Principios De Probabilidad, Variables Aleatorias Y Señales Aleatorias
Resumen del Libro
La cuarta edición del texto trata de manera clara y concisa la teoría de la probabilidad, de las variables aleatorias y de las señales aleatorias, incluyendo la respuesta de las redes lineales a formas de onda aleatorias. El enfoque del libro, que pone énfasis en los principiios fundamentales, se corresponde con las necesidades actuales de títulos académicos de ingeniería eléctrica, que deben enseñar a los ingenieros a tener en cuenta el ruido y las señales aleatorias en los sistemas. Los estudiantes pueden abordar tanto temas elementales como más avanzados. En primer lugar se presentan las descripciones en el dominio del tiempo de algunos conceptos, seguidas de una detallada descripción de las señales aleatorias en el dominio de la frecuencia. Las aplicaciones prácticas son una de las características clave de esta edición e incluyen un análisis del ruido desde el punto de vista práctico (figuras y temperaturas de ruido), un capítulo especial sobre aplicaciones de la teoría y un capítulo dedicado a las redes óptimas en presencia de ruido (filtros adaptados y filtros de Wiener). En esta edición se han incluido numerosas mejoras, entre las que se incluyen: Teoría de muestreo para procesos aleatorios y una exposición sobre cómo el muestreo constituye la base para los procesos aleatorios discretos en el tiempo. Se incluye también material nuevo sobre procesamiento digital de la señal (DSP) y un resumen sobre los sitemas DSP. Se han añadido nuevos ejemplos y problemas, utilizando el software MATLAB. Ahora el libro incorpora 134 ejemplos y casi 900 problemas. Otros temas ampliados o añadidos que podemos citar son: análisis de la probabilidad como frecuencia relativa, permutaciones, combinaciones, transformaciones de variables aleatorias, ergodicidad de los procesos aleatorios, leyes de los grandes números, estimación, diversas desigualdades, propiedades de los impulsos y resúmenes de final de capítulo. Este nuevo material resultará muy …
