一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

实验6FFT算法的应用 实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。 实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: n=0 N k=0 利用旋转因子W=e具有周期性,可以得到快速算法 (FFT)。 在 MATLAB中,可以用函数x=fft(x,n)和=ifft(N)计算 N点序列的DFT正、反变换。 实验内容:

实验3离散信号的DTFT和DFT 实验目的:加深对离散信号的DTFT和D的及其相互关系的理 解。 实验原理:序列x[n]的DTFT定义:X(e)=x[n]e- n=-∞ N点序列x[n]的DFT定义:

对象序列化 对象持久化  Language level  Databases Hibernate

第1章 生物信息学引论 第2章 生物学基础 第3章 生物信息学资源与数据挖掘工具 第四章 序列分析 第五章 序列比对 第6章 分子系统发生分析 第7章 生物芯片 第8章 后基因组时代的生物信息学

6.1 同源物来自同一祖先 6.2 序列比对的统计分析能够检测同源性 6.3 三维结构有助于了解进化关系 6.4 基于序列信息构建进化树 6.5 现代技术能够用实验方法研究进化

7.1引言 7.2离散时间信号——序列 7.3离散时间系统的数学模型

 对象序列化  对象持久化  Language level  Databases  Hibernate

一、Fourier变换的几种可能形式 二 、周期序列的DFS及其性质 三、离散傅里叶变换（DFT） 四、离散傅里叶变换的性质 六 、抽样z变换——频域抽样理论 七 、用DFT对模拟信号作频谱分析 八 、序列的抽取与插值

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118