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020013课程名称:随机过程与数理统计总课时:54学分:3开课单位:物理与信息工程学院开课学期:Ⅰ教学要求:本课程由“随机过程〞和“数理统计〞两局部组成,即?高等数理统计?和?高等随机过程?,以满足非数学专业研究生的需要。随机过程是研究随机现象的数学规律性的数学理论分支之一,也是构造随机模型的根底理论之一。通过通过这局部内容的学****期望学生能较好地理解随机数学的根本思想,掌握几个根本而常用的过程的处理方法,如正态过程、普阿松过程等;特别是马氏过程要重点理解并掌握;会对随机过程进行数学分析,了解平稳过程的谱分解。从而提高学生的数学素质,加强学生开展科研工作和解决实际问题的能力。数理统计是关于数据资料的收集﹑整理﹑分析和推断的学科,通过对本课程的学****使学生在本科工程数学的根底上,进一步较收入地掌握数理统计的根本理论和方法,培养运用数理统计的方法分析和解决有关实际问题的能力,并为今后学****后继课程打下必要的根底。教学内容:第一局部:预备知识内容:概率论中常用的几个变换,条件期望,随机变量的收敛性。要求:掌握母函数、特征函数,条件期望,随机变量的以概率收敛及均方收敛。第二局部:随机过程的根本概念内容:定义,正态过程,谱阿松过程。要求:掌握它们的定义及性质。第三局部:Markov过程内容:可数状态Markov链,间断型Markov过程。要求:掌握马氏链的状态分类、状态空间的分解、遍历定理、平稳分布;了解Kolmogorov向前向前方程。?第四局部:随机分析内容:二阶矩过程的定义、均方极限、均方微积分。要求:会进行数学分析。?第五局部:平稳过程内容:概念与性质、谱分解。第六局部:统计推断准备理解概念:总体,个体,样本,样本观测值,样本容量,简单随机样本,统计量,记住样本均值,样本方差,样本标准差;理解抽样分布,熟悉方布,t分布,F分布的定义,了解变量的性质⑴可加性;⑵数学期望与方差;理解上﹑下侧分位数的概念和关系,会查表确定标准正态分布,方布,t分布,F分布的分位数;理解样本的分布,了解样本的经验分布,会绘制分布的直方图。?第七局部:参数估计熟练掌握参数的矩估计法,极大似然估计法,掌握求参数的连续函数的矩估计,掌握求参数的严格单调函数的极大似然估计;熟悉点估计的优良标准:⑴无偏性;⑵有效性;⑶均方误差准那么;⑷一致性;⑸充分性;知道⑹完备性;熟练掌握求参数无偏估计的C﹣R下界,理解有效估计,理解最小方差无偏估计(MVUE),掌握因子分解定理的应用,掌握在单参数指数族分布下求参数的MVUE;理解区间估计的概念,掌握区间估计的方法找枢轴量法,熟练掌握单个正态总体均值(方差或未知),方差,标准差的区间估计,掌握分布自由时总体均值的近似区间估计,总体比率的近似区间估计;掌握两个正态总体:⑴均值差(各正态总体方差或各正态总体方差未知但相等),⑵方差比的区间估计;理解区间估计的优良标准:⑴可靠性;⑵精确性;了解经典方法和贝叶斯方法的主要区别,了解先验分布和后验分布,掌握求参数的贝叶斯估计。第八局部:假设检验了解假设检验的概念,知道假设检验的分类:参数假设检验和非参数假设检验,理解两类错误的不同以及产生这两类错误的原因;对单个正态总体N(m,),熟练掌握检验假设条件。掌握分布的检验法,掌握随机变量独立性的检验法。第九局部:回归分析了解散点图,理解一元线性回归模型,熟练掌握求一元线性回归模型参数的最小二乘估计并了解最小二乘估计的性质,掌握建立一元线性回归方程,知道回归直线。会求误差方差的无偏估计,掌握一元线性回归方程的有效性的显著性检验。