第6章_马尔科夫过程与泊松过程
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《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。
泊松过程一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。
例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数,就构成一个泊松过程。
泊松过程是由法国著名数学家泊松(Poisson, Simeon-Denis)(1781—1840)证明的。
1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程,后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。
Poisson过程(Poisson process,大陆译泊松过程、普阿松过程等,台译卜瓦松过程、布瓦松过程、布阿松过程、波以松过程、卜氏过程等),是以法国数学家泊松(1781 - 1840)的名字命名的。
泊松过程是随机过程的一种,是以事件的发生时间来定义的。
我们说一个随机过程N(t) 是一个时间齐次的一维泊松过程,如果它满足以下条件:在两个互斥(不重叠)的区间内所发生的事件的数目是互相独立的随机变量。
在区间内发生的事件的数目的概率分布为:其中λ是一个正数,是固定的参数,通常称为抵达率(arrival rate)或强度(intensity)。
所以,如果给定在时间区间之中事件发生的数目,则随机变数呈现泊松分布,其参数为。
更一般地来说,一个泊松过程是在每个有界的时间区间或在某个空间(例如:一个欧几里得平面或三维的欧几里得空间)中的每一个有界的区域,赋予一个随机的事件数,使得•在一个时间区间或空间区域内的事件数,和另一个互斥(不重叠)的时间区间或空间区域内的事件数,这两个随机变数是独立的。
•在每一个时间区间或空间区域内的事件数是一个随机变数,遵循泊松分布。
(技术上而言,更精确地来说,每一个具有有限测度的集合,都被赋予一个泊松分布的随机变数。
)泊松过程是莱维过程(Lévy process)中最有名的过程之一。
时间齐次的泊松过程也是时间齐次的连续时间Markov过程的例子。
一个时间齐次、一维的泊松过程是一个纯出生过程,是一个出生-死亡过程的最简单例子。
《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。