《随机信号分析与处理》教学大纲
随机信号分析教学大纲
《随机信号分析》教学大纲（Random Signal Analyzing）总学时数：48 ，学分数： 3 其中：实验(上机)学时：0适用专业：通信工程执笔者：党建武（教授/博士）编写日期：2006-04 一、课程的基本要求应掌握随机变量、随机过程、窄带随机过程的基本概念及其统计特性，学会平稳随机过程的谱、随机过程通过线性系统的分析和随机过程通过非线性系统的分析方法。
二、课程内容和学时分配1、概率论随机变量、概率分布、数字特征、极限定理（8学时）。
2、随机过程随机过程的基本概念及其统计特性、平衡随机过程、复随机过程、正态随机过程、Poisson和Markov过程（8学时）。
3、平稳随机过程的谱分析功率谱密度、功率谱密度与自相关函数之间的关系、联合平衡随机过程的互谱密度、自噪声（8学时）。
4、随机信号通过线性系统的分析随机信号通过连续时间系统的分析、随机信号通过离散时间系统的分析、白噪声通过线系统的分析、线性系统输出端随机信号的概率分布（8学时）。
5、窄带随机过程Hilbdrt变换、窄带随机过程的表示方法，窄带高斯随机过程的包络和相位的概率密度，窄带高斯过程包络平方的概率密度（8学时）。
6、随机信号通过非线性系统的分析矩函数求法、直接法、特征函数法、非线性变换的包线法、非线性系统输出端信噪比的计算（8学时）。
三、与其它课程的关系本课程是在先修了概率论、信号与系统两门基础课之后开设的一门理论性很强的专业基础课，该门课程是学生理解与通信专业有关的专业课程的基础,也是学习“信号处理”、“信号检测与估值”和“通信原理”等后续课程的基础。
四、教材与参考书目主要参考书：1、朱华、黄辉宁等，随机信号分析，北京理工大学出版社，19902、A．帕普斯：概率、随机变量、随机过程，保铮等译，西北电讯工程学院，1986。
原名：A papoulis: probability, Random V ariables and stochastic processes, MC Graw-Hill, Inc 1984。
随机信号分析与处理简明教程教学设计
随机信号分析与处理简明教程教学设计一、教学目标1.理解随机信号的定义和特征，掌握随机变量、随机过程的概念及其常用分布类型。
2.掌握随机信号的性质分析方法，包括自相关函数、功率谱密度、自谱密度等。
3.掌握随机信号的常见处理方法，包括滤波、采样、信号平均等。
4.能够利用 Matlab等软件对随机信号进行仿真和分析。
二、教学内容1. 随机信号的基本概念•随机信号的定义和分类•随机变量的概念及其常用分布类型•随机过程的概念及其常用分布类型2. 随机信号的性质分析•自相关函数与互相关函数的定义和性质•自谱密度与互谱密度的定义和性质•功率谱密度的定义和性质•序列平稳性和宽平稳性3. 随机信号的处理方法•滤波和降噪•采样与重构•信号平均和时间平均4. 随机信号的仿真和分析•Matlab随机信号仿真工具箱的使用•随机信号的仿真实例分析三、教学方法本课程采用“理论讲解+实践操作”的教学方法。
其中，理论讲解和案例分析以讲授为主，通过引导学生发散思维和解决实际问题，形成深度探讨和广度交流。
实践操作部分，将主要通过实验、仿真等方式进行讲授，在操作过程中梳理和总结理论知识。
具体教学方法如下：1.现场讲解：以PowerPoint为主，讲解随机信号相关的理论知识。
2.实践操作：在 Matlab软件环境下，模拟随机信号的性质分析过程，进行实验验证。
3.讨论互动：学生就实验结果进行分析、解释，提出问题和质疑，并进行深入探究和解决问题。
4.实例分析：以工程实际问题为案例，引导学生通过分析和实践来解决问题。
四、教学评估教学评估通过考核学生综合理解和实战练习能力来进行。
具体考核方式如下：1.期中考试：主要测试学生掌握的理论知识。
考试时间为90分钟，总分100分。
占总成绩的30%。
2.实验作业：通过对所学实验进行分析，编写程序进行仿真测试，对实验结果进行分析解释，以及撰写实验报告等方式来评估学生的学习成果。
占总成绩的40%。
3.期末考试：考查学生的理论知识和实际应用能力。
《随机信号分析与处理》教学大纲
