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$1 采样过程 $2 采样周期的选取 $3 信号保持 $4 Z变换 $5 差分方程及其Z变换法求解 $6 脉冲传递函数 $7 稳定性分析 $8 采样系统动态特性的分析 $9 线性离散系统的数字校正
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一维离散随机变量函数的数学期望 一维连续随机变量函数的数学期望 二维离散随机变量函数的数学期望 二维连续随机变量函数的数学期望
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第二节 分布离散程度的测度 第三节 偏态与峰度的测度  一. 偏态及其测度  二. 峰度及其测度
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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
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一、数学期望的定义 1.离散型RV的数学期望 引例:掷一枚骰子,掷出第i面得i分,某人掷了n次,求其所得的平均分。 定义1.设离散型R的分布律P{X=xn}=pnn=1,2,…
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§9.1 离散时间傅里叶变换 §9.2 Z变换简介 §9.3 离散傅里叶变换 §9.4 快速傅里叶变换
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一、连续型随机变量的基本概念 离散型随机变量并不能描述所有的随机试验,对于可在某一区间内任意取值的随机变量X, 由于它的值不是集中在有限个或可列个点上因此只有知道其取值于任一区间上的概率P{a
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随机变量的概念在概率论和数理统计中具有基本的 重要性,随机变量的引入,使对随机现象的研究规范化 和数量化,从而可以把数学分析的方法引入概率论。 在实际问题中广泛存在着随机变量。它通常被分成 两大类。如果 可能取的值是有限个或至多可列 个,则称 为离散型随机变量;非离散型的范围 太广,其中最主要的也是实际问题中最常见的是连续 型随机变量
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已知R.V. X的分布,及Y=g(X),y=g(x)为连续函数,如何求R.V. Y=g(X)的分布? 一、X是离散型R.V.情形此时Y=g(X)必为离散型R.V.为求R.V. Y的分布律,(1)搞清Y=g(X)的所有取值;(2)求Y取每个值的概率
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2-1 序列的Z变换 2-2 序列的傅里叶变换 2-3 离散时间系统变换域分析 2-4 希尔伯特变换
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