《随机过程》教学大纲.doc

随机过程课程教学大纲课程编号：0806308033课程名称：随机过程英文名称：Stochastic Process课程类型：专业限选课总 学 时：32 讲课学时： 32 实验学时：0学分：2适用对象：信息工程专业本科生先修课程：高等数学、概率论与数理统计一、课程性质、目的和任务随机过程是通信与计算机专业的一门必修专业课程，在通信、电子、信号、控制、物理、生物等领域都有广泛的应用，是从事相关领域科学研究必须掌握的理论和方法。本课程从工程应用的角度讨论随机过程（随机信号）的基本理论、基本分析方法及应用。通过本课程的学习，使学生掌握随机过程的统计特性描述方法，平稳随机过程的统计分析，马尔可夫链的基本理论和应用方法，随机过程通过线性系统的分析，典型随机过程等。二、教学基本要求本课程以随机过程的基本概念、泊松过程及维纳过程、马尔可夫链、平稳随过程为研究对象，以基础理论加实际应用的方式，在理解随机过程基本概念的基础上，掌握泊松过程、维纳过程、马尔可夫链的基本性质和统计特性以及平稳随机过程的功率谱密度概念及其性质、线性系统对平稳过程的响应等。学完本课程应达到以下基本要求：1了解随机过程的基本概念及统计描述，掌握泊松过程和维纳过程的概念和统计特性。2理解马尔可夫链的无后效性，掌握马尔可夫链的概率分布，掌握马尔可夫链多步转移概率的确定方法，理解马尔可夫链的遍历性。3理解平稳过程的功率谱密度概念及其性质、线性系统对平稳过程的响应，并会计算有关的相关函数和谱密度。三、教学内容及要求 1预备知识内容提要1.1 概率空间 1.2 随机变量和分布函数 1.3 数字特征，矩母函数与特征函数1.4 条件概率、条件期望和独立性要求与说明复习随机变量、分布函数、分布律和概率密度函数的概念，条件分布，函数的分布求法，常见的离散型与连续型分布，及多维随机变量的知识；复习随机变量的数学期望、方差、矩、协方差与协方差阵、相关系数的定义及计算；掌握条件数学期望的求法，全期望公式的意义与应用；掌握随机变量的特征函数的定义、性质与求法。2随机过程及其统计描述内容提要2.1 随机过程的概念2.2 随机过程的统计描述2.3 泊松过程及维纳过程要求与说明掌握随机过程的背景、定义及分类；掌握随机过程的一维、二维分布函数、有限维分布函数、均值函数、方差函数与协方差函数等重要的数字特征，以及随机过程的特征函数的定义与应用；理解泊松过程和维纳过程的背景与定义，以及这两种随机过程过程的简单性质。3马尔可夫链内容提要3.1 马儿可夫过程及其概率分布3.2 多步转移概率的确定3.3 遍历性要求与说明理解马尔可夫过程的背景与定义，马尔可夫过程的基本性质；熟悉常见马尔可夫过程；掌握马尔可夫链的背景、概念，常见马尔可链的定义与基本性质；齐次马尔可夫链，非齐次马尔可夫链的一步、二步转移概率，多步转移概率求法，转移概率矩阵与C-K方程介绍。4平稳随机过程内容提要4.1 平稳随机过程的概念4.2 各态历经性4.3 相关函数的性质4.4 平稳随机过程的功率谱密度要求与说明理解平稳过程及联合平稳过程的概念，熟悉相关函数和互相关函数的性质；熟悉基本问题的相关计算；知道均方收敛、均方连续、均方导数和均方积分的定义和性质；知道平稳过程遍历性的意义和相关结论；理解平稳过程功率谱密度的概念，知道维纳辛钦公式，会基本问题的相关计算；握线性系统对平稳过程的响应及相关计算。四、实践环节无五、课外习题及课程讨论为达到本课程的教学基本要求，课外习题（包括自测题）不应少于25题。六、教学方法与手段本课程主要采用板书的方式进行课堂教学。七、各教学环节学时分配章节（或内容）讲课习题课讨论课实验其它合计预备知识44随机过程及其统计描述628马尔可夫链628平稳随机过程8210复习课22合 计26632八、考核方式本课程为考查课程，期末考试为闭卷笔试。学生的课程总评成绩由平时成绩（占30%）和期末考试成绩（占70%）两部分构成，平时成绩中包括出勤、作业、课堂测验、学习主动性等。九、推荐教材和教学参考书 教 材：概率论与数理统计（随机过程部分），浙江大学 盛骤 谢式千 潘承毅编著，高等教育出版社，2003年。参考书