《随机信号分析与处理》教学⼤纲《随机信号分析与处理》教学⼤纲（执笔⼈：罗鹏飞教授学院：电⼦科学与⼯程学院）课程编号：070504209英⽂名称：Random Signal Analysis and Processing预修课程：概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理学时安排：60学时，其中讲授54学时，实践6学时学分：3⼀、课程概述（⼀）课程性质地位本课程是电⼦⼯程、通信⼯程专业的⼀门学科基础课程。
该课程系统地介绍随机信号的基本概念、随机信号的统计特性分析⽅法以及随机信号通过系统的分析⽅法；介绍信号检测、估计、滤波等信号处理理论的基本原理和信息提取⽅法。
其⽬的是使学⽣通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理的基本概念、基本原理和基本⽅法，培养学⽣运⽤随机信号分析与处理的理论解决⼯程实际问题的能⼒，提⾼综合素质，为后续课程的学习打下必要的理论基础。
本课程是电⼦信息技术核⼼理论基础。
电⼦信息系统中的关键技术是信息获取、信息传输、信息处理，这些技术的理论基础就是随机信号的分析、检测、估计、滤波等理论，这正是本课程的主要内容。
因此，本课程内容是电⼦信息类应⽤型⼈才知识结构中不可或缺的必备知识。
⼆、课程⽬标（⼀）知识与技能通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理基本概念和基本分析⽅法。
内容包括：1.理解和掌握随机过程基本概念和统计描述；2.掌握随机过程通过线性和⾮线性系统分析⽅法3.理解和掌握典型随机过程的特点及分析⽅法；4.掌握参数估计的概念、规则和性能分析⽅法；5.掌握信号检测的概念、规则和性能分析⽅法；6.掌握⾼斯⽩噪声中最佳检测器的结构和性能分析。
通过本课程的学习，要达到的能⼒⽬标是：1.具有正确地理解、阐述、解释⽣活中的随机现象的能⼒，即培养统计思维能⼒；2.运⽤概率、统计的数学⽅法和计算机⽅法分析和处理随机信号的能⼒；3.初步具备雷达、通信、导航等技术领域的信号处理系统的分析、设计、仿真的科学研究能⼒；4.培养⾃主学习能⼒；5.培养技术交流能⼒（包括论⽂写作和⼝头表达）；6.培养协作学习的能⼒；（⼆）过程与⽅法依托“理论、实践、第⼆课堂”三个基本教学平台，通过课堂教学、概念测试、课堂研讨、案例研究、作业、实验、课程论⽂、⽹络教学等多种教学形式，采⽤研究型、案例式、互动研讨、基于团队学习、基于MATLAB的教学以及基于多媒体的教学等多种教学⽅法和⼿段，使学⽣加深对随机信号分析与处理的基本概念、基本原理以及应⽤的理解，并使学⽣通过⾃主学习、⼩组作业、案例研究、实验、课题论⽂等主动学习形式，培养⾃学能⼒和协同学习的能⼒，使学⽣不仅获得知识、综合素质得到提⾼。
随机信号分析与处理(第2版)
随机信号分析与处理（第2版）概述本文档介绍了随机信号分析与处理（第2版）的主要内容。
随机信号是一种在时间上或空间上具有随机性质的信号，在诸多领域中都有广泛的应用，如通信、图像处理、控制系统等。
随机信号的分析和处理对于了解其性质、提取有用信息以及设计有效的处理算法都是必不可少的。
主要内容第一章：随机信号的基本概念本章介绍了随机信号的基本概念和特性，包括随机信号的定义、概率密度函数、均值、方差等。
通过对随机信号的特性分析，可以为后续的分析和处理提供基础。
第二章：随机过程本章讨论了随机过程的定义和性质。
随机过程是一类具有随机性质的信号集合，其在时间上的取值不确定，但具有统计规律性。
通过对随机过程的分析，可以了解其演化规律和统计性质。
本章介绍了随机信号的表示与分解方法。
随机信号可以通过不同的数学模型进行表示，如傅里叶级数、傅里叶变换、小波变换等。
通过将随机信号进行分解，可以提取出其中的有用信息。
第四章：随机信号的功率谱密度本章研究了随机信号的功率谱密度。
功率谱密度描述了随机信号在频率域上的分布，通过分析功率谱密度可以获得随机信号的频率特性和频谱信息。
第五章：随机信号的相关与协方差本章讨论了随机信号的相关与协方差。
相关是用来描述随机信号之间的依赖关系，协方差是用来描述随机信号之间的线性关系。
通过分析随机信号的相关与协方差，可以研究信号之间的相关性和相关结构。
本章介绍了随机信号的滤波和平均处理方法。
滤波是用来抑制或增强随机信号中的某些频率分量，平均则是通过对多次采样的随机信号进行求平均来减小随机性。
第七章：随机信号的参数估计本章研究了随机信号的参数估计方法。
