1、掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握序列的基本运算，并会判断序列的周期性。 2、了解对连续时间信号的时域抽样，掌握奈奎斯特抽样定理，了解抽样的恢复过程。 3、会利用卷积和、差分方程的迭代法计算系统的输出。 4、理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单位抽样响应。 5、掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概念并会判断，掌握线性移不变系统及其因果性/稳定性判断的充要条件。 引言 1.1 离散时间信号 1.2 采样 1.3 离散时间信号的傅里叶变换与Z变换 1.4 离散时间系统 1.5 系统的频率响应与系统函数

一、随机变量的无穷和 二、随机序列通过离散时间线性系统的表示 三、连续时间随机过程的微积分 四、随机过程通过连续时间线性系统的表示 五、由差分方差和微分方程定义的线性系统

1.1 离散时间信号——序列 1.2 连续时间信号的采样 1.3 离散时间系统时域分析 1.4 Z变换 1.5 拉氏变换、傅氏变换与 Z变换 1.6 离散时间系统的频域分析（ω域和Ζ域）

一、离散时间信号——序列 二、线性移不变系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

以GB3480-83为基础,通过理论分析,建立了齿轮点蚀面积率与运转时间的函数关系,提出了应用随机时间序列预测技术对有损伤的中低速重载齿轮点蚀疲劳寿命进行预测的计算方法

1.1 连续时间和离散时间信号 1.2 自变量的变换 1.3 指数信号和正弦信号 1.3.1 连续时间指数信号和正弦信号 1.3.2 离散时间复指数信号与正弦信号 1.3.3 离散时间复指数序列的周期性质 1.4 单位冲激与单位阶跃函数 1.5 连续时间和离散时间系统 1.6 基本系统性质 记忆系统与无记忆系统 可逆性与可逆系统 因果性 稳定性 时不变性 线性

一、单项选择题 1、把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间 隔排列起来，这样的数据称为（ B ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 修匀数据 D. 原始数据

第二章离散时间信号和系统 2-1信号及序列 设离散信号系列{x(k)} 一、标准向量 一般作为自变量k. 1、向量的基本表示方法:

1.连续时间信号的取样及取样定理 2.离散时间信号的表示及其运算规则 3.离散时间线性非时变系统 4.离散时间信号和系统的频域表示 5.离散时间系统的变换域描述 6.有关序列和系统的一些概念 7.拉氏变换、傅里叶变换与Z变换关系

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性