分类: 数字系统设计作业代写

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|EE301

如果你也在 怎样代写数字系统设计Digital System Design这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

数字系统设计课程侧重于从头开始设计数字系统。该课程的重点是设计组合和顺序构件,使用这些构件来设计更大的数字系统。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数字系统设计Digital System Design方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数字系统设计Digital System Design方面经验极为丰富,各种代写数字系统设计Digital System Design相关的作业也就用不着说。

我们提供的数字系统设计Digital System Design及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|EE301

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|POWER SIGNALS

The average power of a discrete time signal that is defined over the range $N_{1} \leq$ $n \leq N_{2}$ is defined as
$$
P_{x}=\frac{1}{N_{2}-N_{1}+1} \sum_{n=N_{1}}^{N_{2}}|x(n)|^{2} .
$$
Generally, if $N_{1} \rightarrow-\infty$ and/or $N_{2} \rightarrow \infty$, then
$$
P_{x}=\lim {\substack{N{1} \rightarrow-\infty \ N_{2} \rightarrow \infty}} \frac{1}{N_{2}-N_{1}+1} \sum_{n=N_{1}}^{N_{2}}|x(n)|^{2} .
$$
Note that the average power of a discrete time signal with infinite energy may be finite. Thus, while the energy of a discrete time signal, as defined in Eq. (2.37) may be infinite, the average power as defined in Eq. (2.42) may be finite. The definition of the average power applies to both real and complex signals because Eq. (2.42) uses the squared magnitude of $x(n)$ in the computation.

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|PERIODIC AND APERIODIC SIGNALS

A discrete time signal is periodic, with period $N$, if and only if [4]
$$
x(n+N)=x(n) \quad \forall-\infty \leq n \leq \infty .
$$
The smallest value of $N$ for which Eq. (2.43) holds is called the fundamental period. The signal is aperiodic if there is no value of $N$ which satisfies Eq. (2.43).
Observe that discrete time sinusoidal signals of the form
$$
x(n)=A \sin \left(2 \pi f_{0} n\right)
$$
are periodic if $f_{0}$ is a rational number that can be expressed as
$$
f_{0}=\frac{k}{N}
$$
whers both $k$ and $N$ are integers. If $f_{0}$ as given in Eq. (2.44) is not a rational number, then the corresponding sinusoidal signal is aperiodic.

The power of a periodic signal, with fundamental period $N$, can be computed as
$$
P=\frac{1}{N} \sum_{n=0}^{N-1}|x(n)|^{2},
$$
provided $x(n)$ is finite over the period $0 \leq n \leq N-1$. Alternatively, the energy of a periodic signal with infinite extent, is infinite because it has finite power over each period and its extent is infinite. Consequently, periodic signals are power signals [4].

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|EE301

数字系统设计代考

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|POWER SIGNALS

在范围内定义的离散时间信号的平均功率 $N_{1} \leq n \leq N_{2}$ 定义为
$$
P_{x}=\frac{1}{N_{2}-N_{1}+1} \sum_{n=N_{1}}^{N_{2}}|x(n)|^{2} .
$$
一般来说,如果 $N_{1} \rightarrow-\infty$ 和/或 $N_{2} \rightarrow \infty$ ,然后
$$
P_{x}=\lim {N 1 \rightarrow-\infty} N{2} \rightarrow \infty \frac{1}{N_{2}-N_{1}+1} \sum_{n=N_{1}}^{N_{2}}|x(n)|^{2} .
$$
请注意,具有无限能量的离散时间信号的平均功率可能是有限的。因此,虽然离散时间信号的能量,如方程式中所 定义。(2.37) 可能是无限的,平均功率如公式中定义。(2.42) 可能是有限的。平均功率的定义适用于实信号和复 信号,因为方程式。 (2.42) 使用平方大小 $x(n)$ 在计算中。

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|PERIODIC AND APERIODIC SIGNALS

离散时间信号是周期性的,具有周期 $N$ ,当且仅当 [4]
$$
x(n+N)=x(n) \quad \forall-\infty \leq n \leq \infty .
$$
的最小值 $N$ 对于哪个等式。(2.43) 成立称为基本周期。如果没有值,则信号是非周期性的 $N$ 满足方程。(2.43)。 观察形式的离散时间正弦信号
$$
x(n)=A \sin \left(2 \pi f_{0} n\right)
$$
是周期性的,如果 $f_{0}$ 是一个有理数,可以表示为
$$
f_{0}=\frac{k}{N}
$$
两者兼而有之 $k$ 和 $N$ 是整数。如果 $f_{0}$ 如方程式中给出的。(2.44) 不是有理数,则对应的正弦信号是非周期性的。
周期信号的功率,具有基本周期 $N$ ,可以计算为
$$
P=\frac{1}{N} \sum_{n=0}^{N-1}|x(n)|^{2},
$$
假如 $x(n)$ 在这段时间内是有限的 $0 \leq n \leq N-1$. 或者,具有无限范围的周期信号的能量是无限的,因为它在每 个周期内具有有限的功率并且其范围是无限的。因此,周期信号是功率信号[4]。

