一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

3.1 LTI离散系统的响应 一、差分与差分方程 二、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 3.2 单位序列响应和阶跃响应 一、单位序列响应 二、阶跃响应 3.3 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质

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、时间序列的基本概念 二、时间序列平稳性的单位根检验 三、协整

一、自回归模型（AR） 由于经济系统惯性的作用，经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型：

设(,p)为度量空间,ACX,定义A的直径为 X中的子集S称为序列紧的,如果S中任何点列均有收敛子列,且该子 列极限仍在S中例如,Rn中有界闭集是序列紧的 定理(Lebesgue引理).设S为(X,p)中的序列紧集{Ga}aer为S 的一个开覆盖,则存在入>0,使得当S中子集A的直径d(A)小于入 时,A一定包含于某个G内 证明:(用反证法).假设结论不成立,则对n≥1,nS

程序是由一行行符号序列表达的，空格将符号序列 分为六类： 关键字：include, int, const等说明语句、数据的性质； 标识符：tree，language，a，b等代表运算对象； 运算符：<<, +, ==等表示指定运算； 常量：2.45等，不用说明，是有类型的操作数； 串：“Hello Worls”等用双引号括起来的字符序列； 特殊符号：{, }, //, #, (, )等

一、含义 1、概念：序列相关（serial correlation）与自相关（autocorrelation） 通常不加区别，按时间（如在时间序列数据中）或者空间 （如在截面数据中）排列的观测值序列的成员之间的相 关

(1)x(n)是有限长序列,且长度为M。与 Fourier换和z变换不同,n仅定义在o,m-1]的整数区间上; (2)变换核为W=eN,将时域序列x(n)变换为频域序列X(k)

一、序列密码的基本概念 二、线性反馈移位寄存器 三、B-M综合算法 四、非线性序列