◆ 离散时间信号的定义以及典型的离散信号； ◆ 差分方程的建立与经典解法； ◆ 离散系统的单位样值响应； ◆ 零输入响应和零状态响应的概念； ◆ 如何求零输入响应； ◆ 如何利用卷积的方法求零状态响应

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

1.4系统的频率响应及其系统函数 1.3离散时间系统 1.2离散时间信号的傅里叶变换与z变换 1.1离散时间信号

第三章离散傅立叶变换FT 3.0引言 3.1离散傅立叶变换的定义 3.2频率抽样理论 3.3离散傅立叶变换(DFT)的定理和性质 3.4DFt应用举例

第三章离散 Fourier变换(DFT) 主要内容: 一、离散傅立叶变换的定义 二、离散傅立叶变换的基本性质 三、频率域采样 四、DFT的应用

1、信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。 2、连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 3、模拟信号是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 4、离散信号:时间上不连续,幅度连续。 5、数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续

一、多元离散选择模型的经济背景 二、一般多元离散选择 Logit模型 三、嵌套多元离散选择模型 四、排序多元离散选择模型

如果二维随机向量(X,Y)的每个分 量都是离散型随机变量,则称(X,Y)是 二维离散型随机向量. 二维离散型随机向量(X,Y)所有可 能取的值也是有限个或可列无穷个

• 3.1 序列信号的周期性和频率 • 3.2 离散时间傅立叶变换(DTFT) • 3.3 离散系统的频率特性 • 3.4 周期序列的频谱—离散傅立叶级数 • 3.5 离散傅立叶变换(DFT) • 3.6 DFT的特性 • 3.7 用DFT计算线性卷积

第一节序列的傅里叶变换 第二节离散傅里叶级数(DFS) 第三节离散傅里叶变换(DFT) 第四节离散傅里叶变换的性质