5.1 非周期序列的傅里叶变换 5.2 非周期序列傅里叶变换的性质 5.3 非周期序列傅里叶变换与Z变换的关系 5.4 离散时间系统的频率特性 5.5 离散时间系统的频域分析 5.6 序列的希尔伯特变换 5.7 因果序列频谱的实部与虚部的约束关系 5.8 线性位不变全通系统和线性位不变因果稳定

2.2 单位阶跃信号和单位冲激信号 2.3 连续时间信号的分解和连续时间信号的运算 2.4 傅里叶级数与傅里叶变换 2.5 双边拉普拉斯变换 2.6.3 线性时不变因果系统应具备的时域充要条件 2.7 抽样定理 2.9.1线性时不变因果稳定全通系统应具备的充要条件

 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能

分离气体混合物吸收;分离液体混合物-蒸馏与萃取 一、取适用范围 相对挥发度a=1的液体混合物(或两相沸点接近)另外还适用于蒸馏的热稳定性很差的物 质、分解或聚合、用萃取分离。如:从发酵液中提取青酶素、咖啡因。 如组分浓度很稀,且沸点较高,用液液萃取较为合适。 如从醋酸水溶液中分离醋酸;从稀醋酸水溶液制备无水醋酸。(因为醋酸浓度很低,用水蒸气 蒸馏、需能量很高,经济上不合理,用萃取合适。如:多种金属物质的分离、钴一镍分离等

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