Java面试笔试题大汇总(最全+详细答案)
搜集的 Java面试笔试题，设置最低积分，备份加供诸位道兄下载，没积分的私我是的内部类,其代码如下所小简单的说,如果整型字面量的值在到之间,那么不会新的对象,而是直接引用常量池中的对象,所以上面的面试题中的结果是而的结果是提醒:越是貌似简单的面试题其中的玄机就越多,需要血试者有相当深厚的功力。和的区别答:运算符有两种用法:按位与;逻辑与ε运算符是短路与运算。逻辑与跟短路与的差别是非常巨人的,虽然二者都要求运算符左右两端的布尔值都是整个表达式的值才是之所以称为短路运算是因为,如果左边的表达式的值是右边的表达式会被直接短路掉,不会进行运算。很多时候我们可能都需要用而不是,例如在验证用户登录时判定用户名不是而且不是空字符串,应当写为:二者的顺序不能交换,更不能用运算符,因为第一个条件如果不成立,根本不能进行字符串的比较,否则会产生异常。注意:逻辑或运算符()和短路或运算符()的差別也是如此。补充:如果你熟悉那你可能更能感受到短路运算的强大,想成为的高手就先从玩转短路运算开始吧3114解释内存中的栈堆和静态区的用法。答:通常我们定义一个基本数据类型的变量,一个对象的引用,还有就是函数调用的现场保存都使用内存中的栈空间;而通过关键字和构造器创建的对象放在堆空间;程序中的字面量()如直接书写的和常量都是放在静杰区中。栈空间操作起来最快但是栈很小,通常大量的对象都是放在堆空间,理论上整个内存没有被其他进程使用的空间甚至硬盘上的虚拟内存都可以被当成堆空间来使用。上面的语句中变量放在栈上,用创建出来的字符串对象放在堆上,而这个字面量放在静态区。补充:较新版本的(从的某个更新开始)中使用了一项叫逃逸分析的技术,可以将一些局部对象放在栈上以提升对象的操作性能等于多少?等于多少?答的返回值是的返回值是。四舍五入的原理是在参数上加然后进行下取整。是否能作用在上,是否能作用在上,是否能作用在上答:在以前,中只能是从开始中引入了枚举类型,也可以是类型,从开始,还可以是字符串(),但是长整型()在目前所有的版本中都是不可以的。、用最有效率的方法计算乘以?答:(左移位相当于乘以的次方,右移位相当于除以的次方)。补充:我们为编写的类重写方法时,可能会看到如下所示的代码,其实我们不太理解为什么要使用这样的乘法运算来产生哈希码(散列码),而且为什么这个数是个素数,为什么通常选择这个数?前两个问题的答案你可以自己百度一下,选择是因为可以用移位和减法运算来代替乘法,从而得到更好的性能。说到这里你可能凵经想到了:等价于左移位相当于乘以的次方再诚去自身就相当于乘以,现在的都能自动完成这个优化4/114、数组有没有方法?有没有方法?答:数组没有方法,有的属性。有方法中,获得字符串的长度是通过属性得到的,这一点容易和混淆。在中,如何跳出当前的多重嵌套循环?答:在最外层循环前加个标记如,然后用可以跳出多重循环。(中支持带标签的和语句,作用有点类似于和中的语句,但是就像要避免使用一样,应该避免使用带标签的和,因为它不会让你的程序变得更优雅,很多时候甚至有相反的作用,所以这种语法其实不知道更好)、构造器()是否可被重写()?答:构造器不能继承,因此不能被重写,但可以被重载。、两个对象值相同但却可有不同的这句话对不对答:不对,如果两个对象和满足,它们的哈希码(相同对于方法和方法是这样规定的:如果两个对象相同(方法返回,那么它们的值一定要相同:如果两个对象的它们并不一定相同。