本书在教材方面，除了探讨可靠度、通讯系统的误差、负载分佈以及其他主题之外，还介绍了统计方面的概念。作者编写这本书时并没有将重点放在数学的严谨性，而是要让学生了解相关观念，以及这些观念在电子电机领域的关键应用。阅读本书时并非一定要具有富立叶转换的基础。本书可定位为此领域初级介绍性的书籍，同时作者也有意让它成为进阶教材的跳板。

本书特色

　　1 .  以真实系统当范例来解释许多的机率模型，将理论与实际问题做结合。

　　2 .  强调观念的了解，加上深入浅出的数学论述，达到易学易懂的目的。

　　3 .  内容包括运用MATLAB的实例或习题，确保学生可将书中内容应用于实际问题。

　　4 .  为学生提供广泛的实际应用问题，包括可靠性、量测误差、网络中的抵达及离开事件等。

　　5 .  包含基础统计学以满足工程方面的基本需求。

　　6 .  可作为更深入课程的初步介绍性教科书。

　　7 .  本书适用于公大学、四技电子/电机工程、资讯工程学系、工业与资讯管理学系「机率」课程使用。

第1章　导论
1.1　为何机率方法会用在工程学上
1.2　资料分析
1.3　什么是机率？
1.4　习题 

第2章　基础机率
2.1　导论 
2.2　集合论与事件
2.3　机率的公理
2.4　条件机率与独立性
2.5　全机率与贝氏定律
2.6　独立与条件独立
2.7　独立试验(伯努利试验)
2.8　摘要 
2.9　习题

第3章　单一随机变数
3.1　单一随机变数的定义
3.2　分佈及密度函数
3.3　分佈的一些例子
3.4　卜瓦松分佈的推导
3.5　摘要 
3.6　习题 

第4章　随机变数的函数与期望值
4.1　随机变数的函数
4.2　期望值
4.3　动差、平均、与变异数
4.4　摘要 4
4.5　习题

第5章　两个随机变数
5.1　导论 
5.2　联合分佈函数
5.3　联合机率质量函数
5.4　联合机率密度函数
5.5　独立 
5.6　条件密度
5.7　高斯随机变数
5.8　条件密度的例子
5.9　摘要 
5.10 习题

第6章　期望值与函数
6.1　两个随机变数的期望值
6.2　线性估计
6.3　高斯随机变数
6.4　两个随机变数的一个函数
6.5　两个随机变数的双函数
6.6　估计导论
6.7　摘要
6.8　习题

第7章　特征函数
7.1　简介 
7.2　单一随机变数之特征函数 
7.3　联合特征函数
7.4　随机变数的和
7.5　摘要
7.6　习题 

第8章　多重随机变数
8.1　简介
8.2　多重随机变数之机率密度以及分佈函数
8.3　随机变数之和
8.4　大数法则及中央极限定理
8.5　独立随机变数之函数
8.6　特征函数
8.7　高斯随机变数
8.8　摘要
8.9　习题 

第9章　基础统计学
9.1　简介
9.2　用直方图(Histogram)来近似机率分佈
9.3　取样平均值、变异数以及相关系数
9.4　取样平均之信心区间(Confidence Interval)
9.5　其它统计的参数
9.6　摘要 
9.7　习题

第10章　假设检定导论
10.1　简介
10.2　假设检定问题之公式化
10.3　单边(One-Sided)的假设检定
10.4　双边假设检定(Two-Sided Hypothesis Testing)
10.5　一般的假设检定问题
10.6　摘要
10.7　习题

第11章　可靠度的基本观念
11.1　简介
11.2　可靠度函数
11.3　内部相连系统之可靠度
11.4　具週期性的失效率
11.5　摘要
11.6　习题

第12章　随机程序导论
12.1　基本观念
12.2　随机程序的例子
12.3　随机程序之机率分佈
12.4　平均及自相关函数(Mean and Autocorrelation function)
12.5　互相关函数(Crosscorrelation Function)
12.6　高斯随机程序(Gaussian Random Process)
12.7　摘要
12.8　习题

第13章　随机信号之处理
13.1　线性处理简介
13.2　机信号之预估(Prediction)及外插(Extrapolation)
13.3　连续性时间之处理
13.4　应用于估计
13.5　摘要
13.6　习题

第14章　功率频谱
14.1　确定性信号之频谱
14.2　随机信号的功率频谱
14.3　功率频谱之范例
14.4　交互功率频谱(Cross-Power Spectrum)
14.5　线性系统中之随机信号
14.6　匹配泸波器(Matched Filter)及其在假设检定(Hypothesis Testing)上的应用
14.7　电子电路中之杂讯
14.8　摘要
14.9　习题
附录及部分习题的解答