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ELEC2311

如果你也在 怎样代写数字系统设计Digital System Design这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

数字系统设计课程侧重于从头开始设计数字系统。该课程的重点是设计组合和顺序构件,使用这些构件来设计更大的数字系统。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数字系统设计Digital System Design方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数字系统设计Digital System Design方面经验极为丰富,各种代写数字系统设计Digital System Design相关的作业也就用不着说。

我们提供的数字系统设计Digital System Design及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ELEC2311

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|REPRESENTING DISCRETE TIME SIGNALS

It is convenient to represent the values of the independent variable, for a discrete time signal, in terms of integer multiples of the sampling interval. For example, the sampling interval for a speech signal sampled at 8000 samples per second would be $T=125 \mu$. If the first sample occurs at time $t=0$, the second at $t=T$, the third at $2 T$, etc., then the time of each sample can be determined from its index $n$. The first sample occurs at $n=0$, the second sample at $n=T$, the third sample at $n=2 T$, etc. Thus, it is convenient to represent the value of the independent variable using the sampling interval, $T$, along with the index for the sample, $n$. For example, if a continuous time signal $x(t)$ was sampled using a sampling interval $T$, then the individual samples can be represented as $x(n T)$. This notation is typically shortened to the form $x(n)$ when the sampling is performed at regular intervals. The independent variable is therefore represented as the variable $n$ using this convention. This representation implies a normalization of the sampling interval to $T=1$ units. The impact of this normalization will be discussed later in this chapter.

There are several ways to represent a discrete time signal. Some of these ways are given below:

  1. A table as given in Table $2.1$ and shown in Fig. 2.1,
  2. A functional representation as given in Eq. (2.1) and also shown in Fig. 2.2,
    $$
    x(n)=\left{\begin{array}{lll}
    0 & \text { for } n<0 \\ (0.6)^{n} & \text { for } \quad 0 \leq n \leq 10 \\ 0 & \text { for } & n>10
    \end{array}\right.
    $$
  3. A sequence representation as given in Eq. (2.2) and shown in Fig. 2.3,
    $$
    x(n)={-2,-1,1,5,3,-1,-3}
    $$
    The up-arrow ( $\uparrow$ ) in Eq. (2.2) indicates the sample for $n=0$.

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|EVEN AND ODD SIGNALS

A signal is even if
$$
x(-n)=x(n) .
$$
Even signals are symmetric with respect to the origin $(n=0)$. The signal
$$
s(n)=2 \cos (0.279 n)+\cos (0.813 n) \quad \forall-20 \leq n \leq 20
$$
is an example of an even signal. This signal is shown in Fig. 2.8.
A signal is odd if
$$
x(-n)=-x(-n) .
$$
An odd signal is antisymmetric with respect to the origin. The signal
$$
s(n)=2 \sin (0.381 n)+\sin (0.792 n) \quad \forall-20 \leq n \leq 20
$$
is an example of an odd signal. This signal is shown in Fig. 2.9.

An arbitrary signal, $x(n)$, can be separated into its even and odd parts using the following equations:
$$
\begin{aligned}
x(n) &=x_{e}(n)+x_{o}(n), \
x_{e}(n) &=0.5[x(n)+x(-n)], \
x_{o}(n) &=0.5[x(n)-x(-n)] .
\end{aligned}
$$
This concept can be demonstrated by adding the even signal in Eq. (2.30), and shown in Fig. 2.8, to the odd signal in Eq. (2.33), and shown in Fig. 2.9, to obtain the signal which is neither even nor odd as shown in Fig. 2.10.

Fig. $2.11$ shows $x(-n)$ which is obtained by performing a left-right flip of the signal in Fig. 2.10.
Fig. $2.12$ shows the results of computing the even part of $x(n)$ using
$$
x_{e}(n)=0.5[x(n)+x(-n)]
$$
compared with the even signal in Fig. 2.8. The signals are the same (except for possible rounding errors during the computations).
Fig. $2.13$ shows the results of computing the odd part of $x(n)$ using
$$
x_{\dot{o}}(n)=0.5[x(n)-x(-n)]
$$
compared with the odd signal in Fig. 2.9. The signals are the same (except for possible rounding errors during the computations).

