作为同样深耕信号处理领域的过来人，结合你的背景（有概率基础、一学期学习周期、后续要衔接随机信号处理和估计理论），推荐几本精准匹配需求的书籍：

• 《Probability, Random Variables, and Stochastic Processes》（作者：Athanasios Papoulis & S. Unnikrishna Pillai）
  这本绝对是电子工程领域随机过程的「圣经级」教材，几乎是北美Top EE院校的标配。它从你已掌握的概率基础切入，循序渐进地过渡到随机过程核心知识点（平稳过程、马尔可夫链、随机过程的线性变换等），而且每部分都配有大量电子工程相关的实例（比如通信系统中的噪声分析、信号检测场景），完美衔接后续的随机信号处理课程。一学期专注核心章节（第6到第10章左右）完全足够打牢基础。

• 《Stochastic Processes for Engineers》（作者：Thomas Kailath, Ali H. Sayed, Babak Hassibi）
  如果你更偏向「面向后续课程的针对性学习」，这本会是绝佳选择。三位作者都是估计理论和信号处理领域的权威，书中内容直接围绕工程应用展开，比如随机过程在滤波、估计中的前置知识讲解得非常透彻，甚至会提前铺垫一些随机信号处理和估计理论的核心思路，让你后续进阶时无缝衔接。难度适中，适合一学期系统学习。

• 《Random Processes for Engineers》（作者：Dimitri P. Bertsekas & John N. Tsitsiklis）
  要是你觉得纯理论推导有点晦涩，这本注重直观理解的教材会帮到你。MIT两位大牛写的书，用大量可视化的例子和工程场景来解释抽象概念，习题也都是贴合实际工程的问题（比如信号建模、噪声分析），能帮你快速建立对随机过程的感性认知，为后续深入学习扫清障碍。

额外学习小建议 #

一学期的学习重点可以放在：

1. 平稳随机过程的特性（自相关函数、功率谱密度）
2. 随机过程的线性滤波（卷积、傅里叶变换在随机过程中的应用）
3. 马尔可夫过程的基础概念（后续估计理论中会频繁用到）
4. 高斯随机过程的核心性质（通信和信号处理中最常用的模型）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kubicwerke