DFT在实际应用中很重要:可以计算信号的频 谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算,当序列长度N很 大时,计算量非常大,所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换,而是 DFT的一种快速计算的算法

人们最熟悉的简单函数无非两类：幂函数和三角函数。英国数学 家 Taylor 在 18 世纪初找到了用幂函数的（无限）线性组合表示一般 函数 f x( )的方法，即通过 Taylor 展开将函数化成幂级数形式

散列( Hashing) 在线性表、树结构中査找纪录是通过与关键 字的“比较”完成的 顺序查找,比较的结果为“=”或“≠” ·非顺序查找,比较的结果为“<

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

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第一章 前言 第二章 估计方法引论 第三章 经济计量检验 第四章 线性回归模型 第五章 经典单方程计量经济学模型的扩展 第六章 联立方程计量经济学模型理论与方法 第七章 时间序列计量经济学模型理论与方法 第八章 横截面时间序列模型 第九章 非参数回归计量经济学模型理论与方法 第十章 soft

4.0 引言 4.1 非周期信号的表示（连续时间傅里叶变换） 4.2 周期信号的傅里变换 4.3 连续傅里叶变换的性质 4.4 卷积性质 4.5 相乘性质 4.6 傅立叶变换性质和基本傅里叶变换对列表 4.7 由线性常系数微分方程表征的LTI系统

1. 连续时间傅立叶变换; 2. 傅立叶级数与傅立叶变换之间的关系; 3. 傅立叶变换的性质; 4. 系统的频率响应及系统的频域分析； 4.0 引言 Introduction 4.1 非周期信号的表示——连续时间傅立叶变换 4.2 周期信号的傅立叶变换 4.3 连续时间傅立叶变换的性质 4.4 卷积性质 The Convolution Property 4.5 相乘性质 The Multiplication Property 4.7 由线性常系数微分方程表征的系统 4.8 小结 Summary

图 图( Graph)是一种较线性表和树更为复杂的非线性结 构。在线性结构中,结点之间的关系是线性关系,除开 关系,同层上的每个结点可以和一层的零个或多个结 点(即孩子)相关,但只能和上一层的一个结点(即双 亲)相关(根结点除外)。然而在图结构中,对结点( 图中常称为顶点)的前趋和后继个数都是不加限制的, 即结点之间的关系是任意的。图中任意两个结点之间都 可能相关。由此,图的应用极为广泛,特别是近年来的 迅速发展,渗透到诸如语言学、逻辑学、物理、化学 、电讯工程、计算机科学以及数学的其它分支中

图( Graph)是一种较线性表和树更为复杂的非线性结构。在线性结构中,结点之间的关系是线性关系,除开 关系,同层上的每个结点可以和一层的零个或多个结 点(即孩子)相关,但只能和上一层的一个结点(即双 亲)相关(根结点除外)。然而在图结构中,对结点( 图中常称为顶点)的前趋和后继个数都是不加限制的, 即结点之间的关系是任意的。图中任意两个结点之间都 可能相关。由此,图的应用极为广泛,特别是近年来的 迅速发展,渗透到诸如语言学、逻辑学、物理、化学 、电讯工程、计算机科学以及数学的其它分支中