Die überarbeitete und erweiterte, zweite Auflage dieses Buches wendet sich an Leser, die sich gründlich in die Theorie stochastischer Signale einarbeiten wollen, um sie in unterschiedlichen Bereichen der Elektrotechnik und Physik anwenden zu können. Im ersten Teil des Buches werden die notwendigen Werkzeuge der Stochastik wie in einem Grundkurs erarbeitet. Es sind dies Begriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie und statistischen Schlußweisen, insbesondere das Parameterschätzen und Hypothesentesten mit Gewicht auf der Methode der kleinsten Quadrate. Im zweiten Teil werden stochastische Prozesse als Modelle gemessener Signale behandelt, die man stochastische Signale nennt. Nach Klärung der grundlegenden Eigenschaften wird Systemtheorie mit diesen Signalen betrieben. Sodann interessiert, wie aus endlich langen Beobachtungen stochastischer Signale auf Eigenschaften der Signale und Systeme geschlossen wird. Zahlreiche Beispiele, Übungsaufgaben und Lösungsskizzen, Anhänge über Matrixalgebra, schnelle Algorithmen sowie Tabellen für Standardverteilungen und schließlich ein Praktikum, das in MATLAB einführt und Simulationsaufgaben stellt, erleichtern das Selbststudium und die Anwendungen in der Praxis.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung. - 2 Einführung in die Stochastik. - 3 Modelle für gemessene Signale: Stochastische Signale. - A. 1 Vektor- und Matrixalgebra. - A. 2 Schnelle Algorithmen. - A. 3 Tabellen. - Übungsaufgaben. - Lösungshinweise. - Praktikum. - P. 1 Zufallsvariable und Zufallszahlen. - P. 2 Funktionen von Zufallsvariablen. - P. 3 Kleinste-Quadrate-Schätzung. - P. 5 Diskrete Fourier-Transformation I. - P. 6 Diskrete Fourier-Transformation II. - P. 7 Spektralanalyse I. - P. 8 Spektralanalyse II. - Matlab. - Literatur. - Stichwortverzeichnis.
