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

5.1 系统差分方程及其经典解 5.1.1 差分方程 5.1.2 差分方程的解 5.2 零输入响应和零状态响应 5.2.1 零输入响应 5.1.2零状态响应 5.1.3 全响应 5.1.4 初始条件 5.3 单位序列响应和单位阶跃响应 5.3.1 单位序列响应 5.3.2 单位阶跃响应g(k) 5.4 卷积和 5.4.1 卷积和的定义及求解 5.4.2 借助单位序列响应与卷积和求解系统的零状态响应 5.4.3 卷积和常用性质

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