5.1 向量空间的定义 一、向量空间概念的引入 二、向量空间的定义 三、向量空间的例子 四、向量空间的基本性质 5.2 向量的线性相关性 5.3 基维数和坐标 一. 基 二. 维数 三. 关于基和维数的几个结论 四. 坐标 五. 过渡矩阵及向量在不同基下坐标的关系 六. 过渡矩阵的性质 5.4 子空间 5.5 向量空间的同构 第六章 线性方程组 6.1 消元解法 6.3 齐次线性方程组解的结构 6.4 一般 线性方程组解结构 6.5 秩与线性相关性 6.6 特征向量与矩阵的对角化 第七章 线性变换 7.1 线性变换的定义及性质 7.2 线性变换的运算 7.3 线性变换的矩阵 7.4 不变子空间 7.5 线性变换的本征值和本征向量 第八章 欧氏空间 8.1 欧氏空间的定义及基本性质 8.2 度量矩阵与正交基 8.3 正交变换与对称变换 8.4 子空间与正交性 8.5 对称矩阵的标准形

第一节 向量组的线性相关与线性无关 第二节 向量组的秩 第三节 向量空间 第四节 线性方程组解的结构 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换

一、一般欧氏空间中的正交变换 二、n 维欧氏空间中的正交变换

§11.1 球坐标系下的拉氏方程的解 §11.2 勒让德多项式德基本知识 §11.3 勒让德多项式的正交性 §11.4 轴对称球函数的应用 §11.6 缔合勒让德多项式的正交性 §11.5 缔合勒让德多项式 §11.7 球函数的正交性

第一节 向量组的线性相关与线性无关 一、向量、向量组与矩阵 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定 六、小节、思考题 四、向量组的线性相关性质 五、线性表示、线性相关以及 线性无关三者的关系 第二节 向量组的秩 一、最大无关向量组的概念 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小节、思考题 第三节 向量空间 一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基和维数 四、小节、思考题 第四节 线性方程组解的结构 一、齐次线性方程组解的性质 二、基础解系及其求法 三、非齐次线性方程组解的性质 四、小节、思考题 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小节、思考题

掌握正交实验设计的基本方法以及直观分析、方差分析的数据处理方法以及正交实验设计在生产实践中的应用

第一节 向量组的线性相关与线性无关 一、向量、向量组与矩阵 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定 六、小节、思考题 四、向量组的线性相关性质 线性无关三者的关系 五、线性表示、线性相关以及 第二节 向量组的秩 一、最大无关向量组的概念 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小节、思考题 第三节 向量空间 一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基和维数 四、小节、思考题 第四节 线性方程组解的结构 一、齐次线性方程组解的性质 二、基础解系及其求法 三、非齐次线性方程组解的性质 四、小节、思考题 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小节、思考题

一、向量的内积的定义及性质 二、向量的长度及性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换

12.2 正交编码 12.2.1 正交编码的基本概念 12.2.2 阿达玛矩阵 12.2.3 沃尔什函数和沃尔什矩阵 12.3 伪随机序列 12.3.1 基本概念 12.3.2 m序列 【定理12.1】 【定理12.2】一个n级线性反馈移存器之相继状态具有周期性， 【定理12.3】若序列A = { ak }具有最长周期(p = 2n (x)产生的输出序列。而且，由定理12.2可知， 【定理12.4】一个n级移存器的特征多项式f (x)若为既约的， 由定理12.1可知，h(x)的次数比f (x)的低，而且现已假定f (x) 由定理12.4可以简单写出一个线性反馈移存器能产生m 现在我们讨论m序列的自相关函数。由12.2节互相关系数定 12.3.3 其他伪随机序列简介 12.4扩展频谱通信 12.5伪随机序列的其他应用 12.6 小结

8.1 正交振幅调制(QAM) 8.2 最小频移键控和高斯最小频移键控 8.2.1 正交2FSK信号的最小频率间隔 8.2.2 MSK信号的基本原理 在8.2.1节已经证明，这是2FSK信号的最小频率间隔。 8.2.3 MSK信号的产生和解调 8.2.4 MSK信号的功率谱 8.2.5 MSK信号的误码率性能 8.2.6 高斯最小频移键控 8.3 正交频分复用 8.3.1 概述 8.3.2 OFDM的基本原理 8.3.3 OFDM的实现：以MQAM调制为例 8.4小结