【原书名】CommunicationSystemsFourthEdition【原出版社】JohnWiley【作  者】(加)SimonHaykin[同作者作品][作译者介绍]【译  者】宋铁成[同译者作品]徐平平徐志勇等【丛书名】国外电子与通信教材系列【出版社】电子工业出版社【书号】7505382543【出版日期】2003年10月【开本】16开【页码】719【版次】1-1【内容简介】本书对通信系统的基础理论和关键环节进行了深入分析,力图让学生在讨论中领会通信的精髓。
全书首先给出通信系统的梗概及需要研究的关键技术,接着分章详细讨论了随机过程、连续波调制、脉冲调制、基带脉冲传输、信号空间分析、带通数据传输、扩频调制、多用户无线通信、信息论基础以及差错控制编码等。
各章都附有大量习题,便于学生实践掌握。
书中还给出了很有价值的附录,包括概率论、信号和系统描述、贝叶斯函数、超几何分布函数汇总、密码学方面的介绍以及一些有用的表格等。
全书强调通信理论的统计基础,并给出了用MATLAB模拟的8个计算机实验,这些实验几乎覆盖了各章节的主要内容,形成了独特的通信理论“软件实验室”。
【编辑推荐】随着微电子技术、计算机技术、激光技术、卫星与光纤等相关信息技术的发展,特别是计算机与通信的有机结合,现代通信正经历着一场变革。
在这场变革中,各种新技术、新手段、新业务、新系统层出不穷,现代通信的内容也日趋丰富。
在通信新技术不断产生,新需求逐步扩展的背景下,建立在多网互连互通、多个系统集成、多种技术综合应用基础上的一体化通信、全球个人通信迅速发展,这就要求通信技术工作者和通信工程等专业的学生不仅深入学习本专业的典型通信系统,还要全面学习和了解目前广泛应用的各种现代通信系统,以全面、系统地了解现代通信的目的。
本书正是为了实现这一目的而编写的。
作者介绍:SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者,加拿大皇家学会院士,IEEE会士,于1953年获得英国伯明翰大学博士学位,现任加拿大麦克马斯特大学教授,在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。
他曾经获得IEEEMcNaughton奖章,在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰,著有多种标准教材。
目录第1章随机过程1.1简介1.2随机过程的数字定义1.3平稳过程1.4均值、相关函数和协方差函数1.5遍历过程1.6随机过程通过一个线性时不变滤波器1.7功率谱密度1.8高斯过程1.9噪声1.10窄带噪声1.11基于同相和正交分量的窄带噪声表示法1.12基于包络和相位分量的窄带噪声表示法1.13正弦信号加窄带噪声1.14计算机实验:平衰落信道1.15总结与讨论注释与参考习题第2章连续波调制第3章脉冲调制第4章基带脉冲传输第5章信号空间分析第6章通带数据传输第7章扩频调制第8章多用户无线通信第9章信息论基础第10章差错控制编码附录1概率论附录2信号与系统简述附录3贝塞尔函数附录4汇合型超几何函数附录5密码学附录6表格术语表参考文献索引
2025/6/29 1:22:56 17.56MB 西蒙.赫金 通信系统 第4版 中文版
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MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar(最近看了几个关于功率谱的问题,有关AR模型的谱估计,在此分享一下,希望大家不吝指正)(声明:本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计)(按:AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法,但是其模型阶次的估计,除了HOSA工具箱里的arorder函数外,没有现成的函数可用,arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法,为了比较各种阶次估计方法的区别,下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计,并采用试验方法确定那一个阶次更好。
)………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x,那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下:Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外,还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数,比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则,分别为矩阵奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)定阶法、最小预测定误差阶准则(FinalPredictionErrorCriterion,FPE)、AIC定阶准则(Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC)、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的,在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数,阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现,下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序(部分):form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)>=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
(注:以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得,修改后的pburg等函数会在附件中示意,名为pburgwithcriterion)登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象,分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次,图4.1(见下页)为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出,使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近,即阶次10左右会使相应的目标函数最小化,符合定阶准则的要求,使用CAT定阶准则预测的阶次较小,在5~10之间。
图4.2(见下页)为另一例信号的阶次估计情况,从中也可以得到同样的结论。
(注,实验信号为实验室所得,没有上传)登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传
2025/6/27 16:08:25 6KB matlab
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统计分析软件SPSS的图书源代码--〉《SPSS在统计分析中的应用》,作者:朱建平等,印刷日期:2010-9-29源代码第二章~第十五章,文件大小443kb。
图书目录第1章SPSS软件概述1.1SPSS软件的基本特点和功能 11.2SPSS软件的安装、启动与退出 21.2.1SPSS软件的安装 21.2.2SPSS软件的启动 21.2.3SPSS软件的退出 31.3SPSS操作环境介绍 31.3.1SPSS软件的3个常用窗口 31.3.2SPSS菜单和工具栏 51.3.3SPSS对话框的基本操作方式 5第2章SPSS数据文件管理 72.1SPSS数据文件的结构 72.1.1SPSS数据文件的特点 72.1.2SPSS变量的属性 72.2建立一个数据文件 102.3读取外部数据 112.3.1读取Excel文件 122.3.2读取ASCII码文件 122.4SPSS数据的编辑和保存 152.4.1Edit菜单中的数据编辑功能 152.4.2Data菜单中的数据编辑功能 162.4.3SPSS数据的保存 16第3章数据整理 173.1数据排序 173.2数据排秩 183.3数据转置 193.4选择观测的子集 203.5数据分类汇总 223.6合并数据文件 233.6.1纵向合并(AddCases) 233.6.2横向合并(AddVariables) 243.7数据拆分 263.8计算新变量 283.9数据重新编码 303.10数据分组 313.11数据标准化 32第4章统计描述 344.1基本概念和原理 344.1.1频数分布 344.1.2集中趋势指标 344.1.3离散程度指标 354.1.4反映分布形态的描述性指标 354.2频数分析 364.2.1操作步骤 364.2.2实例结果分析 384.3描述性统计量 394.3.1操作步骤 394.3.2实例结果分析 404.4探索性数据分析 414.4.1操作步骤 424.4.2实例结果分析 444.4.3方差齐性检验的实例 46第5章统计推断 475.1统计推断概述 475.1.1参数估计 475.1.2假设检验 485.2单样本t检验 495.2.1理论与方法 495.2.2操作步骤 495.2.3实例结果分析 505.3两独立样本t检验 515.3.1理论与方法 515.3.2操作步骤 515.3.3实例结果分析 525.4配对样本t检验 535.4.1理论与方法 535.4.2操作步骤 545.4.3实例结果分析 54第6章方差分析 566.1方差分析概述 566.2单因素单变量方差分析 566.2.1理论和方法 566.2.2操作步骤 586.2.3实例结果分析 606.3多因素单变量方差分析 626.3.1理论与方法 626.3.2固定效应、随机效应和协变量 646.3.3操作步骤 656.3.4实例结果分析 676.3.5不考虑交互效应的多因素方差分析 