当然,你未必要按照要求去做,但是如果你违背了上述原则就么发在使用容器时,相同的对象可以出现在集合中,同时增加新元素的效率会大大下降(对于使用哈希存储的系统,如果哈希码频繁的冲突将会造成存取性能急剧下降)补充:米于和方法,很多程序都知道,但很多人也就是仅仅知道而己,在的大作《》(很多软件公司,《《编程思想》以及《重构:改善既有代码质量》是程序员必看书籍,如果你还没看过,那就赶紧去亚马逊买一本吧)中是这样介绍方法的:首先方法必须满足自反性(必须返回)、对称性(返回时也必须返回)、传递性(和都返回时,也必须返回)和致性(当和引用的对象信息没有被修改时,多次调用应该得到同样的返回值),而且对于任何非值的引用,必须返回实现高质量的方法的诀窍包括:使用操作符检查参数是否为这个对象的引用;5114使用操作符检查参数是否为正确的类型;对于类中的关键属性,检查参数传入对象的属性是否与之相匹配;编写完方法后,问自己它是否满足对称性、传递性、一致性;重写时总是要重写;不要将方法参数中的对象替换为其他的类型,在重写时不要忘掉注解。、是否可以继承类?答:类是类,不可以被继承。补充:继承本身就是一个错误的行为,对类型最好的重用方式是关联关系)和依赖关系()而不是继承关系()、当一个对象被当作参数传递到一个方法后,此方法可改变这个对象的属性,并可返回变化后的结果,那么这里到底是值传递还是引用传递?答:是值传递。语言的方法调用只支持参数的值传递。当一个对象实例作为一个参数被传递到方法中时,参数的值訫是对该对象的引用。对象的属性可以在被调用过程中被改变,但对对象引用的改变是不会影响到调用者的。和中可以通过传引用或传输出参数来改变传入的参数的值。在中可以编写如下所示的代码,但是在中却做不到。说明:中没有传引用实在是非常的不方便,这点在中仍然没有得到改进,正是如此在编写的代码中才会出现大量的类(将需要通过方法调用修改的引用置类中,再将对象传入方法),这样的做法只会让代码变得臃肿,尤其是让从和转型为程序员的开发者无法容。和的区别?答:平台提供了两种类型的字符串和,它们可以储存和操作字符串。其中是只读字符串,也就意味着引用的字符串内容是不能被改变的。而类表小的字符串对象可以直接进行修改是中引入的,它和的方法完全相同,区别在于它是在单线程环境下使用的,因为它的所有方面都没有被修饰,因此它的效率也比要高。面试题什么情况下用运算符进行字符串连接比调用对象的方法连接字符串性能更好?如果是少量的字符串拼接,可以用,如果是大量的还是用吧是线程安全的是线程不安全的,很6114明显,的系统开销要大,所以如果我们只有个单线程,考虑速度的话更好。那为什么我们很少见到呢?原因很简单,因为我们有时候很难确定我们创建的系统会不会是多线程的,如果考虑到以后扩展的可能性,则更难确定,所以我们更愿意使用因为它是线程安全的,不用担心以后扩展。面试题请说出下面程序的输出。补充:解答上面的面试题需要清楚两点对象的方法会得到字符串对象在常量池中对应的版本的引用(如果常量池中有一个字符串与对象的结果是),如果常量池中没有对应的字符串,则该字符串将被添加到常量池中,然后返回常量池中字符串的引用;字符串的操作其本质是创建了对象进行操作,然后将拼接后的对象用方法处理成对象,这一点可以用命令获得文件对应的字节码指令就可以看出来。方法就是把该对象放进常量池。、重载()和重写()的区别。重载的方法能否根据返回类型进行区分?答:方法的重载和重写都是实现多态的方式,区别在于前者实现的是编译时的多态性,而后者实现的是运行时的多态性。重载发生在一个类中,同名的方法如果有不同的参数列表(参数类型不同、参数个数不同或者二者都不同)则视为重载;重写发生在了类与父类之间,重写要求子类被重写方法与父类被重写方法有相同的返回类型,比父类被重写方法更好访问,不能比父类被重写方法声明更多的异常(里氏代换原则)。重载对返回类型没有特殊的要求面试题:华为的面试题中曾经问过这样一个问题为什么不能根据返回类型来区分重载,快说出你的答案吧!返回类型不同不构成重载,重载的机制是参数列表不同,即参数的类型,个数,排列顺序。、描述·下加载文件的原理机制?