随机过程是概率论的一个重要分支，它在统计学、物理学、工程学、经济学等领域有着广泛的应用。本课件集合了关于随机过程的丰富教学资源，旨在帮助学习者深入理解和掌握这一复杂的数学概念。
随机过程，顾名思义，是变量随时间变化的一种随机现象，可以看作是一系列随机变量的集合。在实际应用中，如通信系统中的信号分析、金融市场的时间序列分析、物理系统的动态建模等，随机过程都扮演着核心角色。
课程内容可能包括以下几个方面：
1. **基本概念与定义**：随机过程的基本概念，如独立增量过程、马尔科夫过程、布朗运动（Wiener过程）等，以及它们的特性，如平稳性、独立性、各态历经性等。
2. **概率分布**：随机过程的分布函数，如高斯过程（正态过程）、泊松过程等，及其在实际问题中的应用。
3. **随机过程的统计性质**：均值函数、方差函数、协方差函数、功率谱密度等统计特性的讨论，以及如何通过这些特性来描述和分析随机过程的行为。
4. **平稳过程**：平稳随机过程的定义、分类及性质，包括宽平稳性和严平稳性，以及它们在信号处理中的应用。
5. **马尔科夫过程**：讲解马尔科夫过程的性质，如转移概率、平稳分布、吸收状态等，以及在排队论、生物模型和金融模型中的应用。
6. **随机微分方程**：随机微分方程（SDE）的理论，如伊藤引理，以及它们在随机动力系统中的应用。
7. **滤波理论**：卡尔曼滤波器作为随机过程在信号处理中的经典应用，介绍其原理和实现方法。
8. **应用实例**：通过具体的工程实例，如无线通信中的噪声分析、金融市场中的股价预测等，展示随机过程理论的实际应用。
东南大学移动通信国家重点实验室的课件，可能会结合通信领域的前沿技术，详细解析随机过程在移动通信中的作用，例如在信道建模、信号检测和干扰分析等方面的应用。
通过学习这些内容，学生不仅能理解随机过程的理论基础，还能具备将其应用于实际问题的能力。对于想要深入研究通信、信号处理或金融建模的人来说，这是一份非常宝贵的资源。
