### 电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ECE310

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数字信号处理Digital Signal Processing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信号处理Digital Signal Processing方面经验极为丰富，各种代写数字信号处理Digital Signal Processing相关的作业也就用不着说。

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|What is Signal Processing

In short, signal processing applies mathematical operations to a signal. Signal processing is applied in many disciplines in practice. Here are some top-level examples:
(a) Image and video processing. Used in industrial machine vision, target tracking, media compression, social media photo filters, etc.
(b) Communication systems. Used to package information for transmission over a noisy channel (wired or wireless) and recover at a destination.
(c) Audio mixing. Used to amplify sounds at different frequencies, noise cancellation, karaoke, introduce effects such as reverb, distortion, and delay, etc.
(d) Biomedical systems. Used to monitor vital signs, diagnose diseases, guide surgical procedures, etc.
(e) Artificial intelligence. Self-driving cars, speech/pattern recognition, smart homes (heating, appliances), video games, etc.
(f) Financial markets. Predict future prices (of currencies, stocks, options, houses, etc.) and optimise portfolio asset allocations.

We will not be covering all of these applications in this module, particularly as some of them rely on more advanced methods than what we will learn about. But we will use a diverse range of applications for our examples.

## 电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Linear Time Invariant Systems

This is a module on signal processing, and in this context we perform signal processing through systems, which take a signal as an input and then return a signal as an output. We will focus on systems that we can design as engineers, i.e., with particular system processing goals in mind. For example, in communication problems, there is a natural system that distorts our communication signal, and we design a receiver system to help us recover the original signal.

We will focus our study of analogue systems in this part of the module on a particular class of systems: those that are Linear Time Invariant (LTI). LTI systems have particular properties when acting on input signals. Given an LTI system that is defined by the functional (i.e., function of a function) $\mathcal{F}{\cdot}$ acting on time-varying input signals $x_1(t)$ and $x_2(t)$, where $t$ is time, the properties are as follows:

1. The system is linear, meaning that:
(a) The system is additive, i.e.,
$$\mathcal{F}\left{x_1(t)+x_2(t)\right}=\mathcal{F}\left{x_1(t)\right}+\mathcal{F}\left{x_2(t)\right}$$
(b) The system is scalable (or homogeneous), i.e.,
$$\mathcal{F}\left{a x_1(t)\right}=a \mathcal{F}\left{x_1(t)\right}$$
for any real or complex constant $a$.
2. The system is time-invariant, i.e., if output $y(t)=\mathcal{F}\left{x_1(t)\right}$, then
$$y(t-\tau)=\mathcal{F}\left{x_1(t-\tau)\right}$$
In other words, delaying the input by some constant time $\tau$ will delay the output and make no other changes.

Part of the convenience of working with L’l’ systems is that we can derive the ontipit. $y$ (t) given the inpit $x(t)$, if wé know the system’s impilse response $h$ (t.) The impulse response is the system output when the input is a Dirac delta, i.e.,
$$h(t)=\mathcal{F}{\delta(t)} .$$
Given the impulse response $h(t)$ of a system, the output is the convolution of the input signal with the impulse response, i.e.,
$$y(t)=\int_0^t x(\tau) h(t-\tau) d \tau=x(t) * h(t)=h(t) * x(t)$$

# 数字信号处理代考

## 电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|What is Signal Processing

(a) 图像和视频处理。用于工业机器视觉、目标跟踪、媒体压缩、社交媒体照片过滤器等。
(b) 通信系统。用于打包信息以通过嘈杂的信道（有线或无线）传输并在目的地恢复。
(c) 音频混合。用于放大不同频率的声音、消除噪音、卡拉 OK，引入混响、失真和延迟等效果。
(d) 生物医学系统。用于监测生命体征、诊断疾病、指导手术操作等。
(e) 人工智能。自动驾驶汽车、语音/模式识别、智能家居（供暖、电器）、视频游戏等。
(f) 金融市场。预测未来价格（货币、股票、期权、房屋等）并优化投资组合资产配置。

## 电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Linear Time Invariant Systems

1. 该系统是线性的，这意味着:
(a) 该系统是可加的，即，
(b) 该系统是可扩展的（或同类的），即，
对于任何实数或复数常数 $a$.
2. 该系统是时不变的，即如果输出 $y(t)=\backslash m a t h c a \mid{F} \backslash l$ eft $\left{x_{-} 1(t) \backslash r i g h t\right}$, 然后
$y(t-\backslash t a u)=\backslash$ mathcal ${F} \backslash l$ eft $\left{x_{-} 1(t-1\right.$ Itau $) \backslash$ right $}$
换句话说，将输入延迟某个常数时间 $\tau$ 将延迟输出并且不进行其他更改。
使用 L’l’ 系统的部分便利在于我们可以导出 ontipit。 $y(\mathrm{t})$ 给定 inpit $x(t)$ ，如果我们知道系统的即时响应 $h$ (t.) 当输入是 Dirac delta 时，脉冲响应是系统输出，即
$$h(t)=\mathcal{F} \delta(t) .$$
给定脉冲响应 $h(t)$ 对于一个系统，输出是输入信号与脉冲响应的卷积，即
$$y(t)=\int_0^t x(\tau) h(t-\tau) d \tau=x(t) * h(t)=h(t) * x(t)$$

## 广义线性模型代考

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## 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。