答中类的装载是由类加载器()和它的子类来实现的,中的类加载器是一个重要的运行时系统组件,它负责在运行时查找和装入类文件中的类。由于的跨平台性,经过编译的源程序并不是·个可执行程序,而是个或多个类文件。当程序需要使用某个类时,会确保这个类已经被加载、连接(验证、准备和解析)和初始化。类的加载是指把类的文件中的数据读入到内存中,通常是创建一个字节数组读入文件,然后产生与所加载类对应的对象。加载完成后,对象还不完整,所以此时的类还不可用。当类被加载后就进入连接阶段,这一阶段包括验证7114准备(为静态变量分配内存并设置默认的初始值)和解析(将符号引用替换为直接引用)三个步骤。最后对类进行初始化,包括:如果类存在直接的父类并且这个类还没有被初始化,那么就先初始化父类;如果类中存在初始化语句,就依次执行这些初始化语类的加载是由类加载器完成的,类加载器包括:根加载器()、扩展加载器)、系统加载器()和用户自定义类加载器(的子类)。从)开始,类加载过程采取了父亲委托机制()。更好的保证了平台的安全性,在该机制中自带的是根加载器,其他的加载器都有且仅有一个父类加载器。类的加载首先请求父类加载器加载,父类加载器无能为力时才由其子类加载器自行加载不会向程序提供对的引用。下面是关于几个类加载器的说明:般用本地代码实现,负责加载基础核心类库();从系统属性所指定的目录中加载类库,它的父加载器是又叫应用类加载器,其父类是环境变量或者系统属性所指公应它是应用最广泛的关加载器。它从目录中记载类,是用户自定义加载器的默认父加载器。型变量中能不能存贮一个中文汉字,为什么?答:类型可以存储一个中文汉字,因为中使用的编码是不选择任何特定的编码,直接使用字符在字符集中的编号,这是统一的唯一方法),一个类型占个字节(比特),所以放一个中文是没问题的补充:使用意味着字符在内部和外部有不同的表现形式,在内部都是当这个字符被从内部转移到外部时(例如存入文件系统中),需要进行编码转换。所以中有字节流和字符流,以及在字符流和字节流之间进行转换的转换流,和,这两个类是字节流和字符流之间的适配器类,承担了编码转换的任务;对于程序员来说,要完成这样的编码转换恐怕要依赖于(联合体共用体)共享内存的特征米实现了。、抽象类和接口()有什么异同?答:抽象类和接口都不能够实例化,但可以定义抽象类和接口类型的引用。一个类如果继承」某个抽象类或者实现了某个接口都需要对其中的抽象方法全部进行实现,否则该类仍然需要被声明为抽象类。接口比抽象类更加抽象,因为抽象类中可以定义构造器,可以有抽象方法和具体方法,而接口中不能定义构造器而且其中的方法全部都是抽象方法。抽象类中的成员可以是默认的,而接口中的成员全都是的抽象类中可以定义成员变量,而接∏中定义的成员变量实际上都是常量。有抽象方法的类必须被声明为抽象类,而抽象类未必要有抽象方法、静态嵌套类和内部类()的不同?是被声明为静态)的内部类,它可以不依赖于外部类实例被实例化。而通常的内部类需要在外部类实例化后才能实例化,其语法看起来挺诡异的,如下所示。扑克类(一副扑克)骆昊黑桃红桃草花方块8114构造器洗牌(随机乱序)发牌发牌的位置下片类(一张扑克)内部类骆昊花色点数9114测试代码:汏牌发第一张牌对于非静态内部类只有通过其外部类对象才能创建对象红心自己创建一张牌洗牌后的第一张打印红心面试题下面的代码哪些地方公产生编译错误?注意中非静态内部类对象的创建要依赖其外部类对象,上面的面试题中和方法都是静态方法,静态方法中没有,也就是说没有所谓的外部类对象,因此无法创建内部类对象,如果要在静态方法中创建内部类对象,可以这样做:、中会存在内存泄漏吗,请简单描述答:理论上因为有垃圾回收机制()不会存在内存泄露问题(这也是被广泛使用于服务器端编程的一个重要原因);然而在实际开发中,可能会存在无用但可达的对象,这些对象不能被回收,因此也会导致内存泄露的发生。例如的10/114