参数估计是通过对随机信号进行采样和分析，通过估计参数来了解信号的统计性质和特征。
第八章：随机信号的检测和估计本章讨论了随机信号的检测和估计方法。
检测是用来判断随机信号的存在或不存在，估计是通过对随机信号的采样和分析来估计信号的参数。
第九章：随机信号的最优滤波本章研究了随机信号的最优滤波方法，最优滤波是通过优化设计滤波器来最小化系统误差或最大化输出信噪比。
信号分析与处理课程介绍与教学大纲
《信号分析与处理》课程简介教学内容信号分析与处理是检测技术与自动化装置专业的一门重要课程。
本课程着重介绍信号的基本概念与处理方法。
内容包括；信号的基本概念、信号分析和处理基础、离散时间序列及其z变换、滤波器的设计、随机信号分析、数字信号处理系统的硬件实现等。
通过本课程的学习，使学生熟练掌握信号的时域及频域的分析方法，离散时间系统的分析，滤波器的原理及设计方法，随机信号的相关分析与功率谱估计，了解现代信号的分析方法。
能够熟练运用Matlab语言进行信号的分析与处理。
Brief IntroductionCourse Description:Signal Analysis and Processing is a important curriculum for students of examine technology and the automatic device specialist.Basic principle and the method of design of signal is introduced in detail. Its content including:basic concept of signal,the basis of signal analyses and handles, straggling time series and their z varies,design of wave filter, analyses random signal,hardware realization of systematic digital signal processing, and so on.Learning through the curriculum, students master the signal time domain and frequency domain analysis, the analysis of discrete-time systems, the theory and design of filter method, the correlation analysis of random signal power spectrum estimation, understanding of modern signal analysis method.《信号分析与处理》课程教学大纲一、教学内容第一章概论1.1信号及其分类1.2信号分析与处理概述1.3系统及其分类教学重点：基本信号之间的相互关系，信号分析、信号处理及信号的基本运算的相关概念第二章信号分析和处理基础2.1连续信号的时域描述与分析2.2连续信号的频域分析与性质2.3连续时间系统分析教学难点：连续信号的频域分析教学重点：连续时间信号的时域和频域分析第三章离散时间序列及其z变换3.1信号的离散化与采样定理3.2离散信号的时域分析3.3离散信号的频域分析3.4离散信号的Z域分析3.5离散时间系统分析教学难点：快速傅里叶变换FFT教学重点：离散时间信号Z变换及其基本性质和Z反变换的求解方法第四章滤波器的设计4.1滤波器概述4.2数字滤波器的幅频特性4.3无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器的设计4.4FIR数字滤波器的设计教学难点：无限冲激响应数字滤波器设计教学重点：数字滤波器的设计方法及其结构实现第五章随机信号分析5.1随机信号的描述5.2典型随机信号5.3随机信号的频域分析5.4随机信号通过线性系统的分析教学难点：随机信号通过线性系统的分析教学重点：平稳随机信号线性系统的分析二、教学要求第一章概论教学要求：信号的定义、分类及表示，基本信号之间的相互关系，信号分析、信号处理及信号的基本运算的相关概念。
随机信号分析与处理课程概述
17
8 维纳滤波
