《隨機過程及其應用（第2版）》是在1986年版《隨機過程及其應用》的基礎上修改而成的，總結了二十多年來多位教師在清華大學電子工程系講授“隨機過程”課程的教學經驗，以及歷屆學生對課程教學的反饋與建議，是集體智慧的結晶。《隨機過程及其應用（第2版）》的內容大體可以分為三個部分：Gauss過程和Poisson過程作為最基本最典型的隨機過程，分別給予了獨立章節進行討論；二階矩過程對于理解電子系統中的隨機信號及其特性是本質的，書中分別從時域、頻域以及統計處理三個方面進行了分析；Markov過程近年來在電子信息領域的重要性正日益顯現，書中對離散狀態Markov過程（Markov鏈）分離散時間和連續時間兩部分進行了討論。考慮到多數讀者對確定性函數的分析方法較為熟悉，因此《隨機過程及其應用（第2版）》盡可能強調隨機分析與確定性分析的平行性。同時，本書對研究隨機變量的基本工具，例如條件期望、特征函數和母函數等，給予了充分重視，盡量使用它們進行分析和討論。
為方便讀者自學，本書配備了一定數量的習題供讀者選做。隨機過程的分析處理方法有其自身的特點，讀者需要通過練習才能對其理論及方法有較為深入的認識。本書可供高等院校相關專業大學高年級本科及研究生作為教材使用，也可供工程技術人員參考。
本書是在1986年版《隨機過程及其應用》的基礎上修改而成的，總結了二十多年來多位教師在清華大學電子工程系講授“隨機過程”課程的教學經驗，以及歷屆學生對課程教學的反饋與建議，是集體智慧的結晶。
隨機過程理論已經在物理、生物、化學、社會科學、經濟、工程技術科學等領域得到了廣泛應用。其重要程度、應用的深度和廣度正隨著科學技術的日新月異不斷得到發展。本書作為工程技術科學類專業使用的隨機過程入門教材，不涉及測度論知識，側重于講述隨機過程的基本概念和基本方法，突出與電子工程實踐的結合，盡量使用電子與信息工程中常見的模型作為實例加以討論。本書的內容大體可以分為三個部分：Gauss過程和Poisson過程作為最基本最典型的隨機過程，分別給予了獨立章節進行討論；二階矩過程對于理解電子系統中的隨機信號及其特性是本質的，書中分別從時域、頻域以及統計處理三個方面進行了分析；Markov過程近年來在電子信息領域的重要性正日益顯現，書中對離散狀態Markov過程（Markov鏈）分離散時間和連續時間兩部分進行了討論。考慮到多數讀者對確定性函數的分析方法較為熟悉，因此本書盡可能強調隨機分析與確定性分析的平行性。例如以讀者熟悉的“距離”概念為基礎來建立均方意義下的隨機微積分，從確定性信號譜分析的基本結論出發去研究隨機信號的譜分析等。同時，本書對研究隨機變量的基本工具，例如條件期望、特征函數和母函數等，給予了充分重視，盡量使用它們進行分析和討論。為方便讀者自學，本書配備了一定數量的習題供讀者選做。隨機過程的分析處理方法有其自身的特點，讀者需要通過練習才能對其理論及方法有較為深入的認識。
閱讀本書的先修知識包括微積分、線性代數、基礎概率論以及信號與系統。本書盡量使用具備先修知識的讀者熟悉的方法和技巧進行分析論述，這一方面可以復習鞏固以往所學，另一方面可以在新學科的學習中增強靈活運用已有知識的能力。書中力求使用嚴密和系統的計算來強化讀者對基本概念的理解。這對于培養讀者運用數學工具解決問題的能力有積極作用。但同時本書又針對工程學科讀者的特點，不拘泥于數學的嚴格性，對于涉及到測度以及實分析的一些內容只給出結論，不做詳細討論。
本書可供相關專業大學高年級本科以及研究生作為教材使用，也可供工程技術人員參考。由于本書篇幅稍大，所以讀者在使用時應根據自身需要進行材料的取舍。
限于水平，本書難免有不足和不確切之處，懇請讀者批評指正。
作者2011年8月于清華園
第1章 引言
1.1 隨機過程的概念和分類
1.2 基本研究方法和章節介紹
習題
第2章 相關理論與二階矩過程（Ⅰ）——時域分析
2.1 基本定義與性質
2.2 寬平穩隨機過程
2.3 正交增量過程
2.4 隨機過程的均方微積分
2.4.1 均方極限
2.4.2 均方連續
2.4.3 均方導數
2.4.4 均方積分
2.5 遍歷理論簡介
2.6 Karhunan-Loeve展開
習題
第3章 Gauss過程
3.1 Gauss過程的基本定義
3.1.1 多元Gauss分布的定義
3.1.2 多元Gauss分布的特征函數
3.1.3 協方差陣Σ不滿秩的情況
3.2 多元Gauss分布的性質
3.2.1 邊緣分布
3.2.2 獨立性
3.2.3 高階矩
3.2.4 線性變換
3.2.5 條件分布
3.3 Gauss-Markov性
3.4 Gauss過程通過非線性系統
3.4.1 理想限幅器
3.4.2 全波線性檢波
3.4.3 半波線性檢波
3.4.4 平方律檢波
3.4.5 Price定理——統一的處理手段
3.5 窄帶Gauss過程
3.5.1 Rayleigh分布和Rician分布
3.5.2 零均值窄帶Gauss過程
3.5.3 均值不為零的情形
3.6 Brown運動
習題
第4章 Poisson過程
4.1 Poisson過程的定義
4.2 N（t）概率分布的計算
4.3 Poisson過程的基本性質
4.3.1 非寬平穩性
4.3.2 事件間隔與等待時間
4.3.3 事件到達時刻的條件分布
4.4 順序統計量簡介
4.5 Poisson過程的各種拓廣
4.5.1 非齊次Poisson過程
4.5.2 復合Poisson過程
4.5.3 隨機參數Poisson過程
4.5.4 過濾Poisson過程
4.6 更新過程
4.6.1 N（t）的分布與期望
4.6.2 N（t）的變化速率
習題
第5章 相關理論與二階矩過程（Ⅱ）——Fourier譜分析
5.1 確定性信號Fourier分析回顧
5.2 相關函數的譜表示
5.3 聯合平穩隨機過程的互相關函數及互功率譜密度
5.4 寬平穩過程的譜表示
5.5 隨機過程通過線性系統
5.6 隨機信號的頻域表示
5.6.1 基帶信號表示
5.6.2 帶通信號表示
習題
第6章 相關理論與二階矩過程（Ⅲ）——統計估值與預測
6.1 均方意義下的最優估計
……
第7章 離散時間Markov鏈
第8章 連續時間Markov鏈
附錄
參考文獻
新書資訊