目 录

第一章导论

第二章概率与随机变量

2.1引言

2.2概率

2.3随机变量

2.4随机变量的代数运算

2.5期望

2.6摘要

第三章随机过程

3.1引言

3.2概率表达

3.3期望

3.4谱表示与正交表示

3.5线性系统响应

3.6摘要

问题

4.1引言

第四章高斯－马尔柯夫过程与随机微分方程

4.2高斯过程

4.3马尔柯夫过程

4.4随机微分方程

4.5非线性系统的均值与方差传播

4.6摘要

问题

第五章判定理论

5.1引言

5.2单一观测的判定理论

5.3多个观测的判定理论

5.4复合假设检验

5.5 M元假设检验

5.6序贯判定理论

5.7高斯噪声中马尔柯夫信号的序贯检测

5.8摘要

问题

6.1引言

6.2贝叶斯估计理论

第六章估计的基本理论

6.3极大似然估计

6.4估计量的性质

6.5误差分析与验前统计量

6.6线性最小方差估计

6.7最小二乘估计

6.8摘要

问题

7.1引言

第七章最优线性滤波

7.2最优线性离散滤波

7.3最优线性连续滤波

7.4平稳过程——维纳滤波

7.5渐近性态

7.6摘要

问题

8.1 引言

8.2有色噪声

第八章最优线性滤波的推广

8.3平滑和预测

8.4误差分析与验前统计量

8.5发散

8.6摘要

问题

第九章非线性估计

9.1引言

9.2条件均值估计

9.3极大验后估计

9.4各种非线性滤波算法的关系

9.5非线性平滑

9.6摘要

问题

附录A矩阵求逆引理

附录B最优化

参考文献

译后记

估计算法表索引

内容索引