院《随机过程》pdf讲义，共8内容，章节齐全，内容全面，有深度：第一章概率论基础知识第二章随机过程

随机信号分析是一门研究随机变化过程的特点与规律性的学科。本课程主要介绍随机信号分析和处理的基本概念

中国科学院《随机过程》电子教案，包含概率论基础知识、随机过程的一般概念、连续时间MARKOV链等。

率事件.ppt第八章随机积分—Ito积分.ppt第九章基础资产价格的变动—随机微分方程.ppt第十

基础知识2.Malliavin的随机变分学3.Wiener泛函的随机变分4.白噪声分析的一般理论5.

第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

随机信号和随机噪声的基本概念 随机信号:实际通信系统中由信源发出的信息是 随机的,或者说是不可预知的,因而携带信息的信号 也是随机的,这种具有随机性的信号,称为随机信号 °随机噪声:携带了信息的信号在传输过程中将受 到噪声的污染,而噪声也是随机的,称为随机噪声。 随机信号和随机噪声不可能用一个或几个时间函数 准确地描述,但它们都遵循一定的统计规律,我们可 以用概率统计的方法进行研究

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量。随机过程X(tw)可 以看成定义在TxQ上的二元函数,固定wo∈Ω,即对于一个特定的随机试验, 称X(t,wo)为样本路径(Sample Path),或实现(realization),这是通常所观测到的 过程;另一方面,固定t∈T,X(to,w)是一个随机变量,按某个概率分布随机 取值

概率统计是从数量上来研究随机现象统计规律的,为了便于 数学上的推导和计算,必须把随机事件数量化,由于随机因素 的影响,使试验出现各种不同的结果,因而用来描述随机事件 量也随着以偶然的方式取不同的值,当把一个随机试验的不同 结果用一个变量来表示时,便得到随机变量。 引入随机变量之后,使我们有可能利用数学分析 的方法来研究随机试验。随机变量是研究随机试验 的有效工具