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重庆某高校课程:《数字信号处理》教学课件_第九章 无限冲激响应数字滤波器的设计
文档格式:PDF 文档大小:1.17MB 文档页数:217
从上一章知道,无限长单位冲激响应(IIR)数字滤波器和有限长单位冲激响应(FIR)数字滤波器的实现结构并不相同。因此,两种滤波器的设计方法也不相同。我们通常采用窗函数法和频率抽样法等来设计FIR数字滤波器;以模拟滤波器为基础,采用单位冲激响应不变法,单位阶跃响应不变法和双线性变换法等来设计IIR数字滤波器。本章首先介绍数字滤波器的技术指标,然后讨论模拟滤波器的设计,最后讨论IIR数字滤波器的设计。 9.1 数字滤波器的基本概念 9.2 模拟滤波器的设计 9.3 用单位冲激响应不变法设计IIR数字低通滤波器 9.4 用单位阶跃响应不变法设计IIR数字低通滤波器 9.5 用双线性变换设计IIR数字低通滤波器 9.6 IIR数字高通滤波器的设计 9.7 IIR数字带通滤波器的设计 9.8 IIR数字带阻滤波器的设计
同济大学:工程硕士研究生教材《数值分析与矩阵论》书籍PDF电子版(工程数学,上册)
文档格式:PDF 文档大小:8.36MB 文档页数:304
本书为上册.数值分析部分内容由解线性代数方程组的直接法和迭代法、矩阵特征值和特征向量的计算、非线性方程的数值解法、插值与逼近、数值积分、常微分方程初值问题的数值解法等基本内容组成.矩阵部分内容由矩阵基础知识、线性空间与内积空间、线性变换、矩阵的标准型、矩阵函数、广义逆等基本内容组成.书中内容力求精简,系统性强,循序渐进,易于教学
西南大学:《心理学多元统计分析》课程PPT教学课件(SPSS)05 计数统计
文档格式:PPT 文档大小:537.5KB 文档页数:18
判别分类的频次间是否有差异的方法称为计数统计方法,主要是用卡方检验。 1、配合度检验 单因素分类计数数的实际次数与理论次数是否相同。 用 Nonparametric tests 中的Chi-Square和binomial。 2、独立性检验 有多分类的两个或多个因素之间是否独立。 两个因素:Cosstabs--Chi-Square 多个因素: Loglinear(用层次对数线性模型)
西南大学:《心理学多元统计分析》课程PPT教学课件(SPSS)02 研究数据的录入与整理
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:26
1. 认识软件 2. 数据录入与定义 编码——录入数据——定义数据 3. 数据整理 变换——排序 4. 其他常用内容 选择统计分析用的记录和变量 数据转置DATA--TRANSPOSE 数据文件拆分与合并DATA--MERGE FILES
郧阳师范高等专科学校:《C语言程序设计教程》第二章 数据类型、运算符与表达式
文档格式:PPT 文档大小:88.5KB 文档页数:30
第2章数据类型、运算符与表达式 2.1程序设计概述 2.2C语言的数据类型 2.3常量和变量 2.4整型数据 2.5实型数据 2.6字符型数据 2.7算术运算与算术表达式 2.8赋值运算与赋值表达式 2.9C语言特有的运算和运算符
漯河职业技术学院机电系:《数控加工工艺与编程》讲义
文档格式:PPT 文档大小:1.28MB 文档页数:42
数控加工过程 数控加工工艺概念与工艺过程 数控加工工艺的主要内容 数控加工工艺的特点 数控加工与工艺技术的新发展
郧阳师范高等专科学校:《C语言程序设计教程》第七章 构造数据类型
文档格式:PPT 文档大小:582KB 文档页数:79
第7章构造数据类型 一、构造数据类型:共用体、用户自定义类型 7.1数组 一组同类型的若干个(已知个数)多个相关变量的数据集合
延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第三章 随机变量的数字特征 3.8 切比雪夫不等式与大数定律
文档格式:PPT 文档大小:488.5KB 文档页数:13
切比雪夫不等式 切比雪夫大数定律 伯努利大数定律
北京大学:《数学分析》课程教学资源(讲义)第一章 实数理论,极限绪论
文档格式:PDF 文档大小:96.95KB 文档页数:17
1从空集到有理数 实数是在有理数基础上定义的,有理数又是在整数的基础上定义的,而整数又是在自 然数的基础上定义的,那么自然数如何定义呢? 有两个集合A和B,我们称它们为等价的,如果存在一个从A到B的映射∫,它是1-1 的,又是满的。这时我们说A和B具有相同的势。我们首先承认空集φ是存在的,考虑 个集合{},它不是空集,凡与{φ}等价的集合都有相同的势,我们把{φ}简写为1。再考 虑集合{,{},它与1={φ}是不等价的,我们把它简写为2
延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第三章 随机变量的数字特征 3.1 数学期望
文档格式:PPT 文档大小:592KB 文档页数:20
离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望
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