(Peebles의) 확률, 랜덤변수 및 랜덤 신호 원리

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 저자 머리말 = ⅴ
• 역자 머리말 = ⅸ
• Chapter 1 확률 = 1
• 1.0 교재의 소개 = 2
• 1.1 집합의 정의 = 4
• 1.2 집합연산 = 6
• 벤 다이어그램 = 6
• 등가와 차 = 6
• 합집합과 교집합 = 7
• 여집합 = 8
• 집합 대수 = 9
• 드 모르간의 법칙 = 9
• 상대성 원리 = 10
• 1.3 집합과 상대 빈도를 적용한 확률 = 11
• 실험과 표본 공간 = 11
• 이산 표본 공간과 연속 표본 공간 = 12
• 사건 = 12
• 확률의 정의 및 공리 = 13
• 실험의 수학적 모델 = 15
• 상대 빈도로서의 확률 = 16
• 1.4 결합 확률과 조건 확률 = 17
• 결합 확률 = 18
• 조건 확률 = 18
• 전체 확률 = 20
• 베이즈 정리 = 21
• 1.5 독립 사건 = 24
• 두 사건 = 24
• 여러 사건들 = 26
• 독립 사건의 성질 = 27
• 1.6 혼합 실험 = 28
• 혼합 표본 공간 = 28
• 혼합 공간의 사건들 = 30
• 확률 = 31
• 순열 = 32
• 조합 = 33
• 1.7 베르누이 시행 = 34
• 1.8 요약 = 37
• 연습문제 = 38
• Chapter 2 랜덤변수 = 51
• 2.0 서론 = 52
• 2.1 랜덤변수의 개념 = 52
• 랜덤변수의 정의 = 52
• 랜덤변수가 되기 위한 함수의 조건 = 54
• 이산 및 연속 랜덤변수 = 54
• 혼합 랜덤변수 = 56
• 2.2 분포함수 = 56
• 2.3 밀도함수 = 59
• 존재성 = 59
• 밀도함수의 성질 = 60
• 2.4 가우시안 랜덤변수 = 63
• 2.5 다른 분포와 밀도의 예 = 67
• 이항(Binomial) 분포 = 67
• 포아송(Poisson) 분포 = 68
• 균일(Uniform) 분포 = 69
• 지수(Exponential) 분포 = 70
• 레일리(Rayleigh) 분포 = 72
• 2.6 조건 분포함수 및 조건 밀도함수 = 73
• 조건 분포함수 = 73
• 조건 분포함수의 성질 = 74
• 조건 밀도함수 = 74
• 조건 밀도함수의 성질 = 44
• 조건 사건을 정의하는 방법 = 76
• 2.7 요약 = 80
• 연습문제 = 80
• Chapter 3 단일 랜덤변수의 연산-기댓값 = 95
• 3.0 서론 = 96
• 3.1 기대값 = 96
• 랜덤변수의 기대값 = 97
• 랜덤변수 함수의 기대값 = 98
• 조건 기대값 = 100
• 3.2 모멘트 = 100
• 원점에 관한 모멘트 = 101
• 중심 모멘트 = 101
• 분산과 비틀림 = 101
• 체비셰프 부등식 = 103
• 마르코프 부등식 = 104
• 3.3 모멘트를 구하는 함수들 = 105
• 특성 함수 = 105
• 모멘트 생성 함수 = 106
• 체르노프 부등식과 한계 = 108
• 3.4 랜덤변수의 변환 = 108
• 연속 랜덤변수의 단조 변환 = 109
• 연속 랜덤변수의 비단조 변환 = 112
• 이산 랜덤변수의 변환 = 114
• 3.5 컴퓨터에 의한 단일 랜덤변수의 생성 = 115
• 3.6 요약 = 119
• 연습문제 = 120
• Chapter 4 다중 랜덤변수 = 133
• 4.0 서론 = 134
• 4.1 벡터 랜덤변수 = 134
• 4.2 결합 분포와 그 성질 = 136
• 결합 분포함수 = 136
• 결합 분포의 성질 = 138
• 부분 분포함수 = 139
• 4.3 결합 밀도와 그 성질 = 141
• 결합 밀도함수 = 141
• 결합 밀도의 성질 = 141
• 부분 밀도함수 = 143
• 4.4 조건 분포 및 밀도 = 144
• 조건 분포 및 밀도-점 조건 = 144
• 조건 분포 및 밀도-조건 = 147
• 4.5 통계적 독립 = 148
• 4.6 랜덤변수 합의 분포와 밀도 = 151
