43. 功率谱密度与自相关函数之间的关系 - 3
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随机信号分析 随机过程 西安电子科技大学（全45p）
大学课程 / 电子通讯
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1随机过程的定义及分类 - 109:47- 2随机过程的定义及分类 - 309:45
3随机过程的概率分布 - 111:24- 4随机过程的概率分布 - 311:28
5随机过程的数字特征 - 110:35- 6随机过程的数字特征 - 210:36
- 7随机过程的数字特征 - 310:32
8随机过程连续性 - 106:52- 9随机过程连续性 - 306:54
10随机过程的微分 - 108:10- 11随机过程的微分 - 308:11
12随机过程的积分 - 112:31- 13随机过程的积分 - 312:32
14平稳随机过程 - 108:01- 15平稳随机过程 - 308:07
16平稳随机过程相关函数性质以及遍历性随机过程相关函数的测量 - 114:13- 17平稳随机过程相关函数性质以及遍历性随机过程相关函数的测量 - 314:10
18两个随机过程的联合概率分布和数字特征 - 113:45- 19两个随机过程的联合概率分布和数字特征 - 313:46
20正态随机过程的概念 - 109:36- 21正态随机过程的概念 - 309:33
22正态随机过程的性质 - 111:09- 23正态随机过程的性质 - 311:08
24马尔可夫过程09:03
25马尔可夫链的转移概率 - 108:34- 26马尔可夫链的转移概率 - 308:39
27马尔可夫链的状态转移图 - 109:27- 28马尔可夫链的状态转移图 - 309:33
29马尔可夫链回顾1 - 111:23- 30马尔可夫链回顾1 - 311:28
31马尔可夫链回顾2 - 113:06- 32马尔可夫链回顾2 - 313:03
33泊松分布的概念及其统计量 - 109:26- 34泊松分布的概念及其统计量 - 309:23
35泊松增量过程、泊松冲激序列以及其他泊松过程 - 105:52- 36泊松增量过程、泊松冲激序列以及其他泊松过程 - 305:54
37半随机电报和随机电报 - 106:22- 38半随机电报和随机电报 - 306:25
39确定信号的傅里叶变换 - 106:40- 40确定信号的傅里叶变换 - 306:38
41随机过程的功率谱密度03:13
42功率谱密度与自相关函数之间的关系 - 106:14- 43功率谱密度与自相关函数之间的关系 - 306:15
44互谱密度 - 106:21- 45互谱密度 - 306:22
46平稳随机信号的采样定理 - 109:10- 47平稳随机信号的采样定理 - 309:10
48线性系统基本理论 - 107:17- 49线性系统基本理论 - 307:22
50随机信号通过连续时间系统的分析(1) - 107:51- 51随机信号通过连续时间系统的分析(1) - 307:53
52随机信号通过连续时间系统的分析(2) - 111:01- 53随机信号通过连续时间系统的分析(2) - 311:02
54随机信号通过离散时间系统的分析 - 105:26- 55随机信号通过离散时间系统的分析 - 305:23
56dB带宽和等效噪声带宽 - 106:29- 57dB带宽和等效噪声带宽 - 306:28
58白噪声通过理想线性系统分析 - 106:52- 59白噪声通过理想线性系统分析 - 306:55
60线性系统输出的概率分布 - 106:00- 61线性系统输出的概率分布 - 305:56
62希尔伯特变换和解析过程 - 110:14- 63希尔伯特变换和解析过程 - 310:16
64例题 - 107:17- 65例题 - 307:21
66窄带随机过程表示 (1) - 108:59- 67窄带随机过程表示 (1) - 308:59
68窄带随机过程表示 (2) - 108:51- 69窄带随机过程表示 (2) - 308:53
70窄带随机过程包络和相位的特性(1)09:11
71窄带随机过程包络和相位的特性(2)09:30
72通信中常见的非线性系统和直接法 - 106:51- 73通信中常见的非线性系统和直接法 - 306:48
74直接法应用实例 - 108:18- 75直接法应用实例 - 308:18
76特征函数法08:59
77离散随机信号特征估计的基本概念 - 107:31- 78离散随机信号特征估计的基本概念 - 307:34
79离散随机信号一维数字特征以及二维数字特征的估计 - 114:40- 80离散随机信号一维数字特征以及二维数字特征的估计 - 314:41
81离散随机信号的功率谱密度估计 - 107:48- 82离散随机信号的功率谱密度估计 - 307:52
83离散随机信号的概率密度函数估计 - 110:06- 84离散随机信号的概率密度函数估计 - 310:03
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