2.1离散变量的非平均信息量 2.2离散集的平均自信息量一熵 2.3离散集的平均互信息量 2.4连续随机变量的互信息和熵 2.5凸函数和互信息的凸性

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。 因为信号处理包含如此广泛的领域,甚至要说明用 MATLAB中离散富里哀变换函数可 解决的这类小问题,就超出了本书的范围。因此,这里将只介绍用函数fft近似连续时间信 号的富里哀变换的一个例子

7.1 离散时间信号 7.2 离散时间系统的数学模型 7.3 常系数线性差分方程的求解 7.4 零输入响应与零状态响应 7.5 卷积

1.如何用连续时间信号的离散时间样本来表示连续时间信号——采样定理。 2. 如何从采样所得到的样本重建连续时间信号。 3. 欠采样导致的后果——频谱混叠。 4. 连续时间信号的离散时间处理。 5. 离散时间信号的采样、抽取及内插。 6. 频域采样

了解周期序列的傅里叶级数及性质，掌握周期卷积过程； 理解离散傅里叶变换及性质，掌握圆周移位、共轭对称性，掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间的关系； 掌握FFT算法的计算量分析，按时间抽选的基-2FFT算法； 2.1 离散傅里叶变换（DFT） 2.2 快速傅里叶变换(FFT) 2.3 FFT应用

3.1 离散傅里叶变换的定义 3.2 离散傅里叶变换的基本性质 3.3 频率域采样 3.4 DFT的应用举例

1-1 离散时间信号 1-2 离散时间系统 1-3 线性时不变系统的差分方程描述 1-4 连续时间信号的数字处理

2.1 引言 2.2 序列的傅里叶变换的定义及性质 2.3 周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示式 2.4 时域离散信号的傅里叶变换与模拟信号傅里叶变换之间的关系 2.5 序列的Z变换 2.6 利用Z变换分析信号和系统的频域特性

一、傅立叶变换－离散时间傅立叶变换（Discrete-Time Fourier Transform，DTFT)（定义、收敛条件、性质）– 离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT)（定义、性质） 二、Z变换（定义、收敛条件、逆变换、性质）

周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换（DFT）及性质 DFT的快速算法（FFT） DFT/FFT的应用