• 두 랜덤변수의 합 = 151
• 여러 랜덤변수의 합 = 153
• 4.7 중심 극한 정리 = 154
• 같지 않은 분포 = 155
• 같은 분포 = 156
• 4.8 요약 = 158
• 연습문제 = 159
• Chapter 5 다중 랜덤변수에 관한 연산 = 173
• 5.0 서론 = 174
• 5.1 랜덤변수들의 함수에 관한 기대값 = 174
• 원점에 관한 결합 모멘트 = 175
• 결합 중심 모멘트 = 177
• 5.2 결합 특성 함수 = 180
• 5.3 결합 가우시안 랜덤변수 = 182
• 2개의 랜덤변수 = 182
• N개의 랜덤변수 = 185
• 가우시안 랜덤변수들의 여러 성질 = 187
• 5.4 다중 랜덤변수들의 변환 = 187
• 단일 함수(One Function) = 187
• 다중 함수(Multiple Function) = 190
• 5.5 가우시안 랜덤변수의 선형적 변환 = 192
• 5.6 다수 랜덤변수의 컴퓨터 생성 = 195
• 5.7 샘플링과 여러 극한 정리 = 200
• 샘플링(Sampling)과 추정(Estimation) = 200
• 평균, 전력 및 분산의 추정 = 201
• 다수 약법칙 = 205
• 다수 강법칙 = 205
• 5.8 복소 랜덤변수 = 206
• 5.9 요약 = 208
• 연습문제 = 209
• Chapter 6 랜덤 프로세스-시간적 특성 = 223
• 6.0 서론 = 224
• 6.1 랜덤 프로세스의 개념 = 224
• 프로세스의 분류 = 226
• 결정적 및 비결정적 프로세스 = 230
• 6.2 결합 분포, 독립성, 모멘트 정상성과 독립성 = 230
• 통계적 독립성 = 233
• 모멘트 = 233
• 6.3 정상성 = 236
• 1차 정상 프로세스 = 236
• 2차, N차 및 협의의 정상성 = 237
• 광의의 정상성 = 237
• 자기상관함수와 그 성질 = 238
• 상호상관함수와 그 성질 = 241
• 공분산함수 = 243
• 이산시간 프로세스와 시퀀스 = 244
• 6.4 가우시안 랜덤 프로세스 = 244
• 6.5 포아송 랜덤 프로세스 = 248
• 확률 밀도함수 = 250
• 결합 확률 밀도 = 251
• 6.6 시간 평균과 에르고딕성 = 254
• 평균 에르고딕 프로세스 = 255
• 상관 에르고딕 프로세스 = 258
• 6.7 상관함수의 측정 = 260
• 6.8 복소 랜덤 프로세스 = 263
• 6.9 요약 = 267
• 연습문제 = 267
• Chapter 7 랜덤 프로세스-스펙트럼 특성 = 283
• 7.0 서론 = 284
• 7.1 연속시간 프로세스의 전력 밀도 스펙트럼과 그 성질 = 284
• 전력 밀도 스펙트럼 = 285
• 전력 밀도 스펙트럼의 성질 = 289
• 전력 밀도 스펙트럼의 대역폭 = 290
• 7.2 전력 스펙트럼과 자기상관함수와의 관계 = 292
• 7.3 이산시간 시퀀스의 전력 스펙트럼 = 297
• 전력 밀도 스펙트럼의 추정 = 302
• 7.4 상호전력 밀도 스펙트럼과 그 성질 = 306
• 상호전력 밀도 스펙트럼 = 309
• 상호전력 밀도 스펙트럼의 성질 = 311
• 7.5 상호전력 스펙트럼과 상호상관함수와의 관계 = 315
• 7.6 몇 가지 잡음 정의와 그 밖의 주제 = 317
• 백색 및 유색 잡음 = 317
• 랜덤신호에 대한 곱셈기 응답 = 321
• 7.7 복소 프로세스의 전력 스펙트럼 = 324
• 7.8 요약 = 327
• 연습문제 = 327
• Chapter 8 랜덤 입력 신호를 갖는 선형 시스템 = 347
• 8.0 서론 = 348
• 8.1 연속시간 시스템 = 348
• 일반적인 선형 시스템 = 348
• 선형 시불변 시스템 = 350
• 시불변 시스템의 전달함수 = 350
• 이상적 시스템(idealized system) = 353
• 인과 시스템과 안정한 시스템 = 353
• 8.2 이산시간 시스템 = 355
