❖ 信号的描述 ❖ 信号的自变量变换 ❖ 基本信号 ❖ 系统及其数学模型 ❖ 系统的性质 1.0 引言 ( Introduction ) 1.1 连续时间与离散时间信号 （Continuous-Time and Discrete-Time Signals） 1.2 自变量变换 （Transformations of the Independent Variable) 1.3 复指数信号与正弦信号 （Exponential and Sinusoidal Signals ） 1.4 单位冲激与单位阶跃 （The Unit Impulse and Unit Step Functions） 1.5 连续时间与离散时间系统 （Continuous-Time and Discrete-Time Systems） 1.6 系统的基本性质 ( Basic System Properties )

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法

1.1 离散时间信号 1.2 采样 1.3 离散时间信号的傅里叶变换与Z变换 1.4 离散时间系统 1.5 系统的频率响应与系统函数

• 时间信息的分析是核电子学的一种基本的和重要的技术。 • 核事件的许多信息是以时间信息的方式存在于核辐射探测器输出信号中

• 资金的时间价值 • 资金时间价值计算公式 • 资金时间价值计算公式的应用

第一节时间数列概述 第二节时间数列的水平分析指标 第三节时间数列的速度分析指标

时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）

第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法

3.1 离散时间系统的时域数学模型——差分方程 3.2 离散时间系统的时域分析——差分方程的求解 3.3 卷 积 和 3.4 用MATLAB进行离散时间系统的时域分析

公路运输是最基本的运输方式,随着汽车工业 的发展,公路运输的能力不断提高。汽车客运的方 式同铁路客运不尽相同。铁路客运一次输送量大, 而每一次相隔的时间较长,旅客在站内停留的时间 较长。而汽车则是分散运输,每辆汽车的载客量不 大,车辆在相隔较短的时间内陆续发出,旅客陆续 集中在站内,一般在站内停留的时间也较短,所以 汽车客运站的候车面积不会很大,但流线通畅、空 间组织明确简单