一、离散时间信号——序列 二、离散时间系统 三、线性常系数差分方程 四、连续时间信号的取样 五、Matlab实现

1-1 离散时间信号-序列 1-2 线性移不变系统 1-3 常系数线性差分方程 1-4 连续时间信号的抽样

1关键路径: EG 最早发生时间:0135101314 最迟发生时间=最早发生时间: 2.中序遍历序列: ABCDEFXHIJK

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

• 3.1 序列信号的周期性和频率 • 3.2 离散时间傅立叶变换(DTFT) • 3.3 离散系统的频率特性 • 3.4 周期序列的频谱—离散傅立叶级数 • 3.5 离散傅立叶变换(DFT) • 3.6 DFT的特性 • 3.7 用DFT计算线性卷积

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

• 典型信号及信号的基本运算； • 线性时不变系统的因果性和稳定性; • 系统的输入输出描述法； • 线性常系数差分方程及求解； • 模拟信号数字处理方法。 2.1 时域离散信号：序列，周期序列，序列运算 2.2 采样与量化：信号的采样，采样定理，重建 2.3 时域离散系统：线性时不变因果稳定 2.4 常系数线性差分方程

EViews提供了强大的对表达、产生和使用序列和数据的 语言支持, EViews中可以使用表达式。 §6.1.1表达式的使用 EViews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库。 EViews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,也提供了很多 能够自动处理时间序列中的先行、滞后差分等操作的特殊函 数。 EViews的表达式是由数字、序列名、函数、数学运算符、 和关系运算符组成

傅立叶分析定义了信号时域和频域之间的 一种变换,这里时间和频率变量可以取连续值, 也可以取离散值,因而形成了几种形式的傅立 叶变换对. 离散傅立叶变换是数字信号处理中最基本 也是最重要的运算.特别是有了快速傅立叶算 法，离散傅立叶变换得到了广泛应用

1-1离散时间信号序列 序列 1信号及其分类 (1)信号 信号是传递信息的函数,它可表示成个或几个独立变量的函数