理解分解式SSY=SSR+SSE的意义,SSR/SSY的大小对两个变量直线关系的影响,会应用一元线性回归方程进行点的预报和区间预报;理解多元线性回归模型,掌握多元线性回归模型参数的最小二乘估计并掌握最小二乘估计的性质,会建立多元线性回归方程,会求误差方差的无偏估计,掌握多元线性回归方程的整体性有效性的显著性检验和每个自变量作用的显著性检验;掌握可线性化回归模型的处理方法;了解自变量的选择,理解最优回归方程的意义,会求最优回归方程。第十局部:方差分析与正交试验设计了解单因素方差分析模型,掌握单因素方差分析方法;了解双因素方差分析模型,掌握双因素方差分析方法;了解正交表的特点,熟练掌握正交表的极差分析法,掌握正交表的方差分析法。第十一局部:质量控制图与抽样检验方案知道质量控制图的作用,了解—R控制图的原理,会绘制—R控制图,知道控制图的诊断;了解抽样检验方案的概念,了解OC函数,掌握一次计数标准型抽样检验方案确实定,掌握正态总体下关于均值的一次计量标准型抽样检验方案确实定。?实验〔上机〕内容和根本要求本课程无实验和上机的教学安排,但希望学生结合本专业的特点和所研究的课题,选择局部随机过程实际问题,自己上机计算。?教材及主要参考书目:,?应用随机过程?,2024,,?随机过程?,1997,何声武等译,,?数理统计?,西安交通大学出版社,1986预修课程:高等数学,付氏变换,概率统计,线性代数。课程编号: 020017课程名称:高等电磁理论总课时:54学分:3开课单位:物理与信息工程学院开课学期:Ⅰ教学要求:?高等电磁场理论?是电子科学与技术一级学科、通信与信息技术一级学科下属各二级学科的重要硕士学位课程之一,也是国外众多研究生院的重点课程。最近全国工程硕士学位网站公布的大纲也明确这门课为“电子与通信工程〞〔代码430109〕的核心课程。课程的教学重点是基于本科层次的?电磁场理论?、?微波技术根底?等课程的教学,更加深入、广泛地讲授电磁场的根本理论及数学分析方法,让学生从更高层次学****和理解电磁学定理及概念。重点探讨电磁波根本方程、原理和定理;平面波、柱面波和球面波的根本波函数;电磁波的辐射及导电体的散射;标量和矢量亥姆霍兹方程的积分解;标量和并矢格林函数的解法;电磁波在金属波导、微带、介质波导中的传播;微波谐振器;运动电磁场及瞬态电磁场等内容。期望能为现代电子与通信工程等超高频的科研实践提供坚实的根底,并得到广泛、直接或间接的应用。教学内容:电磁理论根本方程根本原理和定理根本波函数波动方程的积分解格林函数导行电磁波微波谐振器运动系统电磁场简介瞬态电磁场教材及参考书:1.?高等电磁理论?傅君眉、冯恩信西安交通大学出版社。2.?微波与光电子学中的电磁理论?张克潜、李德杰电子工业出版社。,周建华游佰强译,?工程电磁学根底?***出版社,2024。预修课程:高等数学,普通物理课程编号: 020249 课程名称:现代数字信号处理总课时:54学分:3开课单位:物理与信息工程学院开课学期:Ⅱ教学要求:本课程主要讲授现代数字信号处理的理论与实现方法。要求掌握的主要内容有:离散Wiener滤波器;离散Wiener预测器;离散Kalman滤波;自适应滤波的根本原理;Widrow-HoffLMS算法;LMS算法的收敛特性;自适应噪声抵消器;功率谱估计的经典法;随机信号的参数模型;AR模型的参数估计;最大熵谱估计与AR模型法;AR模型参数的Levinson-Durbin算法;AR模型参数的Burg算法;同态滤波与广义叠加定理;信号的时频分析,短时傅里叶变换,时频分析;小波分析,正交基;多分辨率分析;小波与FIR滤波器组;小波与IIR滤波器组;时域滤波器组分析。