本书是将随机过程与随机控制融为一体的教材，主要包括随机信号基础、随机过程与随机分析、平稳随机过程与频域分析、泊松过程与应用实例、马尔可夫链与应用实例、随机过程通过控制系统分析、ARMA/CARMA模型及其辨识与控制、随机状态模型与估计、基于神经网络的系统辨识与控制等内容。
在取材上，将M序列及其功率谱、在线求解单步或多步Diophantine方程方法及基于神经网络的系统辨识与控制等纳入教材中，注重了基础、突出了实用、强调了新颖、体现了完整。
在内容组织上，先介绍随机信号基础、后分析随机过程、再讨论随机控制，先做理论分析后作仿真实验，先给出线性系统辨识算法后探究非线性系统辨识算法，体现了由易到难、由浅入深、由简到繁的编写思路，也体现了基础性与拓展性、理论性与实践性、课堂教学与课外延伸、定性讨论与定量分析相结合的组织方式。
通过增加应用实例及MATLAB/Simulink仿真内容等实践手段来提高学生分析问题与解决问题能力，强化学生自主学习与创造性学习。