一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念 基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需 把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变 量

第一章绪论 1.1数字信号 一数字量和模拟量 模拟量:可以在一定范围内取任意实数值的物理 量。如:温度、压力、距离和时间等。 数字量:在时间上和数量上都是离散的物理量。 如:生产线上的零件数量,台阶的阶数。 数字信号和模拟信号 模拟信号:表示模拟量的电信号。如:热电偶的 电压信号,温度变化时,电压随之改变。 数字信号:表示数字量的电信号

基本思想: 把水文要素随时间的变化作为一个随机过程来研究,分析水文要素前后期演变情况的统计规律,应用这一规律由前期水文要素的数值作出后期要素的预报。 一个随机过程离散化后得到一个水文时间序列

3.3频率抽样理论 一,频域采样定理 时间(频率)函数抽样导致频率(时间)函数周期化对Z变换在单位圆上等间隔抽样一即对X(e抽样,频率抽样点数为N,则:

§1集合的概念和表示法 §2集合的运算 §3序偶与笛卡尔积 §4关系及其表示 §5关系的性质 §6复合关系和逆关系 §7关系的闭包运算 §8集合的划分和覆盖 §9等价关系与等价类 §10相容关系 §11序关系

1.1 绪言 一、信号的概念 二、系统的概念 1.2 信号的描述与分类 一、信号的描述 二、信号的分类 1.3 信号的基本运算 一、加法和乘法 二、时间变换 1.4 阶跃函数和冲激函数 一、阶跃函数 二、冲激函数 三、冲激函数的性质 四、序列δ(k)和ε(k) 1.5 系统的性质及分类 一、系统的定义 二、系统的分类及性质 1.6 系统的描述 一、连续系统 二、离散系统 1.7 LTI系统分析方法概述

第四章快速傅立叶变换(FFT) 主要内容: 一、/DFT的问题及解决途径 二、FFT的原理和复杂性 三、按时间抽取的FFT算法 四、按频率抽取的FFT算法 五、离散傅立叶反变换的快速算法 六、线性调频z变换(chirp-z变换)算法 七、线性卷积的FFT算法

事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤

§10.1小波变换的背景 §10.2窗口 Fourier变换简介 §10.3连续小波变换 §10.4二进小波变换和离散小波变换 §10.5多分辨分析 §10.6 Mallat分解与重构算法

§7.1 Fourier变换的概念与性质 §7.2离散 Fourier变换 §7.3 Fourier变换的应用