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ELEC2311

数字系统设计代考

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|REPRESENTING DISCRETE TIME SIGNALS

对于离散时间信号,用采样间隔的整数倍表示自变量的值很方便。例如,以每秒 8000 个样本采样的语音信号的采 样间隔将是 $T=125 \mu$. 如果第一个样本发生在时间 $t=0$ ,第二个在 $t=T$ ,第三个在 $2 T$ 等,那么每个样本的时 间可以从它的索引中确定 $n$. 第一个样本发生在 $n=0$ ,第二个样本在 $n=T$ ,第三个样本在 $n=2 T$ 等。因此, 使用采样间隔表示自变量的值很方便, $T$ ,连同样本的索引, $n$. 例如,如果一个连续时间信号 $x(t)$ 使用采样间隔 进行采样 $T$ ,那么单个样本可以表示为 $x(n T)$. 此符号通常缩写为形式 $x(n)$ 当定期进行采样时。因此,自变量表示 为变量 $n$ 使用这个约定。这种表示意味着将采样间隔归一化为 $T=1$ 单位。这种标准化的影响将在本章后面讨论。
有几种方法可以表示离散时间信号。其中一些方法如下:

  1. 表中给出的表 $2.1$ 如图 $2.1$ 所示,
  2. 方程式中给出的功能表示。(2.1) 也如图 $2.2$ 所示, $\$ \$$ $x(n)=l l e f t{$
    $\begin{array}{lll}0 & \text { for } n<0 & \\ (0.6)^{n} & \text { for } 0 \leq n \leq 10 & \\ 0 & \text { for } & n>10\end{array}$
    【正确的。 $\$ \$$
  3. 方程式中给出的序列表示。(2.2) 如图2.3所示,
    $$
    x(n)=-2,-1,1,5,3,-1,-3
    $$
    向上箭头 $(\uparrow)$ 在等式。(2.2) 表示样本为 $n=0$.

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|EVEN AND ODD SIGNALS

一个信号即使
$$
x(-n)=x(n) .
$$
偶数信号关于原点对称 $(n=0)$. 信号
$$
s(n)=2 \cos (0.279 n)+\cos (0.813 n) \quad \forall-20 \leq n \leq 20
$$
是偶数信号的一个例子。该信号如图 $2.8$ 所示。
一个信号是奇数,如果
$$
x(-n)=-x(-n) .
$$
奇数信号相对于原点是反对称的。信号
$$
s(n)=2 \sin (0.381 n)+\sin (0.792 n) \quad \forall-20 \leq n \leq 20
$$
是奇数信号的一个例子。该信号如图 $2.9$ 所示。
任意信号, $x(n)$ ,可以使用以下等式分为偶数和奇数部分:
$$
x(n)=x_{e}(n)+x_{o}(n), x_{e}(n)=0.5[x(n)+x(-n)], x_{o}(n)=0.5[x(n)-x(-n)] .
$$
这个概念可以通过在方程式中添加偶数信号来证明。(2.30),如图 $2.8$ 所示,到等式中的奇数信号。(2.33),如 图 $2.9$ 所示,得到既非偶数也非奇数的信号,如图 $2.10$ 所示。
如图。2.11节目 $x(-n)$ 这是通过对图 $2.10$ 中的信号进行左右翻转获得的。 如图。2.12显示计算偶数部分的结果 $x(n)$ 使用
$$
x_{e}(n)=0.5[x(n)+x(-n)]
$$
与图 $2.8$ 中的偶数信号相比。信号是相同的(除了计算期间可能的舍入误差)。 如图。2.13显示计算奇数部分的结果 $x(n)$ 使用
$$
x_{\dot{o}}(n)=0.5[x(n)-x(-n)]
$$
与图 $2.9$ 中的奇数信号相比。信号是相同的(除了计算期间可能的舍入误差)。

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ECE4110

如果你也在 怎样代写数字系统设计Digital System Design这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

数字系统设计课程侧重于从头开始设计数字系统。该课程的重点是设计组合和顺序构件,使用这些构件来设计更大的数字系统。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数字系统设计Digital System Design方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数字系统设计Digital System Design方面经验极为丰富,各种代写数字系统设计Digital System Design相关的作业也就用不着说。

我们提供的数字系统设计Digital System Design及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ECE4110

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|DETERMINISTIC AND RANDOM SIGNALS

