本书共分7章，主要内容包括概率论基础，随机信号的时域分析，随机信号的谱分析，随机信号通过线性系统，窄带随机过程，随机信号通过非线性系统，马尔可夫过程、独立增量过程及独立随机过程，等等，每章都附有相应数量的MATLAB仿真例子和习题。
本书强调对基本概念和物理含义的理解，注重基本理论、分析方法与工程实践相结合，通过结合信号处理领域的典型实例的分析，以加深对基本理论与分析方法的理解和应用。
本书可作为高等院校电子信息类专业高年级本科生和研究生教材，亦可供相关领域的科研和工程技术人员参考。

第1章 概率论基础
1.1 概率简述
1.2 随机变量与概率分布
1.3 随机变量的函数变换
1.4 随机变量的数字特征
1.5 多维正态随机变量
1.6 复随机变量及其统计特性
1.7 随机变量的仿真与计算
习题一
第2章 随机信号的时域分析
2.1 随机过程的基本概念
2.2 随机过程的统计特性
2.3 随机过程的微分与积分
2.4 平稳随机过程
2.5 各态历经（遍历性）过程
2.6 复随机过程
2.7 随机序列
2.8 高斯随机过程
2.9 随机信号时域分析的数值仿真
习题二
第3章 随机信号的谱分析
3.1 随机过程的功率谱密度
3.2 功率谱密度与相关函数之间的关系
3.3 平稳随机过程功率谱密度的性质
3.4 随机序列的功率谱密度
3.5 白噪声
3.6 时变功率谱和高阶谱
3.7 随机信号功率谱密度的估计
习题三
第4章 随机信号通过线性系统
4.1 随机信号通过连续时间线性系统
4.2 随机序列通过离散时间线性系统
4.3 白噪声通过线性系统
4.4 线性系统输出端随机信号的概率分布
4.5 随机信号通过线性系统的仿真
习题四
第5章 窄带随机过程
5.1 希尔伯特变换
5.2 复信号
5.3 窄带随机过程的统计特性
5.4 窄带高斯过程包络和相位的概率分布
5.5 窄带随机过程的仿真
习题五
第6章 随机信号通过非线性系统
6.1 引言
6.2 直接法
6.3 特征函数法
6.4 随机信号通过有记忆非线性系统
6.5 非线性变换后信噪比的计算
6.6 随机信号通过非线性系统的仿真
习题六
第7章 马尔可夫过程、独立增量过程及独立随机过程
7.1 马尔可夫过程
7.2 独立增量过程
7.3 独立随机过程
习题七
附录
附录一 常用傅里叶变换对
附录二 常见电路的单位冲激响应函数和传递函数
附录三 常用积分公式
参考文献