第一讲 课程概述 教学组织
教学内容 课堂教学（精讲） 学时 26学时 所占比例 81.25%
实验
6学时
18.75%
18
第一讲 课程概述 四、参考书
（1）、《随机信号分析》、哈尔滨工业大学，赵淑清
（2）、《随机信号分析》、清华大学，杨福生
（3）、“Probability,Random Variables and Stochastic Processes ”，Papoulis,(有中译本） （4）《An introduction to Statistical Signal Processing with Applications》，Srinath M.D. John Wiily & Sons INC,1979. （5）《Detection of Signals in Noise》，Anthony D.Whalen，Academic Press。1995 （6）《信号检测理论》、哈尔滨工业大学，段凤增，2002 19
6学时
4学时
5 窄带随机过程
4学时 习题课、仿真实验
合计
6学时
54学时
16
第一讲 课程概述
本课程的仿真作业和实验安排
1 图象直方图均衡 随机变量函数和概率密度估计的应用
2 随机过程的分布特性*
3 随机过程的特征估计*
用MATLAB编写各种分布函数并显示
用MATLAB实现对均值方差相关函数和功率谱 的估计
第一讲 课程概述
五、学好本课程应把握好的几个问题 （1）注意掌握与信号分析与处理前后课程之间的联系 信号可以分为确定性信号与随机信号（包括连 续的和离散的），信号与系统分析、时域离散 时间信号分析两门课程学习了连续信号、离散
《随机信号分析》课程教学大纲
《随机信号分析》教学大纲课程代码：ABJD0633课程中文名称:随机信号分析课程英文名称：RandomSigna1Ana1ysis课程性质：选修课程学分数：2课程学时数：32授课对象：电子信息工程本课程的前导课程：概率论、信号与系统、数字信号分析一、课程简介《随机信号分析》课程是电子信息类、自动控制类、检测技术类专业本科生必修的一门重要的专业基础课。
它是一门研究随机信号规律性的课程。
近年来，随着现代通讯和信息理论的飞速发展，对随机信号的研究已渗透到的各个科学技术领域，随机信号的处理是现代信号处理的重要理论基础和有效方法之一。
《随机信号分析》课程已成为相关学科重要的学科基础课。
本课程作为一门专业基础课，在整个专业知识结构中起着承上启下的作用。
本课程的培养目标是：面向新世纪专业人才培养的要求，紧跟当代电子信息领域内技术的发展。
课程旨在通过各种教学环节，使学生掌握扎实的基础理论知识和科学的思维方法；培养学生解决问题、分析问题的能力，使本科生既有追踪当代科技前沿的理论功底，又有解决当前工程技术问题的能力。
二、教学基本内容和要求（一）随机变量课程教学内容：随机变量要点回顾；随机变量的特征函数；随机信号实用分布律课程的重点、难点：本章重点：随机变量的分布函数与分布密度、随机变量的函数。
本章难点：随机变量的特征函数。
课程教学要求：了解随机信号分析的基本概念、学科体系、相关技术以及其应用现状和发展趋势，掌握随机变量函数的分布、特征函数概念。
（二）从随机变量到随机过程课程教学内容：从随机变量到随机过程；平稳随机过程和各态历经过程；平稳随机过程的功率谱及高阶谱；高斯过程与白噪声；随机序列课程的重点、难点：本章重点：随机过程的基本概念及定义、平稳随机过程、随机过程的联合分布和互相关函数、随机过程的功率谱密度。
本章难点：随机过程的联合分布和互相关函数、随机过程的功率谱密度。
课程教学要求：熟练掌握根据随机过程的具体形式，学会求它的概率分布及各种数字特；熟练掌握已知随机过程的表达式判断该过程是否具有平稳性、遍历性；有图示的函数曲线或者给定的数学表达式，判定其是否是平稳随机过程的正确的相关函数曲线或表达式；掌握对于平稳随机过程，计算它的相关函数和相关时间；熟练掌握平稳过程的自相关函数与功率谱密度之间、联合平稳随机过程的互相关函数与互谱密度之间的关系，知其一可求其二,并能求出平均功率、互功率；熟练掌握功率谱密度、互谱密度的定义、性质及应用。
随机信号分析与处理第一讲
