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《随机信号、系统与估计理论基础（含实例解析）》（第三版）是一部聚焦随机信号处理、动态系统分析与估计理论核心内容的经典教材，由塞尔维亚贝尔格莱德大学及高科技研究所的三位资深学者联合编撰。本书在 2008 年第二版的基础上，新增了非线性、鲁棒及自适应估计领域的前沿研究成果，既保持了理论的系统性，又强化了工程实用性，适用于电子通信、信号处理、控制工程、机器人、生物医学工程、计算机工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事相关领域研发的工程技术人员。
本书的编写源于作者二十余年的授课讲义，内容编排兼顾理论深度与学习便利性。读者只需具备基础的概率论、线性动态系统及信号理论知识（如传递函数、状态空间），即可顺利开展学习 —— 附录中专门补充了拉普拉斯变换、Z 变换、矩阵代数及常用概率密度函数等核心工具的复习内容，为知识衔接提供了有力支撑。全书以 “建模 - 分析 - 设计 - 应用” 为主线，通过清晰的逻辑架构、详实的推导过程和丰富的工程实例，帮助读者掌握随机系统分析与估计的核心方法。
全书分为三大部分，结构层层递进：第一部分聚焦随机信号与系统的建模、分析与设计，涵盖概率论与随机变量回顾、随机过程基础（含高斯 - 马尔可夫过程、协方差函数、谱分析）、线性离散时间与连续时间随机系统的建模与分析，重点介绍了 ARMAX 模型、状态空间模型及其等价转换、谱分解等核心技术，为后续学习奠定理论基础；第二部分深入阐述估计理论基础，系统讲解最小方差估计、最小二乘估计、最大后验估计等经典方法，并延伸至最优维纳滤波与卡尔曼滤波的设计与实现，通过离散、连续及混合状态空间模型的推导，揭示滤波技术的本质规律；第三部分则拓展至非线性、自适应与鲁棒滤波领域，包括扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波、多模型自适应滤波等先进技术，结合机动目标雷达跟踪、目标视频跟踪等实际场景，展示了估计理论的工程应用潜力。
本书的显著特色的是理论与实践的深度融合：书中所有核心概念均搭配具体工程实例，关键公式以表格形式呈现便于查阅，且所有实例均提供 MATLAB 实现代码，帮助读者通过编程实践深化对理论的理解。此外，书中对随机过程的平稳性、遍历性、谱密度等抽象概念的讲解注重直观性，避免复杂冗余的推导，同时兼顾理论严谨性，既适合课堂教学，也可作为工程技术人员解决实际问题的参考手册。
在应用场景上，本书的理论方法广泛适用于无线通信、网络优化、电子设备设计、机器人控制、生物医学信号处理、电力系统分析等多个领域，能够为读者解决含噪声环境下的信号建模、系统辨识、状态估计等实际问题提供关键技术支撑，是连接理论研究与工程实践的重要桥梁。