• 信号的时域分解——用 表示离散时间信号； • LTI系统的时域分析——卷积积分与卷积和； • LTI系统的微分方程及差分方程表示； • LTI系统的框图结构表示； • 奇异函数。 2.0 引言 ( Introduction ) 2.1 离散时间LTI系统：卷积和 2.3 线性时不变系统的性质（ Properties of Linear Time-Invariant Systems） 2.4 用微分和差分方程描述的因果LTI系统（Linear Constant-Coefficient Differential Equation） 2.5 奇异函数（Singularity function） 2.6 小结（Summary）

4.1信道分类 4.2离散无记忆信道 4.3信道的组合 4.4时间离散的无记忆信道 4.5波形信道

8.1连续时间系统状态方程的建立 8.2连续时间系统状态方程的求解 8.3离散时间系统状态方程的建立 8.4离散时间系统状态方程的求解 8.5状态量的线性变换 8.6系统的可控制性与可观测性

教学目的:了解引入随机变量的原因,离散型与连续型随机变量的定义。重点掌握几种重要的离散型与连 续型随机变量,包括(0-1)分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,指数分布,正态分布。理解正态分布 在现实生活中的普遍性。理解并掌握随机变量函数的分布的具体解法

❖ 信号的描述 ❖ 信号的自变量变换 ❖ 基本信号 ❖ 系统及其数学模型 ❖ 系统的性质 1.0 引言 ( Introduction ) 1.1 连续时间与离散时间信号 （Continuous-Time and Discrete-Time Signals） 1.2 自变量变换 （Transformations of the Independent Variable) 1.3 复指数信号与正弦信号 （Exponential and Sinusoidal Signals ） 1.4 单位冲激与单位阶跃 （The Unit Impulse and Unit Step Functions） 1.5 连续时间与离散时间系统 （Continuous-Time and Discrete-Time Systems） 1.6 系统的基本性质 ( Basic System Properties )

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法

3-1引言 3-2傅氏变换的几种可能形式 3-3周期序列的DFS 3-4DFS的性质 3-5DFT--有限长序列的离散频域表示 3-6DFT的性质 3-7抽样Z变换--频域抽样理论 3-8利用DFT对连续时间信号的逼近

2.1 离散傅里叶变换（DFT） 2.2 快速傅里叶变换(FFT) 2.3 FFT应用

长期以来,快速傅氏变换(Fast Fourier Transform)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform)在数字信号处理、石油勘探、地震预报、医学断层诊断、编码理论

一.填空题 1.实验设计的原则是 2.统计资料可分为 3.方差分析、t检验等的应用条件是 4.服从正态分布的资料常用表示平均水平,用表示离散程度:服从对数正态分布的资料常用表示平均水平:服从非正态分布的资料常用表示平均水平,用表示离散程度