5.1 非周期信号的表示：离散时间傅里叶变换 5.2 周期信号的傅里叶变换 5.3 离散时间傅里叶变换性质 5.4 卷积性质 5.5 相乘性质 5.8 由线性常系数差分方程表征的系统

第二章离散时间信号和系统的频域分析 主要内容: 一、DT信号的离 Fourier散时间变换 二、周期序列的离散傅立叶级数及傅立叶变换表示式 三、序列的Z变换 四、利用Z变换分析信号和系统的频域特性

《数字信号处理》课程教学课件（2020讲稿）第二章 离散时间信号与系统分析基础 §2-3 离散时间信号的表示及运算规则

1离散时间信号 2离散时间系统

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

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