1.1 引言 1.2 时域离散信号 1.3 时域离散系统 1.4 时域离散系统的输入输出描述法—— 线性常系数差分方程 1.5 模拟信号数字处理方法

5.1 离散时间信号 5.2 离散系统的数学模型和模拟 5.3 离散系统的零输入响应 5.4 离散系统的零状态响应

7.1 离散系统的基本概念 7.2 信号的采样与保持 7.3 Z变换理论 7.4 离散系统的数学模型 7.5 离散系统的稳定性与稳态误差 7.6 离散系统的动态性能分析

离散模型是将实际问题直接抽象成离散的数、符号或图形，然后以离散数学为主要研究工具来解决的数学模型。连续模型进行离散化所得到的数学模型不在此讨论

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

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

2.1 引言 2.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS） 2.3 离散傅里叶级数（DFS）的性质 2.4 有限长序列离散傅里叶变换（DFT） 2.5 离散傅里叶变换的性质 2.6 频域采样理论

5.1 离散时间信号 5.2 离散系统的数学模型和模拟 5.3 离散系统的零输入响应 5.4 离散系统的零状态响应

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

第二章离散信源及其信息测度 第一节信源的数学模型及分类 第二节离散信源的信息熵 第三节信息熵的基本性质 第四节离散无记忆的扩展信源 第五节离散平稳信源 第六节马尔可夫信源 第七节信源剩余度与自然语言的熵