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随机过程第3章小结,陈明制作,知识要点,正态随机对象记忆特性随机过程平稳随机过程,正态随机对象,正态随机变量正态随机向量正态随机过程,正态随机变量,Gauss函数,正态随机变量的性质,均值为方差为原点矩：等式（3.4）和（3.5）特征函数中心极限定理噪声建模为Gauss随机变量的理论依据,正态随机向量,正态随机向量的性质,均值向量性质相关矩阵性质特征函数子向量也是正态随机向量“独立性”和“不相关性”等价正态随机向量的线性变换仍是正态随机向量推论：若干正态随机变量的线性组合仍是正态随机变量,正态随机过程,记忆特性随机过程,纯粹独立随机过程独立增量过程Markov过程,纯粹独立随机过程,时间连续客观上难以存在但可以作用理想白噪声的模型时间离散客观上是存在的常作用时间离散白噪声的模型特例：独立同分布序列,独立增量过程,定义典则表示pmf和cdf的表示,离散时间独立增量过程的例子：和过程,性质pmf和cdf性质例3.4和过程的例子二项计数过程（例3.5）一维随机游走过程（例3.6）,连续时间独立增量过程,Poisson过程Poisson过程的导出过程Wiener过程,Poisson过程,定义独立增量过程事件发生的概率和时间近似成正比一阶概率质量函数,Poisson过程的一阶概率密度函数,K=3,黄线K=5,绿线K=7,红线,Poisson间隔,Poisson过程两事件发生时刻的时间间隔Poisson过程停留于某个状态的时间Poisson间隔是指数分布随机变量Poisson间隔的和过程：第n次事件发生所需的时间n个独立同分布的指数分布和为n-Erlang分布,Poisson过程事件发生时刻的均匀性,例3.9说明了Poisson过程事件发生的时刻具有均匀性,Poisson过程的数字特征,例3.10,Poisson随机电报过程,Wiener过程,一维随机游走过程的推广均值方差一阶概率密度函数高阶概率密度函数,Markov过程,定义三条性质二维概率密度函数完全决定无后效性C-K方程,平稳随机过程,严平稳随机过程定义宽平稳随机过程定义相互关系,TheEnd,
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