随机信号分析与处理第一讲目录一、内容概述 (2)1. 课程介绍与背景 (2)2. 课程内容及结构介绍 (3)二、随机信号概述 (4)1. 随机信号定义与分类 (5)2. 随机信号的基本特性 (5)三、随机过程基础 (7)1. 随机过程的概念与分类 (8)2. 随机过程的数学描述方法 (9)3. 概率分布与统计特征 (10)四、随机信号分析方法和工具 (11)1. 随机信号的统计特性分析方法 (12)2. 随机信号的信号处理工具介绍 (13)3. 频谱分析与信号处理工具箱的应用 (14)五、随机信号处理基础 (15)1. 随机信号处理概述 (16)2. 信号滤波与平滑处理 (18)3. 信号检测与估计理论 (20)六、应用实例与案例分析 (21)1. 通信系统中的随机信号处理应用实例 (22)2. 图像处理中的随机信号处理案例分析 (23)3. 控制系统中的随机信号处理案例分析 (24)七、课程展望与复习要点 (25)一、内容概述随机信号分析与处理是通信、电子、信息等工程领域中不可或缺的核心理论基础。
本课程将带领同学们系统地探索随机信号的生成原理、特性分析方法以及处理技术。
从基础的随机过程概念入手，逐步深入到信号的分解、估计与滤波，最终实现信号的重建与识别。
通过本讲的学习，同学们将能够掌握随机信号分析与处理的基本框架和思路，为后续的专业学习和工作实践奠定坚实的基础。
1. 课程介绍与背景随着信息技术的迅猛发展，信号处理作为通信、电子、计算机等学科的核心基础，其在现代科学实验和工程技术中的应用日益广泛。
而随机信号作为信号处理领域的一个重要分支，其分析方法与处理技术对于揭示信号的内在规律、提高信号处理性能具有重要意义。
本门课程《随机信号分析与处理》旨在系统介绍随机信号的基本理论、分析方法以及处理技术。
课程内容涵盖了随机信号的建模、统计特性分析、功率谱估计、滤波器设计、信号分解与重构等多个方面。
通过本课程的学习，学生将能够掌握随机信号处理的基本原理和方法，为在通信、雷达、声纳、生物医学工程等领域中的应用打下坚实基础。
随机信号分析与处理简明教程教学设计 (2)
随机信号分析与处理简明教程教学设计一、引言随机信号分析与处理是信息科学中的一个重要领域，广泛应用于信号处理、通信、控制、成像、金融、医学工程等领域。
作为一名教育工作者，了解随机信号分析与处理的知识，并且能够将其教导给学生，是非常必要的。
因此，本文将为大家介绍如何设计一堂随机信号分析与处理的简明教程。
二、教学目标本课程的教学目标是：1.了解随机信号的基本概念和统计特性；2.掌握常见的随机信号生成方法；3.了解常用的随机过程模型，如高斯过程、马尔可夫过程和泊松过程；4.学会对随机信号进行分析和处理，如分布函数拟合、功率谱密度估计、自相关和互相关分析等。
三、教学内容3.1 随机信号的基本概念和统计特性讲解内容：1.随机信号的概念和定义；2.随机过程的定义和性质；3.随机变量、概率、期望和方差的定义和计算方法。
教学重点：理解并掌握随机信号的概念、随机过程的定义和性质，以及随机变量、概率、期望和方差的计算方法。
3.2 随机信号的生成方法讲解内容：1.噪声信号的定义和分类；2.噪声信号的生成方法；3.随机过程的生成方法，如白噪声过程、随机游走过程等。
教学重点：理解并掌握噪声信号的定义和分类，以及常见的随机过程生成方法。
3.3 随机过程模型讲解内容：1.常用的随机过程模型，如高斯过程、马尔可夫过程和泊松过程；2.随机过程的统计特性，如平均值、自相关和功率谱密度。
教学重点：理解并掌握常用的随机过程模型和其统计特性。
3.4 随机信号分析与处理讲解内容：1.随机信号的分布函数拟合；2.随机信号的功率谱密度估计；3.随机信号的自相关和互相关分析。
教学重点：掌握随机信号分析与处理的方法和技巧。
四、教学方法本课程的教学方法包含以下几种：1.课堂讲解：讲解随机信号的基本概念和统计特性、常见的随机信号生成方法、随机过程模型以及随机信号分析与处理的方法和技巧；2.实验演示：使用MATLAB等工具演示随机信号的生成和分析过程；3.提问答疑：通过提问答疑的方式，检验和加强学生的理解能力。
《随机信号分析与处理》教学大纲
《随机信号分析与处理》教学大纲（执笔人：罗鹏飞教授学院：电子科学与工程学院）课程编号：070504209英文名称：Random Signal Analysis and Processing预修课程：概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理学时安排：60学时，其中讲授54学时，实践6学时学分：3一、课程概述（一）课程性质地位本课程是电子工程、通信工程专业的一门学科基础课程。