706.3.6引入协变量的多因素方差分析 70第7章非参数检验 727.1非参数检验概述 727.2卡方检验(检验) 727.2.1理论与方法 727.2.2操作步骤 737.2.3实例结果分析 747.3二项分布检验 757.3.1理论与方法 757.3.2操作步骤 757.3.3实例结果分析 767.4游程检验 777.4.1理论与方法 777.4.2操作步骤 777.4.3实例结果分析 787.5单样本K-S检验 797.5.1理论与方法 797.5.2操作步骤 797.5.3实例结果分析 807.6两独立样本检验 807.6.1理论与方法 807.6.2操作步骤 827.6.3实例结果分析 827.7多独立样本检验 847.7.1理论与方法 847.7.2操作步骤 857.7.3实例结果分析 857.8两配对样本检验 877.8.1理论与方法 877.8.2操作步骤 887.8.3实例结果分析 887.9多配对样本检验 907.9.1
2025/6/24 16:07:56 444KB 统计学 统计分析软件 SPSS
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很抱歉,但根据您提供的信息,“安徽省泗县第一中学2015_2016学年高二数学上学期第三次月考试题理扫描版”是一个具体的教育资料标题,描述中并未提供任何实质性的数学知识点。
标签“课件”表明这可能是一个教学资源,但没有具体内容可供分析和解释。
部分内容只给出了数字序列12345678,这在数学中可能代表一系列的数字、坐标、序列值或等差数列的一部分,但没有上下文无法深入讨论。
为了提供有关高二数学的知识点,我可以概述一些通常在高二数学课程中涵盖的主题。
高二数学通常包括以下几个核心领域:1. **函数与方程**:学习不同类型的函数,如线性函数、二次函数、指数函数和对数函数,以及如何通过图象、解析法和代数方法解方程。
2. **不等式**:一元和多元不等式的解法,包括区间表示、数轴图解和集合符号表示。
3. **平面几何**:研究平面图形的性质,如三角形、平行四边形、梯形和圆的性质,还包括角度、周长和面积的计算。
4. **向量**:了解向量的概念,包括向量的加减、标量乘法、点积和叉积,以及它们在解决几何问题中的应用。
5. **概率统计**:基础的概率理论,包括概率的定义、加法定律、乘法定律以及独立事件的概率。
同时,也会接触到一些基本的统计概念,如平均数、中位数、众数和方差。
6. **数列与极限**:等差数列、等比数列的定义、通项公式和求和公式。
同时,会初步接触极限概念,为微积分的学习打下基础。
7. **复数**:复数的定义、运算规则,复数的极坐标表示和复数在解二次方程中的应用。
8. **圆锥曲线**:抛物线、椭圆、双曲线和圆的基本性质,以及它们的标准方程。
以上是高二数学的一些常见主题,具体知识点会根据不同的教学大纲和教材有所不同。
如果能提供更具体的问题或试卷上的内容,我可以给出更详细的解答。
2025/6/19 9:27:40 732KB
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这份资料是吉林省辽源市田家炳高级中学友好学校第六十八届2019-2020学年高二数学上学期期末联考试题,针对文科生。
试题分为选择题和非选择题两部分,总分150分,考试时间120分钟。
试题涉及了多项数学知识点,包括但不限于:1.**秦九韶算法**:在第一道选择题中,要求使用秦九韶算法计算多项式在特定点的值,这是一个中国古代的高效算法,用于求解多项式的值。
2.**数值比较**:第二道选择题要求比较不同数制下的数值大小,涉及到数制转换和数值的比较。
3.**程序流程图理解**:第三题考察对程序流程图的理解,要求判断输出的k值,这涉及到逻辑思维和算法分析。
4.**系统抽样**:第四题提到系统抽样方法,这是一种统计学中的抽样方法,用于从大样本中抽取代表性子集。
5.**平均数与方差**:第五题对比了甲乙两名运动员的成绩平均数和方差,涉及统计学中的中心趋势度量和离中趋势度量。
6.**频率分布直方图**:第六题通过频率分布直方图推断众数和中位数,考察了数据分析能力。
7.**逻辑关系**:第七题涉及逻辑推理,"ab>1"是否能推出"a>b>0",这是集合论和逻辑学中的概念。
8.**命题否定**:第八题要求
2025/6/19 4:30:26 187KB
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简介:
【标题解析】:“内蒙古赤峰市高三数学上学期期末考试试题 文(扫描版) 试题.doc”这个标题明确指出这是一份针对高三学生的数学期末考试试卷,来自于内蒙古赤峰市,时间是上学期,且是文科学科。
这意味着试题内容可能涵盖了高三数学中的主要概念、公式和解题技巧,适用于文科背景的学生。
【描述分析】:描述部分“内蒙古赤峰市高三数学上学期期末考试试题 文(扫描版) 试题.doc”与标题相同,没有提供额外信息,仅重申了文档的性质和格式,即扫描版的Word文档。
