第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性

2.1，2.2，2.3，2.5，2.7，2.8， 2.12，2.13，2.18，2.20，2.21(3)， 2.22(4)，2.28(2)，2.30，2.32，2.34 交作业时间：第四周周四（9月26日）上课时

本章将采用与讨论连续时间完全相同 的思想方法,来研究离散时间周期信号 与非周期信号的频域分解问题。 DFS与CFS之间既有许多类似之处,也有 一些重大差别:主要是DFS是一个有限项 级数,具有周期性

• 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。 • 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。 • 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。 • 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

• 离散时间信号的表示及运算； • 线性移不变系统的定义和性质； • 常系数线性差分方程； • 傅里叶级数(Fourier Series)、傅里叶变换(Fourier Transform)、连续时间信号的抽样定理

一、离散时间信号 1 序列的表示 2 序列的产生 3 常用序列 4 序列的基本运算 二、系统分类 1 线性系统 2 移不变系统 3 因果系统 4 稳定系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

一、注释: 二、cfs( the Continuous-time- Fourier Series): 连续时间傅立叶级数 三、ds(the Discretetime- Fourier Series): 离散时间傅立叶级数

本章将采用与讨论连续时间完全相同 的思想方法,来研究离散时间周期信号 与非周期信号的频域分解问题。 DFS与CFS之间既有许多类似之处,也有 一些重大差别:主要是DFS是一个有限项 级数,具有周期性

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。 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。 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。 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

8.1 离散信号的z变换及收敛域 8.2 z逆变换 8.3 z变换的基本性质 8.4 利用z变换解差分方程 8.5 离散系统的系统函数 8.6 序列的傅里叶变换 8.7离散时间系统的频率响应特性