该课程系统地介绍随机信号的基本概念、随机信号的统计特性分析方法以及随机信号通过系统的分析方法；介绍信号检测、估计、滤波等信号处理理论的基本原理和信息提取方法。
其目的是使学生通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理的基本概念、基本原理和基本方法，培养学生运用随机信号分析与处理的理论解决工程实际问题的能力，提高综合素质，为后续课程的学习打下必要的理论基础。
本课程是电子信息技术核心理论基础。
电子信息系统中的关键技术是信息获取、信息传输、信息处理，这些技术的理论基础就是随机信号的分析、检测、估计、滤波等理论，这正是本课程的主要内容。
因此，本课程内容是电子信息类应用型人才知识结构中不可或缺的必备知识。
二、课程目标（一）知识与技能通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理基本概念和基本分析方法。
内容包括：1.理解和掌握随机过程基本概念和统计描述；2.掌握随机过程通过线性和非线性系统分析方法3.理解和掌握典型随机过程的特点及分析方法；4.掌握参数估计的概念、规则和性能分析方法；5.掌握信号检测的概念、规则和性能分析方法；6.掌握高斯白噪声中最佳检测器的结构和性能分析。
通过本课程的学习，要达到的能力目标是：1.具有正确地理解、阐述、解释生活中的随机现象的能力，即培养统计思维能力；2.运用概率、统计的数学方法和计算机方法分析和处理随机信号的能力；3.初步具备雷达、通信、导航等技术领域的信号处理系统的分析、设计、仿真的科学研究能力；4.培养自主学习能力；5.培养技术交流能力（包括论文写作和口头表达）；6.培养协作学习的能力；（二）过程与方法依托“理论、实践、第二课堂”三个基本教学平台，通过课堂教学、概念测试、课堂研讨、案例研究、作业、实验、课程论文、网络教学等多种教学形式，采用研究型、案例式、互动研讨、基于团队学习、基于MATLAB的教学以及基于多媒体的教学等多种教学方法和手段，使学生加深对随机信号分析与处理的基本概念、基本原理以及应用的理解，并使学生通过自主学习、小组作业、案例研究、实验、课题论文等主动学习形式，培养自学能力和协同学习的能力，使学生不仅获得知识、综合素质得到提高。
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《随机信号分析与处理》教学大纲（执笔人：罗鹏飞教授学院：电子科学与工程学院）课程编号：070504209英文名称：Random Signal Analysis and Processing预修课程：概率论与数理统计、信号与系统、数字信号处理学时安排：60学时，其中讲授54学时，实践6学时学分：3一、课程概述（一）课程性质地位本课程是电子工程、通信工程专业的一门学科基础课程。
该课程系统地介绍随机信号的基本概念、随机信号的统计特性分析方法以及随机信号通过系统的分析方法；介绍信号检测、估计、滤波等信号处理理论的基本原理和信息提取方法。
其目的是使学生通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理的基本概念、基本原理和基本方法，培养学生运用随机信号分析与处理的理论解决工程实际问题的能力，提高综合素质，为后续课程的学习打下必要的理论基础。
本课程是电子信息技术核心理论基础。
电子信息系统中的关键技术是信息获取、信息传输、信息处理，这些技术的理论基础就是随机信号的分析、检测、估计、滤波等理论，这正是本课程的主要内容。
因此，本课程内容是电子信息类应用型人才知识结构中不可或缺的必备知识。
二、课程目标（一）知识与技能通过本课程的学习，掌握随机信号分析与处理基本概念和基本分析方法。
内容包括：1.理解和掌握随机过程基本概念和统计描述；2.掌握随机过程通过线性和非线性系统分析方法3.理解和掌握典型随机过程的特点及分析方法；4.掌握参数估计的概念、规则和性能分析方法；5.掌握信号检测的概念、规则和性能分析方法；6.掌握高斯白噪声中最佳检测器的结构和性能分析。
