在初等数学中我们有加法和乘法运算,在微积分中我们引进了新的运算极限lim,求导 和积分在定义这些运算时我们都特别指出其与加法和数乘可交换,即与加法和数

一、函数序列的一致收敛概念 1.讨论下列函数序列在所示区域的一致收敛性:

第十二章函数项级数 一、函数序列的一致收敛概念 1.讨论下列函数序列在所示区域的一致收敛性:

一、矩阵序列 1.定义:设有矩阵序列{A},其中A=(a),且当k时aa,则称A收

一个离散时间系统在数学上的定义是将输入序列x(n)映射成 输出序列y(n)的唯一性变换或运算。它的输入是一个序列,输 出也是一个序列,其本质是将输入序列转变成输出序列的一个 运算

第二章序列密码习题 1.构造序列密码的方法主要有哪几种? 2.序列密码对密钥序列有哪些主要的要求? 3.设3级线性移位寄存器在c3=1时可有4种线性反馈函数,设初态为(aa2a1)=(101),求四种线性反馈函数的输出序列及周期

连续系统:各变量均为时间t的连续函数。 离散系统:系统中某一处或几处的信号是脉冲序列或数字编 码。 离散信号:仅在离散的瞬时上变化,是时间的离散函数,呈 现的是脉冲信号或数码信号。 通常把系统中的离散信号是脉冲序列形成的离散系统,称为 采样控制系统或脉冲控制系统;而把数字序列形成的离散系统, 称为采样控制系统或计算机控制系统。 散控制系统分为:采样控制系统:脉冲序列信号; 数字控制系统:数字序列信号

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

例:设计一序列信号发生器,产生序列1010010100 序列信号发生器就是用来产生序列电位和序列脉 冲的逻辑部件。按其结构来分,序列信号发生器可分 为计数型和移位型两种 计数型序列信号发生器由计数器和组合电路来构 成。计数器相当于组合电路的输入源,决定序列信号 的长度,组合电路则在这个输入源的作用下产生序列 信号。这时,计数器的输出可以供给几个组合电路, 产生几种长度相同但是序列内容不同的序列信号。 计数型序列信号发生器的设计方法 1、根据序列长度M确定触发器位数k,2k1