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随机过程--滤波、估计与检测
通信专业经典外文教材，中文版！里面有随机过程、kalman滤波等相关课题，非常好的教材！国外电子信息科学经典教材系列随机过程滤波、估计与检测Random Processes: Filtering, Estimation, and Detection[美] Lonnie c. Ludeman著邱天爽李婷毕英伟等译電子工業出版社Publishing House of Electronics Industry北京· BEDING内容筒介书全面介绍了随机过程理论中经典的线性与非线性系统分析技术和假设检验技术,详细阐述了最优伟匚方法、用亍分类的最优决〔规则,描述了件能评价的准则和评佔方法、此外:本书还深入研究了噪声中随机过稈竹滤波、佔计和检测问题全共分为10章,包括概率空间与概率、随札变星、随机变星佔计、随机过难、随机过程通过线性系統、随巩过烓通过非饯性系统、最优线性维纠滤波器、最优线性卡尔曼滤波器、离散观测信号的检测理论以及连縷森测信号的检测理论等内容,本书在围绕主题进行深入分析的同时,给出了许多应用实例和习题,足本容易理解的适用性较强的书本书既可以作为研究生和大学本科高年级学生的教材,也可以供相关领域的工程技术人员自学参考未纤许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。版叹所有,侵权必究。图书在版编目(C|P)数据随机过程:滤波、计与检测/(美)賡徳曼( LEderman,L,C)著邱天爽,李婷,毕英伟等译.一北京电子业出版社,2005,2(国外电子信息科学经典教材系列书名原文: Random processes: Filtering, Estimation, and detectionISBN7121·0866-1L.随…1.①路…②邱灬⑧李…④毕…Ⅲ.随机过程-教材IV.O2116中国版本图书馆CIP数据核字(205)第002845号责仁编辑:许楷印刷:北京胂义兴许卬刷「出版发行:电厂E业出版社京海淀区万考路173信箱邮编100036经销:2地新华书店廾本;787X192116印张:2875字数:736千字印次:2005年2月第1次印刷印数:500册定价:3900元凡购买电业版社的图书,如有缺损问题,请向购买书店调换。若书店售缺,请与本社发行部联系联系电话:(010)6829077。质量投诉请发邮件至zlts@phej.com.cn,盜版侵杈举报请发邮件至dbqgo phei com.cn译者前言随札过程理论是现代信号处理的基础理沦之一,在诸如通信、计算机视觉、振动及雷达卢肭等应用领域,面临大量的随机信号分析与处理的问题,因此对于随机过程理论的深入理解是非常熏要的。此外,在通信系统和信号处理算法屮,对含噪过程的滤波、估计与检测是必不可少的重要任务。尽管国内外已经出版了不少关于随机过程及其工程应用的著作和教材,但是本书仍然以其独特的风格引起了国内外读者的注意,成为随机信号分析与处理领域一部非常重要且具有特色的著作。夲书的作者朗尼C·略德曼博土是因际数字信号处理领域的著名教授。他于1968年获得美国亚利桑那州立大学博土学位,现为新墨西哥州立大学电子与计算机工稈学院教授,并于1993年在希萨洛尼卡的亚里斯多德大学获得富布赖特基金奖,朗尼C·路德曼博士的另一部著作 Fundamentals of Digital Signal Pπ cessES,在出版当年获得 choice杂志射杰出工程图书奖本书仝面介绍了随机过程理论中经典的线性与非线性系统分析技术和假设检验技术,详细阐述了最优估计方法、用于分类的最优决策规则,描述了性能评价的准则和评估方法。