消失模型

第3章 连续时间Markov过程

3.1 Poisson过程

3.2 连续时间Markov链

3.3 Kolmogorov微分方程

3.4 生灭过程

3.5 时间可逆的Markov过程

第4章 隐Markov模型——HMM

4.1 HMM基本概念与算法

4.2 连续与半连续HMM

4.3 HMM在语音处理中的应用

第5章 Markov决策过程——MDP

5.1 Markov决策过程概述

5.2 优化算法

5.3 应用实例

第6章 基于Markov随机场的小波图像建模

6.1 Markov随机场基本理论

6.2 简单的多分辨率建模

参考文献