Cet ouvrage propose une présentation didactique et homogène de la théorie des processus stochastiques, vue comme une extension de la théorie des probabilités. Il s'adresse donc tout autant aux étudiants ingénieurs qu'aux ingénieurs souhaitant s'initier à ce puissant outil de modélisation et d'analyse. Les concepts essentiels des processus stochastiques sont tout d'abord décrits, commentés et illustrés d'exemples dans le traitement du signal aléatoire. Plusieurs cas concrets de processus stochastiques (processus gaussiens ou de Poisson, chaînes de Markov) sont ensuite présentés dans différents contextes d'applications réelles (files d'attente, analyse de données médicales...). De très nombreux exercices corrigés illustrent l'ouvrage, et permettent au lecteur de se familiariser avec certains points particuliers de l'exposé.
Public
Elèves-ingénieurs et étudiants des 2e et 3e cycles universitaires, praticiens dans les domaines de la modélisation et du traitement statistique des phénomènes physiques.
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