• A／D 변환 = 355
• D／A 변환 = 357
• 이산시간 시스템 = 357
• DT 시스템에 대한 시퀀스 영역 방법 = 360
• DT 시스템에 대한 변환 영역 방법 = 362
• 8.3 랜덤신호에 대한 선형 시스템의 응답 = 364
• 연속시간 선형 시스템 시스템 응답-콘벌루션(Convolution) = 365
• 시스템 응답의 평균값과 제곱평균값 = 365
• 응답의 자기상관함수 = 367
• 입력과 출력의 상호상관함수 = 367
• 이산시간 선형시스템 = 369
• 시스템 응답의 평균값과 상호상관함수 = 369
• 시스템 응답의 자기상관함수와 제곱평균 함수 = 370
• 8.4 시스템 응답의 스펙트럼 특성 = 373
• 연속시간 시스템 응답의 전력 밀도 스펙트럼 = 373
• 전력 밀도 스펙트럼의 측정 = 376
• 이산시간 시스템 응답의 전력 밀도 스펙트럼 = 380
• 입력과 출력의 상호전력 밀도 스펙트럼 = 381
• 8.5 랜덤 잡음을 이용한 시스템 평가 = 383
• 8.6 잡음 대역폭 = 384
• 8.7 잡음원의 모델링 = 386
• 저항(열) 잡음원 = 387
• 임의의 잡음원, 실효 잡음 온도 = 388
• 잡음원으로서의 안테나 = 392
• 8.8 잡음 회로망의 증분 모델링 = 392
• 유효 전력 이득 = 393
• 등가 회로망, 실효 입력 잡음 온도 = 394
• 점 잡음 지수 = 396
• 8.9 실제 잡음 회로망의 모델링 = 398
• 평균 잡음 지수 = 398
• 평균 잡음 온도 = 399
• 감쇄기의 모델링 = 401
• 예제 시스템의 모델 = 401
• 8.10 요약 = 403
• 연습문제 = 404
• Chapter 9 최적의 선형 시스템 = 433
• 9.0 서론 = 434
• 9.1 신호 대 잡음비를 최대로 하는 시스템 = 434
• 유색 잡음에 대한 정합 필터 = 435
• 백색 잡음에 대한 정합 필터 = 438
• 9.2 제곱평균 오차를 최소로 하는 시스템 = 439
• 위너 필터 = 440
• 제곱평균 오차의 최소값 = 444
• 9.3 매개변수 선정에 의한 최적화 = 444
• 9.4 요약 = 445
• 연습문제 = 446
• Chapter 10 이론의 실제 응용들 = 459
• 10.0 서론 = 460
• 10.1 진폭 변조 통신 시스템에서의 잡음 = 460
• AM 시스템과 파형 = 460
• 잡음 성능 = 461
• 10.2 주파수 변조 통신 시스템에서의 잡음 = 465
• FM 시스템과 파형 = 466
• FM 시스템과 성능 = 467
• 10.3 간단한 제어 시스템에서의 잡음 = 471
• 전달함수 = 471
• 오차 함수 = 473
• 위너 필터의 응용 = 474
• 10.4 위상동기 루프에서의 잡음 = 474
• 위상 검출기 = 475
• 루프 전달함수 = 475
• 루프 잡음 성능 = 477
• 10.5 컴퓨터에서 사용되는 랜덤신호에 대한 특성 = 482
• 프로세스의 설명 = 482
• 전력 스펙트럼 = 483
• 자기 상관함수 = 484
• 10.6 잡음이 부가된 정현파 신호의 포락선과 위상 = 484
• 신호 파형 = 484
• 포락선의 확률 밀도 = 485
• 위상의 확률 밀도 = 487
• 10.7 단일 관측을 이용한 레이더 검출 = 488
• 오류 경보 확률과 임계값 = 490
• 검출 확률 = 491
• 10.8 요약 = 492
• 연습문제 = 493
• Appendix = 503
• Appendix A 임펄스 함수의 복습 = 505
• Appendix B 가우시안 분포함수 = 511
• Appendix C 유용한 수학식 = 515
• Appendix D 퓨리에 변환의 복습 = 521
• Appendix E 유용한 퓨리에 변환표 = 533
• Appendix F 여러 가지 확률 밀도함수와 확률 분포함수 = 535
• Appendix G 유용한 수학 정리 = 545
• 참고문헌 = 553
• 찾아보기 = 557