通过本课程的学习，要达到的能力目标是：1.具有正确地理解、阐述、解释生活中的随机现象的能力，即培养统计思维能力；2.运用概率、统计的数学方法和计算机方法分析和处理随机信号的能力；3.初步具备雷达、通信、导航等技术领域的信号处理系统的分析、设计、仿真的科学研究能力；4.培养自主学习能力；5.培养技术交流能力（包括论文写作和口头表达）；6.培养协作学习的能力；（二）过程与方法依托“理论、实践、第二课堂”三个基本教学平台，通过课堂教学、概念测试、课堂研讨、案例研究、作业、实验、课程论文、网络教学等多种教学形式，采用研究型、案例式、互动研讨、基于团队学习、基于MATLAB的教学以及基于多媒体的教学等多种教学方法和手段，使学生加深对随机信号分析与处理的基本概念、基本原理以及应用的理解，并使学生通过自主学习、小组作业、案例研究、实验、课题论文等主动学习形式，培养自学能力和协同学习的能力，使学生不仅获得知识、综合素质得到提高。
（三）情感态度与价值观本课程是一门理论强、数学公式比较多、内容比较抽象的课程，教学中要时刻关注学生的学习状态，注意通过一些浅显易懂的例子来阐述概念，克服学生的畏难情绪，要注意培养学生的统计思维方法，从不确定中把握确定性。
成功完成本课程学习的学生将体验到如下价值：1.主动学习态度的培养不仅是学好本课程的关键，也是学生职业成功的基础；2.在学习社区、学习团队中成员协作、真诚的批评和相互支持对个人和共同目标的实现都是十分重要的。
3.对学习过程的不断反思是培养个人和职业发展的基本方法。
4.课题研究的严谨、细致、和诚实是每个科技工作者的必须恪守的行为准则。
三、内容标准第一专题：随机变量与随机过程基础第一章随机变量基础主要内容：1．随机变量基础2．随机变量的定义3．数字特征4．随机变量的函数5．多维正态随机变量6．基于MATLAB的统计分析7．信号处理实例：数字通信：相移键控系统的误码率分析均值的应用：数据压缩教学重点:1．随机变量的数字特征；2. 随机变量函数的概率分布和数字特征；3. 多维正态随机变量的统计特性。
教学难点：相关系数的物理意义、离散型随机变量的函数。
教学要求：通过本章的学习要深入理解随机变量的基本概念，包括随机变量的定义、分布函数与概率密度等；掌握随机变量数字特征的定义和计算，理解数字特征的物理意义、掌握随机变量函数的概率分布和数字特征的计算；掌握多维正态随机变量的统计描述，了解MATLAB的统计函数。
第二章随机过程的基本概念主要内容：1. 随机过程的基本概念2. 随机过程的定义与分类3. 随机过程的统计描述4.平稳随机过程和各态历经过程5.随机过程的联合分布与互相关函数6. 随机过程的功率谱7. 基于MATLAB的随机信号分析8. 信号处理案例：相关函数的应用：相关测距技术脉冲幅度调制（PAM）信号的相关函数与功率谱分析数字图像的直方图均衡教学重点:1. 随机过程基本概念的理解，包括随机过程的定义、平稳(广义、狭义)的概念、各态历经的概念等；2.随机过程统计特性的描述，包括概率分布与数字特征的定义和计算；平稳随机过程的相关函数和功率谱密度的基本性质和计算。
教学难点：脉冲型随机过程的统计特性分析。
教学要求：深入理解随机过程的基本概念，包括随机过程的定义、平稳（广义、狭义）的概念、各态历经等；深入理解随机过程的统计特性，包括概率分布函数与概率密度函数、均值、方差、相关函数、协方差函数的定义、计算及物理意义；掌握平稳随机过程的相关函数和功率谱密度的基本性质和计算；了解基于MATLAB的随机过程分析方法，包括随机过程的产生和特征估计；通过三个信号处理的案例，了解随机过程的理论在现实生活中的应用，并以三个案例为基础，开展研究型学习，培养研究与探索的能力。
本章是全课程学习的基础，要求完成一定数量的习题第2专题：随机过程通过系统分析第三章随机过程的线性变换主要内容：1. 变换的基本概念和基本定理2. 随机过程通过线性系统分析3. 带限过程4. 随机序列通过离散时间线性系统分析5. 信号处理实例：最佳线性滤波器6. 信号处理案例：线性调频信号的匹配滤波器；匹配滤波器在二元PAM信号传输中的应用；有色高斯随机过程的模拟技术教学重点:1. 变换的两个基本定理；2. 运用冲激响应法和频谱法分析线性系统输出端的统计特性；3. 常用时间序列模型分析；3. 匹配滤波器的定义及其性质。
教学难点：信号处理案例的分析教学要求：理解随机过程线性变换的概念，掌握线性变换的两个基本定理；掌握随机过程通过线性系统分析的时域分析法和频域分析法；理解最佳线性滤波器的基本概念和性质，掌握匹配滤波器的定义、性质和计算；了解线性系统输出端概率密度的确定；了解基于时间序列模型的随机过程产生方法。
