1 The Basic Method 2 Linearity of Expectation 3 Alterations

Contents NTRODUCTION PRELIMINARIES AND NOTATION I CHAPTER I: The What, Why, and How of Wavelets C. 1.- CHAPTER 2: The Continuous Wavelet Transform CHAPTER 3: Discrete Wavelet Transforms: frames 107 CHAPTER 4: Time-Frequency Density and Orthonormal Bases

1数列极限概念 (1)对下列E分别求出极限定义中相应的N:e1=0.1,2=0.01,e3=0.001; (2)对E1,E2,E3可找到相应的N,这是否证明了an趋于0?

第三章极限与函数的连续性 §1极限问题的提出 -(t+h)--gt2 (Newton) 1 2 -=gt+gh 然后令h=0,先h≠0,后h=0 (Cauchy) §2数列的极限 Def1.定义域为自然数的函数称为数列,记为{xn}xn=f(n)n∈N

本节之所以称为讲座0因为它只是一个很简单的例子还谈不上正式入门但他具备了部分的思想 [x0,x1,x2,x3]=[90,70,100,70] 为达到压缩我们可取(x0+x1)/2(x0-x1)/2来代表x0,x1 这样[90,70]可表示为[80,10]80即平均数10是小范围波动数(可想象出一种波的形状) 90,70]--[8,10,100,70]-)85,15 可以想象80和85都是局部的平均值反映大的总体的状态是变化相对缓慢的值可以认为他们是低频部

1. 设有产品 100 件，其中有 5 件次品，现从中任取 10 件，求抽得的次品数 ξ 的概率分布. 2. 某小组有 6 名男生与 4 名女生，任选 3 个人去参观，求所选 3 个人中男 生数目 ξ 的概率分布

1．排列：n个依次排列的元素． 例如, 自然数 1,2,3,4 构成的不同排列有 4!=24 种．

统计量都是随机变量，统计量的分布称为抽样分布。 定理 5.7 设随机变量 X1 , X 2 ,\, X n 相互独立，且 ~ ( , ) 2 Xi N µ i σ i (i = 1,2,\n)

2向量的线性关系 一.概念 为了进一步研究线性方程组的有解性和工程技术实际问题以及理论的需要,我们在本 节研究向量的概念及其线性关系。 在向量代数一章里,我们已经知道,空间向量(向径)OM={x,y,z}(其中M (x,y,z))与有序三数组一一对应。将此推广到一般n元有序数组得到n维向量的概 念

矩阵的初等变换 矩阵的初等变换是线性代数中一个重要的工具以下三种变换分别称为矩阵的第一、第、第三种初等变换: (i)对换矩阵中第i,j两行(列)的位置,记作r(c,)或rr(c (i)用非零常数k乘第i行(列),记作kr;(kc) (ii)将矩阵的第j行(列)乘以常数k后加到第i行 (列)对应元素上去,记作r+kr,(c,+kc,)