此外,本书还深入研究了噪声中随机过程的滤波、估计和检测问题。本书的内容基本上可以分为四个互相关联的部分,即概率论和随机变量与随机过程的特征,随机过程通过线性与非线性系统的规律,以维纳滤波和卡尔曼滤波为主的最优估计理论,离散时间和连续时间信号的检测理论。本书在圄绕主题进行深入分析的同时,给出了许多应用实例和习题,是一本容易理解的适用性较强的书,既可以作为研究生和大学本科高年级学生的核心教材,也可以供相关领域的工程技术人员自学参考。本书由大连理工大学电子与信息⊥程学院邱大爽教授等完成翻详工作。具体分工为:李婷(第]章、第2章),毕英伟(第3章、第10章),邱天爽(前言、第4章、第5章),唐洪(第6章、第章),初孟〔第8章、第9章),郑效来(附录及图表等)。全书山邱天爽统稿。译者感谢芙文版原书作者朗尼C·路德曼博士和英文版原书出版社 John Wiley and Sons,Inc及电子工业出版杜对本书翻译工作的支持,感谢大连理工大学电子与信息工程学院对本书翻泽工作的支持。于译者水平所限,加之时间比较仓促,翻译中难免存在不妥和错误之处,恳请读者批评指。译者2005年1月于大连理厂大学作者前言每天我们都会遇到这样的信号,我们既不能用解析式来表示它们,也不能以确定的方法夹准确地对其建模,如常规的诰音信号、音乐信号、地震信号、生物信号、被动声呐信号记呆舶温度信号和通信信号等。表小相同内容的语音词句,如果H许多不同的人讲出来,或者是由同一个人在不同的时间讲出来,都会具有定的相似性和差异性。对于这种相似性或差异性,我们很难利用确定性的模型来表不。那么我们怎样表示这类信号呢?事实上,这类信号可以根据数学原理严格地表示为随机过程。而随机信号与可以用解析式表示的信号不同,它们只能根据概率来表示。例如,“在给定的时刻,某随机过程大于给定值的概率为025”就是一种概率表示。玍电气和订算机工程领域,尤其是在通信理论、计算机视觉、数字信号处理以及机械工程中振动理论和强度分析等领域,随机过程是个基本的概念。随机信号的数字处理对于高性能通信系统是非常重要的,而非线性信号处理方法则是有用的处理工具。这些随机信号常作为线性或非线性系统的输入信号。例如,语音信号经由传声器和放大器而到达扬声器输出。我们怎样评价这种系统的输出呢?实际上,系统的输出也可以认为是随机过程。那么,我们自然而然地会提出下面的问题:如果我们已知输入过程的统计特征,那么输出过程的统计特征又如何呢?在许多情况下,随机信号往往受到外来噪声的干扰,并且噪声通常也是随机的。如果这两种随机过程可以用各自的统计特征来表示,则我们可以找到从噪声中提取信号的方法,或者说找到在噪声中估计、滤波或预澳信号过程的方法。我们有许多针对确定性信号的线性和非线忤处理技术,然而,对于随机信号的处理不能直接使用确定性信号处理方法和模型。那么我们如何进行处理以及如何确定最优系统呢?假设我们有一个样本,已知其可能来自几个随机过程中的一个,需要确定该样本究竞属于哪个随过稈。例如,假设有一段语音信号,需要确定该语音信号表示的是五个元音中的哪一个,如何描述确定元音的过程?什么是最合理的性能测度?本书的目的是把随机过程的基础理论、线性及非线性系统分析技术与假设检验技术结合起来,从而给出信号的估计技术、确定最优的估计方法、提供用于分类的最优决策规则,并给山性能评估的方法作者撰写本书的一个主要目标是介绍随机变量和随机过程及其与线性、非线性系统的相作用,它们的估计方法及估计性能,以及噪声中随机过程的检测等本书的内容适合电气、计算机、地球物理以及机械工程等专业的高年级本科生和一年级研究生学习木书的内容可以分为四个主要的且互相关联的部分:概率论和随机变量与随机过程的特征,以随机过程作为输入的线性与非线性系统,包括维纳滤波和卡尔曼滤波的最优估计理论,离散和连续时间信号的检测理论根据不同的课程体系及要求,本书可以适用于几种不同的教育层次。