A deterministic signal is a function of one or more independent variables such as time, distance, position, temperature, and pressure. It can be uniquely determined by a well-defined process such as a mathematical expression of one or more independent variables, or by table look up. For example,
$$
s(t)=3 \sin (2.1 \pi t+0.3198)
$$
is a deterministic signal with independent variable $t$.
There are some important signals that cannot be uniquely represented by these methods, and therefore, they are not deterministic signals. Generally, speech is not considered to be a deterministic signal because it cannot be described functionally by a mathematical expression. However, a recorded segment of speech can be represented, to a high degree of accuracy, as the sum of several sinusoids of different amplitudes and frequencies such as [4]
$$
s(t)=\sum_{k=1}^{N} A_{k}(t) \sin \left[2 \pi F_{k}(t) t+\theta_{k}(t)\right]
$$
where $A_{k}(t)$ represents the amplitude of sinusoid $k$ at time $t, F_{k}(t)$ represents the frequency of sinusoid $k$ at time $t$, and $\theta_{k}(t)$ represents the phase of sinusoid $k$ at time $t$.

A signal that is determined in a random way and cannot be predicted ahead of time is a random signal. Statistical approaches are often used to analyze random signals. This text primarily covers deterministic signals.

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ELEMENTARY TIME DOMAIN OPERATIONS

The three most basic operations for processing digital signals in the domain of the independent variable, such as the time domain, are scaling, delay, and addition. The scaling operation involves amplification or attenuation for continuous time signals and multiplication for digital signals. This operation can be represented as
$$
y(t)=\alpha x(t)
$$
for a continuous time system and by
$$
y(n)=\alpha x(n)
$$
for a discrete time system where $n$ is the sample number.
The delay operation generates a signal that is a delayed replica of the original signal. This can be represented by
$$
y(t)=x\left(t-t_{0}\right)
$$
for a continuous time signal where the signal is delayed by the amount $t_{0}$. The corresponding representation for the discrete time system is
$$
y(n)=x(n-m)
$$
where $m$ and $n$ are integers and the signal is delayed by $m$ samples.
Many applications involve two or more signals to generate a new signal. For example,
$$
y(t)=x_{1}(t)+x_{2}(t)+x_{3}(t)
$$
is a signal generated by the addition of three continuous time signals. Similarly,
$$
y(n)=x_{1}(n)+x_{2}(n)+x_{3}(n)
$$
is a signal generated by the addition of three discrete time signals.

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ECE4110

数字系统设计代考

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|DETERMINISTIC AND RANDOM SIGNALS

确定性信号是一个或多个独立变量的函数,例如时间、距离、位置、温度和压力。它可以由一个或多个自变量的数 学表达式等明确定义的过程唯一确定,也可以通过查表来确定。例如,
$$
s(t)=3 \sin (2.1 \pi t+0.3198)
$$
是具有自变量的确定性信号 $t$.
有一些重要的信号不能用这些方法唯一表示,因此它们不是确定性信号。通常,语音不被认为是确定性信号,因为 它不能通过数学表达式在功能上进行描述。然而,一段语音记录可以高度准确地表示为几个不同幅度和频率的正弦 曲线的总和,例如 [4]
$$
s(t)=\sum_{k=1}^{N} A_{k}(t) \sin \left[2 \pi F_{k}(t) t+\theta_{k}(t)\right]
$$
在哪里 $A_{k}(t)$ 表示正弦波的幅度 $k$ 有时 $t, F_{k}(t)$ 表示正弦波的频率 $k$ 有时 $t$ ,和 $\theta_{k}(t)$ 表示正弦波的相位 $k$ 有时 $t$.
以随机方式确定且无法提前预测的信号是随机信号。统计方法通常用于分析随机信号。本文主要涵盖确定性信号。

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考|ELEMENTARY TIME DOMAIN OPERATIONS

在时域等自变量域中处理数字信号的三个最基本的操作是缩放、延迟和加法。缩放操作涉及连续时间信号的放大或 衰减以及数字信号的乘法。这个操作可以表示为
$$
y(t)=\alpha x(t)
$$
对于一个连续时间系统,并由
$$
y(n)=\alpha x(n)
$$
对于离散时间系统,其中 $n$ 是样本数。
延迟操作生成一个信号,该信号是原始信号的延迟副本。这可以表示为
$$
y(t)=x\left(t-t_{0}\right)
$$
对于连续时间信号,其中信号延迟了 $t_{0}$. 离散时间系统的相应表示是
$$
y(n)=x(n-m)
$$
在挪里 $m$ 和 $n$ 是整数,信号延迟 $m$ 样品。
许多应用涉及两个或多个信号以生成新信号。例如,
$$
y(t)=x_{1}(t)+x_{2}(t)+x_{3}(t)
$$
是三个连续时间信号相加产生的信号。相似地,
$$
y(n)=x_{1}(n)+x_{2}(n)+x_{3}(n)
$$
是由三个离散时间信号相加产生的信号。

电子工程代写|数字系统设计作业代写Digital System Design代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写