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

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数字信号处理器(DSP)将现实世界的信号,如语音、音频、视频、温度、压力或位置,经过数字化处理,然后以数学方式处理它们。数字信号处理器被设计用于快速执行数学功能,如 “加”、”减”、”乘 “和 “除”。

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我们提供的数字信号处理Digital Signal Processing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|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ECE310

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.,
$$
y(t)=\int_0^t x(\tau) h(t-\tau) d \tau=x(t) * h(t)=h(t) * x(t)
$$

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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

简而言之,信号处理将数学运算应用于信号。信号处理在实践中应用于许多学科。以下是一些顶级示例:
(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。

我们不会在本模块中涵盖所有这些应用程序,特别是因为其中一些应用程序依赖于比我们将要学习的内容更高级的方法。但是我们将使用各种各样的应用程序来举例。

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

这是一个关于信号处理的模块,在这种情况下,我们通过系统执行信号处理,这些系统将信号作为输入, 然后返回信号作为输出。我们将专注于我们可以作为工程师设计的系统,即考虑到特定的系统处理目标。 例如,在通信问题中,有一个自然系统使我们的通信信号失真,我们设计一个接收系统来帮助我们恢复原 始信号。
在本模块的这一部分,我们将把模拟系统的研究重点放在一类特定的系统上:线性时不变 (LTI) 系统。LTI 系统在作用于输入信号时具有特定的属性。给定一个由函数定义的 LTI 系统 (即函数的函数) $\mathcal{F}$ ·作用于时 变输入信号 $x_1(t)$ 和 $x_2(t)$ ,在哪里 $t$ 是时间,属性如下:

  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
    $$
    y(t)=\int_0^t x(\tau) h(t-\tau) d \tau=x(t) * h(t)=h(t) * x(t)
    $$
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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。

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机器学习代写

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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
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