例如,对于基础概率论及随杌过程导论这样的课程,本书适合四年级本科生或一年级研究生使用。如果课程包I括随机过程的波、估计和检测,则本书的内容可以供电气和计算机⊥程专业的一午级研究生使用。本书也可以作为高年级研究生关于检测和佔计理论的教材。对于高年级本科生或硏究,事先了解关概率和随机变量的知识是有帮助的。然而,对于研究生层次的课程,则需荽关于工程概率和基本系统理论的先修课程。由于本书通过大量的铡题介绍了许多基本概,因此本书也可以作为自学读物。在过去的15年寸,本书几乎所有的内容都在教学中使用过。作者在教学中采用了三种不问的形式:关于概率、随机变量和随机过程的概念和理论,使用书的第1~3章内容,并选用第4~6章的部分内容。●关于随机过程滤波及估计概念和理论的介绍,使月本书的第4~6章内容,并选用第7章和第8章的部分内容。关于检测与估计理论,使用本书的第3章、第7~10章内容本书的现打版本已经针对其最初的版本进行了较多的修改,并且吸取了学生们关于内容选取和总体样式的意见和建议。与本书配套的录像资料已经在新墨西哥州立大学( HollomanAFB),白沙导弹射击场( Kirtland AFB), Kwangju理工学院,南 Dakota矿业学院和RCA( larez. Mexico)的电气与计算机工程、物理学和其他工程专业广泛仗用,并且还作为上述学校以及印度科学学院( Bangalore)的标准课程教材。根据不同的听众和不同的课程要求,封次讲课的形式都可能有所不同,其目的是为学生提供容易理解的有用知识本书还给了许多习题,用于强调相关的概念。通过这些习题,学生们可以进一步加强对基本概念的理解,并且,由于习题的数量较多,每年开设这门课程时习题的重复性比较小。大部分习题是供课堂上练习或课后考试用的,用于加强对课堂上讲授的基本概念的理解。少数比较复杂的习题,需要下些功夫才能得到结果。许多习题要求得到完整的解析解是比较困难的,因此需要一些基本的计算技巧。分清哪些习题需要利用计算杋求解,哪些习题可以得到解析解,这种能力正在学生中逐渐培养并成熟起来。作者非常感谢上面提到的学生和有关机构,感谢他们对本书提出的有价值的建议和批评,感谢他们对本书的支持和所做出的努力本书的总体风格主要受到两部著作的影响第一部是 Athanasios Papoulis的经典著作《概奭机变量与随机过程》,第二部是 Harry L. Van trees的里程碑式的著作《检测、佔计和调制(第-“部分)》。我一直认为,本书在论述的方式、完备性和所覆盖的内容等方面很难与上述两部不朽的著作相提并论。本书的写作的不是为了与上述两本著作相竞争,实际上也没有这个必要。我的写作思路是选择这两本著作中的基本内容,并且以稍微低一些层次的数学要求来编写,给出较多的详细说明和例子,但不破坏数学摧述的完整性。关于本书的内容,基本上是根据上述两本著作来选择的,并且受到其他许多作者、教育工作者和学者的启发最后,最重要的是作者永远珍视作者家庭和朋友们对作者的仝面支持和鼓励朗尼C·路德曼目录第1章概率空间与概率………………11概率空间的定义……11.]样本空间平:·界号_.:自日:.即L1,2波莱尔域……11,3概率测度I2联合概率空间…………1………:…412.1两个概率空间的笛卡尔积12,2个概率空间的笛卡尔积…123计数概率空间……PTP=上→1.24联合概率空间的选择…………F+lI+131.3条件概率…1413.1全概率定理…1.32贝叶斯定理……………卡+·+十女d号甲+1千日十目r卡号14随机点………l中国中用里14.1区间中均匀分布的随机点t&142区间中非均匀分布的随机点■m1.5小结………20习题……参考文献25第2章随机变量……2621随机变量的定义2.1.1累积分布函数(CDF)…日·P血:如:721.2概率密度函数…………………………28213局部特征………………………………21.4条件紧积分布函数33215特征恿数……………t上td上2.6高斯随机变量的高阶原点矩…3622常见的连续随机变量…a↓L……3723常见的离散随机变量39元随机变量的变换……40241一元随机变量的变换……………………………-I242累积分布函数…卩,F■!