1.1 绪言 一、信号的概念 二、系统的概念 1.2 信号的描述与分类 一、信号的描述 二、信号的分类 1.3 信号的基本运算 一、加法和乘法 二、时间变换 1.4 阶跃函数和冲激函数 一、阶跃函数 二、冲激函数 三、冲激函数的性质 四、序列δ(k)和ε(k) 1.5 系统的性质及分类 一、系统的定义 二、系统的分类及性质 1.6 系统的描述 一、连续系统 二、离散系统 1.7 LTI系统分析方法概述

基本思想: 把水文要素随时间的变化作为一个随机过程来研究,分析水文要素前后期演变情况的统计规律,应用这一规律由前期水文要素的数值作出后期要素的预报。 一个随机过程离散化后得到一个水文时间序列

7.1集成计数器 7.2集成寄存器和移位寄存器 7.3序列信号发生器 7.4以MSI为核心的同步时序电路的分析与设计

2-1引言 信号与系统的分析方法有时域、变换域两种。 一、.时域分析法 1.连续时间信号与系统: 信号的时域运算,时域分解,经典时域分析法,近代时域分析法,卷积积分。 2.离散时间信号与系统: 序列的变换与运算,卷积和,差分方程的求解

引言 第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析 第四章 非线性模型 第五章 多重共线性 第六章 异方差 第七章 自相关 第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型 第十章 时间序列分析

5.1 基本离散信号与LTI离散 系统的响应 一、基本离散信号 二、差分与差分方程 三、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 5.2 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质 5.3 离散系统的算子方程

1.1 绪 言 一、信号的概念 二、系统的概念 1.2 信号的描述与分类 一、信号的描述 二、信号的分类 1.3 信号的基本运算 一、加法和乘法 二、时间变换 1.4 阶跃函数和冲激函数 一、阶跃函数 二、冲激函数 三、冲激函数的性质 四、序列δ(k)和ε(k) 1.5 系统的性质及分类 一、系统的定义 二、系统的分类及性质 1.6 系统的描述 一、连续系统 二、离散系统 1.7 LTI系统分析方法概 述

问题的提出 通信威胁 1.泄露:把消息内容发布给任何人或没有合法密钥的进程; 2.流量分析:发现团体之间信息流的结构模式。在一个面向连接的应用中,可以用来确定连接的频率和持续时间长度。 3.伪造:从一个假冒信息源向网络中插入消息。 4.内容修改:消息内容被插入、删除、变换、修改。 5.顺序修改:插入、删除或重组消息序列。 6.时间修改:消息延迟或重放。 7.否认:接受者否认收到消息;发送者否认发送过消息

7.1集成计数器 7.2集成寄存器和移位寄存器 7.3序列信号发生器 7.4以MSI为核心的同步时序电路的分析与设计

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度