通过案例1-2深入理解匹配滤波器的应用，通过案例3了解随机过程的模拟方法。
第四章随机过程的非线性变换主要内容：1. 非线性变换的直接分析法；2. 非线性系统分析的变换法；3. 非线性系统分析的级数展开法；4. 信号处理实例：量化噪声分析教学重点:1. 非线性变换的直接分析法；2. Price定理及其在非线性变换分析中的应用；教学难点：Price定理的应用、量化噪声分析教学要求：理解非线性系统分析的直接分析方法；理解Price定理及其在典型非线性系统分析中的应用；了解非线性系统分析的其它方法。
通过案例分析，了解量化器的量化噪声分析方法，综合运用所学理论解决工程实际问题。
第3专题：典型随机过程分析第五章窄带随机过程主要内容：1. 希尔伯特变换及应用2. 信号的复信号表示3. 窄带随机信号的统计特性4. 窄带正态随机过程包络和相位的分布5. 信号处理实例：通信系统的抗噪性能分析6. 信号处理案例：窄带高斯随机过程的模拟多普勒速度调制雷达信号检测器性能分析教学重点:1. 窄带随机过程的表示形式及相关函数的特点；2. 窄带正态随机过程包络和相位的分布；3. 通信系统的抗噪性能分析教学难点：窄带正态随机过程包络和相位的分布教学要求：理解希尔伯特变换的定义和性质；了解信号的复信号表示形式；掌握窄带随机过程的表示形式和统计特性；掌握窄带正态随机过程包络和相位的分布；了解窄带正态随机过程加正弦信号包络和相位的分布。
通过案例1了解窄带随机随机过程的模拟方法，通过案例2了解希尔伯特变换的应用；通过案例3加深对窄带随机过程包络和相位特性的理解，并运用这些特性分析雷达检测器的性能。
以三个案例为基础，开展研究型学习，培养自主学习能力和研究与探索的能力。
第六章马尔可夫过程和泊松过程主要内容：1. 马尔可夫链2. 隐马尔可夫模型3. 马尔可夫过程4. 独立增量过程5. 泊松过程6. 信号处理实例：气象问题建模与模拟计算机通信网络分析教学重点:1.马尔可夫链的定义及统计描述；2.马尔可夫链的齐次性、平稳性、各态历经性。
教学难点：平稳链和遍历性教学要求：掌握马尔可夫链的定义、状态转移矩阵和状态转移图的统计描述；理解马尔可夫链的齐次性、平稳性、各态历经性和状态分类；了解隐马尔可夫模型的定义及特性；了解连续时间马尔可夫过程的特性；了解独立增量过程、泊松过程的特性及其应用。
第4专题：估计与检测理论第七章估计理论主要内容：1. 估计的基本概念2. 贝叶斯估计3. 最大似然估计4. 估计量的性能5. 线性最小均方估计6. 最小二乘估计7. 波形估计8. 信号处理案例：时延估计目标跟踪教学重点：1. 估计的基本概念和准则；2. 估计量的无偏性、有效性和估计量的CRLB3. 线性最小均方估计4. 时延估计案例难点：贝叶斯估计的求法，时延估计的案例实现。
教学要求：掌握各种估计准则及其计算方法，掌握估计的基本性质，线性最小均方估计的正交原理。
了解最小二乘估计的原理和方法；了解波形估计的基本概念和维纳滤波方法。
通过案例1综合运用相关技术与最大似然估计技术解决雷达、声源测距与定位问题，通过案例2了解最小二乘估计在目标跟踪中的应用。
以两个案例为基础，开展研究型学习，培养自主学习能力和研究与探索的能力。
第八章检测理论主要内容：1. 假设检验的基本概念2. 判决准则3. 检测性能及其蒙特卡罗仿真4. 复合假设检验5. 多元假设检验6. 高斯白噪声中确定性信号的检测7. 高斯白噪声背景下随机信号的检测8. 信号处理实例：加性高斯信道中基带数字传输与性能仿真分析雷达恒虚警检测图像模式识别教学重点：1. 假设检验的基本概念和基本判决准则；2. 检测性能的分析与仿真；3. 复合假设检验。
4 高斯白噪声环境下确定性信号检测的原理与方法；5 最佳接收机的结构和性能。
教学难点：检测器的性能分析教学要求：掌握假设检验的基本概念和判决准则；掌握检测器的性能计算和仿真分析方法；理解接收机工作特性；掌握复合假设检验的基本原理和方法；了解多元假设检验方法。
掌握高斯噪声中已知信号检测的设计方法、接收机的基本结构和接收机性能。
通过案例1-2，了解检测理论在通信和雷达中的应用，并了解接收机性能的仿真分析方法，通过案例3了解多元假设检验在图像模式识别中的应用。