本书介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法及其运用. 全书包括事件与概率、随机变量 （一元与多元）及其分布、概率论极限理论、随机过程引言、二阶矩过程时域分析、宽平稳过程的 谱分析、高斯过程、离散时间马尔可夫过程、泊松过程等内容. 全书共分为10章，含例题147道， 习题223题及参考解答.

欧智坚，清华大学电子工程系副教授、博士生导师。1998年于上海交通大学电子工程系获得学士学位，2003年于清华大学电子工程系获得博士学位，博士毕业后留校任教至今。研究方向包括人工智能语音语言技术、概率图模型理论及应用等。任IEEE音频语音语言期刊（TASLP）副主编、Computer Speech & Language编委、IEEE语音语言技术委员会（SLTC）委员、IEEE言语技术（SLT）2021大会主席、中国计算机学会（CCF）杰出会员及语音对话与听觉专业组委员、中国声学学会（ASC）语言声学与听觉分会委员、全国人机语音通讯会议常设机构委员会委员等。主持完成多项国家自然科学基金、科技部、教育部等科研项目，发表论文近百篇，获省部级科技奖3项及多次国内外学术会议优秀论文奖。 李刚，清华大学长聘教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者、英国工程技术学会（IET）会士、教育部“长江学者奖励计划”青年学者、国家“万人计划”青年拔尖人才、英国皇家学会牛顿高级学者。2002年、2007年于清华大学电子工程系获得学士、博士学位，博士毕业后留校任教至今。出版专著2部，发表论文200余篇，授权发明专利30余项，主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等科研项目，获教育部自然科学一等奖、中国青年科技奖、吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖。任IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Journal ofSelected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、IEEE SignalProcessing Letters、雷达学报等期刊编委，IEEE信号处理协会传感器阵列与多通道技术委员会成员，中国电子学会数字信号处理专家委员会成员、雷达分会委员。研究方向包括雷达信号处理、遥感、信息融合、数字驱动医疗健康等领域。

前 言 概率论是研究自然界、人类社会及技术过程中随机现象的数量规律的一门数学，随机过程则从研究一个或多个随机变量（随机向量）上升到研究无穷多个变量. 本教材分为概率论篇和随机过程篇，同时配备一定数量的例题和习题, 习题配有参考解答以有助于同学们学习. 概率论篇主要从电子信息领域的需求出发，介绍概率论的基础知识，包括基本概念、常用方法与技巧；随机过程篇作为概率论篇的延续，介绍随机过程及其在电子信息领域的应用. 本教材两个部分彼此衔接且互为补充，能够给学生提供较为完整、有强烈电子工程背景的随机数学概念体系，帮助其掌握必要的方法和技巧，使其具有应对带有随机特性的专业问题的基本能力. 这对于电子信息科学与技术及其相关专业的学习尤为重要. 正如信息论的奠基人香农（Claude Shannon）所言，没有随机性，信息就无从谈起. 我们在编写过程中参考了国内外已有的多部优秀教材（见本书的参考文献），注意吸收这些教材中好的讲法和具体例子. 在介绍理论知识的同时，注重结合应用问题来举例，并根据近年来电子信息及相关领域的发展趋势进行内容的吐故纳新. 在概率论篇，结合基本知识介绍了随机数生成、随机模拟（蒙特卡罗方法）、最小均方误差预测、二元通信、信号估计等，增加了对离散连续混合情形的多元随机变量及其分布的介绍. 在随机过程篇，增加介绍了近年来在机器学习领域得到越来越多研究与应用的部分知识，包括马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，基于高斯过程的回归分析（GPR）等. 本教材的编著得到了清华大学本科教学改革项目的支持，诸多同仁和历届同学的鼓励，以及所在课题组的陆大老师、张颢老师、沈渊老师有...