目,,q卩寻↓。■罪品十日十■星·十Pl4dh,·+寻↓4IdaJ4■b+d5期望值的计算4726二元随机变量………………………卜中dp垂4FL4DL用山■山目日国国E目261联合累积分布函数26,2联合慨率度两数50263局部特征……264联合止态随机变量薯■rT了■nT■加1『1m日r“■TDT道十■TLT■"■■T■T5527二元随机变量的两个函数271概率密度函数(离散随机变量……………572.72概率密度函数连续随机变量和连续数}………………273分布函数(连续、离散或混合6128:元随机变量的个函数………………6328,1离散随机变量的概率密度函数………6328,2连续随机变量的概率密衰函数…………………………………6429E(Xy)的计算210多随机变量…692.10.1全局特t,·692.10.2月部特征………………………………和q上中■《+b中:b◆411每d■↓;4abh4画h213高斯随机矢量…1742.11N个随机变量的M个函数…212小结参考文献……第3章随机变量估计…3.1变量估计…………9731随机变量估计的基本公式中■中■1中,中日目■……………97312贝叶斯性能测度++4…97313数据的统计特征……32线性最小均方误差(MMSE)估计32]随机变量的营数估计………通日骨目P十虚加十98322由一个随机变量估计另一个随想变量的线性估计……323由N个随机变量估计一个随机变量的线性估计33非线性最小均方误差(MMSE)估计…107331由一个施机变量估计另一个随机变量的非线性估计…+7332由N个随机变量估计一个随机变量的非线性计11123高斯随机变量的非线性估計.:函.F·dP香P日aa日1124随机变量估计的性质11335贝叶斯估计…1335.!贝叶斯伟计……114352贝叶斯佔计举例11636非随机参量的估计■ptt由口ht面明.·+卩+F119361极大似然估计20362极大似然佔计举例…12037小结习题…1「rT日·」参考文献…128第4章随机过程………1304.1骓机过程的定义……42随机过程的特征13142.1随机过程的全局特征……………13242.2随机过程的阶概率密度中自中14中E4山中中丽………"1324.2.3随机过程的均值………………4.24随机过程的方差…32425随机过程的二阶概率密度133426随机过程的自相关函数和自协力差函数133427随机过程的功率谱密度…134428高阶矩429髙阶谱…………………1354210N阶密度…………“a13543随机过程的平稳性■■!中冒:14中4自L135431广义平稿殖机过程4.3.2广义平稳随机过程的性质…13644随机过程举例平导P中IM3644l自线过程…PP中目-d日++...·...,中·136442半随机二进制传输过程39443随机二进制传输过程…l41444半随机电报过程…………143445随机电报过程………·1464.6随机正弦信号L46447随机游动过程喻,..一14845随机过程的定积分152456随机过程的联合特征153461—阶联合密度Rd46.2互相关晰数十“十1r15446.3互协方差函数……464联合平稳………………465互功率谱密度15547高斯随机过程………155
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