隨機信號分析課程是西安電子科技大學建設的慕課、國家精品線上開放課程、國家級一流本科課程。該課程於2017年10月01日首次在中國大學MOOC開課，授課教師為李兵兵。據2021年8月中國大學MOOC官網顯示，該課程已運行9學期。
隨機信號分析課程共五章，包括隨機過程、隨機信號通過非線性系統的分析、平穩隨機過程的譜分析、離散隨機信號特徵的估計等內容。
基本介紹
- 中文名：隨機信號分析
- 類別：慕課、國家精品線上開放課程、國家級一流本科課程
- 授課平台：中國大學MOOC
- 開課時間：2017年10月01日（首次）
- 授課教師：李兵兵
- 建設院校：西安電子科技大學
課程性質,課程定位,適應專業,課程簡介,課程大綱,開課信息,教學目標,學習預備,預備知識,學習資料,考核標準,所獲榮譽,教師簡介,
課程性質
課程定位
隨機信號分析課程適合通信工程、信息工程、信息安全、空間信息與數位技術等專業的一門專業基礎課，也是數位訊號處理、信號檢測與估值和通信原理等課程的基礎。通過對隨機過程、隨機信號通過非線性系統的分析、平穩隨機過程的譜分析、離散隨機信號特徵的估計等內容的學習，使學習者理解和掌握隨機過程的基本概念及其統計特性，熟悉隨機過程通過非線性系統的分析方法和離散隨機信號特徵的估計方法。
適應專業
隨機信號分析課程適合通信工程、信息工程、信息安全、空間信息與數位技術等專業學習。
課程簡介
隨機信號分析課程共五章，第一章介紹連續時間隨機過程的微分與積分、平穩隨機過程及其遍歷性等知識點；第二章講述聯合平穩隨機過程的互功率譜密度、離散時間隨機過程的功率譜密度等內容；第三章介紹隨機信號通過連續時間系統的分析、窄帶隨機過程包絡和相位的特性等知識點；第四章講述通信中常見的非線性系統和直接法、特徵函式法等內容；第五章介紹離散隨機信號一維數字特徵以及二維數字特徵的估計、離散隨機信號的機率密度函式估計等知識點。
課程大綱
第一章 隨機過程 第1節隨機過程的基本概念及統計特性 第2節連續時間隨機過程的微分與積分 第3節平穩隨機過程及其遍歷性 第4節聯合平穩隨機過程 第5節正態隨機過程 第6節馬爾可夫鏈 第7節泊松分布 第一章單元測試 第二章 平穩隨機過程的譜分析 第1節隨機過程的譜分析 第2節聯合平穩隨機過程的互功率譜密度 第3節離散時間隨機過程的功率譜密度 第4節噪聲 第二章單元測試 第三章 隨機信號通過線性系統分析 第1節線性系統基本理論 第2節隨機信號通過連續時間系統的分析 | 第3節隨機信號通過離散時間系統的分析 第4節3dB頻寬、等效噪聲頻寬和白噪聲通過理想線性系統分析 第5節希爾伯特變換與解析過程 第6節窄帶隨機過程的表示方法 第7節窄帶隨機過程包絡和相位的特性 第三章單元測試 第四章 隨機信號通過非線性系統的分析 第1節通信中常見的非線性系統和直接法 第2節直接法套用實例 第3節特徵函式法 第四章單元測試 第五章 離散隨機信號特徵的估計 第1節離散隨機信號特徵估計的基本概念 第2節離散隨機信號一維數字特徵以及二維數字特徵的估計 第3節離散隨機信號的功率譜密度估計 第4節離散隨機信號的機率密度函式估計 第五章單元測試 |
（註：課程大綱排版從左到右排列）
開課信息
開課次數 | 開課時間 | 授課老師 | 學時安排 | 參與人數 |
|---|---|---|---|---|
第1次開課 | 2017年10月01日-2018年01月07日 | 李兵兵 | 3小時每周 | 3014 |
第2次開課 | 2018年03月26日-2018年07月01日 | 3-5小時每周 | 2692 | |
第3次開課 | 2018年10月22日-2019年01月07日 | 3小時每周 | 4231 | |
第4次開課 | 2019年04月17日-2019年07月15日 | 3-5小時每周 | 1545 | |
第5次開課 | 2019年09月01日-2019年12月01日 | 2-4小時每周 | 2885 | |
第6次開課 | 2020年02月17日-2020年06月10日 | 3小時每周 | 2248 | |
第7次開課 | 2020年09月20日-2020年12月20日 | 3-5小時每周 | 2484 | |
第8次開課 | 2021年03月10日-2021年06月10日 | 2-4小時每周 | 1146 | |
第9次開課 | 2021年09月01日-2021年12月30日 | 3-5小時每周 | 待定 |
（註：表格內容參考資料）
教學目標
通過隨機信號分析課程的學習，使學習者達到以下目標：
1、了解隨機信號分析基礎理論在實際工程中的套用情況；
2、理解和掌握隨機過程的基本概念及其統計特性；
3、掌握平穩隨機過程的譜分析方法、隨機過程通過線性系統的分析方法；
4、熟悉隨機過程通過非線性系統的分析方法、離散隨機信號特徵的估計方法。
學習預備
預備知識
學習隨機信號分析課程需要具備高等數學、機率論與數理統計、信號與線性系統等課程基礎知識。
學習資料
- 配套教材
（註：表格內容參考資料）
- 參考教材
（註：表格內容參考資料）
考核標準
1、隨機信號分析課程成績分為單元測驗與考試兩個模組，各占50%。
2、60分以上為合格。
所獲榮譽
2019年，隨機信號分析課程被中華人民共和國教育部認定為“國家精品線上開放課程”。
2020年11月24日，隨機信號分析課程被中華人民共和國教育部認定為“首批國家級一流本科課程”。
教師簡介
李兵兵，西安電子科技大學通信工程學院教授，從事多速率信號處理、 無線通信系統等領域研究工作，承擔C語言程式設計、PASCAL語言程式設計、計算機軟體技術基礎、計算機及信息管理、隨機信號分析、小波分析及其套用等課程教學工作。