【标签】:“中学试卷”这一标签明确了这是中学阶段的教育材料,特别是针对中学生进行的测试,可能包含基础数学概念的深入理解和应用,以及对高中阶段数学知识的综合考核。
【部分内容】:由于未给出具体试题内容,无法详细解析。
不过,一般高三数学上学期的期末考试试题可能会包括以下知识点:1. 函数与方程:函数的概念、性质、图像,一次函数、二次函数、指数函数、对数函数等的运用,解各类方程,如一元二次方程、二元一次方程组等。
2. 不等式:解不等式,含绝对值的不等式,利用函数性质求解不等式。
3. 平面向量:向量的基本概念、运算规则,向量的数量积和向量积,利用向量解决几何问题。
4. 复数:复数的定义、四则运算,复数的极坐标表示,复数的几何意义。
5. 直线与圆:直线的斜率、截距,两点式、点斜式、一般式的方程,圆的标准方程和一般方程,直线与圆的位置关系。
6. 空间几何:空间直角坐标系,点、线、面的位置关系,平面与平面、线与面的夹角,三棱锥、四棱柱、圆锥等立体几何体的表面积和体积计算。
7. 概率统计:随机事件的概率,条件概率,独立事件,统计学中的平均数、中位数、众数、方差等基本概念及其计算。
8. 数列:等差数列、等比数列的概念,通项公式,前n项和公式,数列极限的理解和计算。
9. 极限与导数:函数的极限,无穷小与无穷大,左右极限,函数连续性,导数的物理意义和几何意义,导数的运算法则,高阶导数,导数在求最值和曲线拐点中的应用。
10. 积分:定积分的定义,微积分基本定理,不定积分,换元积分法和分部积分法,积分在几何和物理中的应用。
以上是高三数学可能涉及的主要内容,具体的试题将围绕这些知识点设计,旨在检验学生对高中数学知识的理解和应用能力。
2025/6/15 19:55:31 19KB
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阿伦方差的讲解文献,关于时频分析、噪声分析、红外光学检测误差分析等,还有matlab源代码
2025/6/11 11:23:15 4.94MB 阿伦方差
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包含所有课后习题答案,非常详尽!《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。
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  《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据,书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。
作者还为《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》制作了大量新增或增强的-函数。
《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》的另一特点是包含很多有用的附录.例如,回顾了有关期望、方差、协方差、相关系数等概念.筒述了条件期望的性质以及最小均方误差预测等内容,这些附录有利于关心技术细节的读者深入了解相关内容。
2025/6/3 12:31:42 2.16MB 习题 答案 时间序列 R语言
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对两个一维高斯分布产生的无先验知识样本进行分类最终得到样本属于哪个高斯分布的概率和各分布的均值方差
2025/5/31 22:14:25 1021B EM算法 混合高斯分布
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独立分量分析(}r}d}}}ndent}}mp}}}}tanal}}i},}CA)是信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的一项新处理方法。
顾名思义,它的含义是把信号分解成若干个互相独立的成分。
如果信号本来就是由若干独立信源混合而成的,我们自然希望能恰好把这些信源分解开来。
从原理上说,只靠单一通道观察是不可能作这样的分解的,必需借助于一组把这些信源按不同混合比例组合起来的多通道同步观察。
换句话说,ICA是属于多导信号处理的一种方法。
但是把一组观察信号分解成若干独立成分,分解结果肯定不是惟一的。
因此分解总要施加一些约束条件,使答案接近于所期望的结果。
ICA的发展是和盲信源分离(blindsourceseparation,BSS)紧密联系的。
BSS的简单含义如图1-一1所示。
它的任务是只由多通道系统的输出数据X来判断其输入S和系统的传递函数H。
所谓“盲”是指原理上它不要求对S和H具有先验知识。
实际上任务的解答显然不是惟一的,因此免不了还是需要一些假设。
一般至少需要假设多通道输人S中各分量互相独立、零均值且方差为1。
不难看出,BBS问题的提法和ICA十分接近,只是前者的研究范畴更宽,处理手段也更多些。
2025/5/18 16:17:27 19.34MB 独立分量分析
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