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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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- 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|The Basic Network
Consider the simplest configuration for impedance matching, namely, the L-network shown in Fig. 3.1. $Z_{\mathrm{s}}$ is an $L C$ impedance and $Y_{p}$ is an $L C$ admittance such that when the network is terminated in $R_{L}$, the input impedance is $R_{S}$ at the frequencies of interest. Let, at $s=j \omega, Z_{s}=j X_{s}$ and $Y_{P}=j B_{P}$, where $X$ denotes reactance and $B$ denotes susceptance. Then, at the frequencies of interest, we should have
$$
R_{S}=j X_{s}+1 /\left(j B_{p}+G_{L}\right)
$$
where $G_{L}=1 / R_{L}$. Cross multiplying, simplifying, and equating the real and imaginary parts on both sides give the two equations
$$
X_{S} B_{p}=1-R_{S} G_{L} \text { and } R_{S} B_{p}=X_{S} G_{L}
$$
The second equation shows that $X_{s}$ and $B_{p}$ must be of the same sign, both positive or both negative. Combining this fact with the first Equation in (3.2), we note that $R_{S} G_{L}$ must be less than unity, i.e. $R_{S}$ must be less than $R_{L}$. However, this is no restriction because the other situation, i.e. $R_{S}>R_{L}$, can be taken care of by simply interchanging the positions of $R_{S}$ and $R_{L}$ in Fig. 3.1. Eliminating $B_{p}$ from the two Equations in (3.2), we get
$$
X_{s}^{2}=R_{S}\left(R_{L}-R_{S}\right)=R_{1}^{2}, \text { say }
$$
Or,
$$
X_{\mathrm{s}}=\pm R_{1}
$$
Combining this with the second Equation in (3.2) gives
$$
B_{p}=\pm R_{1} /\left(R_{L} R_{S}\right)=\pm G_{2} \text {, say }
$$
As already stated, the signs in Eqs. (3.4) and (3.5) should be either both positive or both negative.
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Impedance Matching at a Single Frequency
For matching $R_{L}$ to $R_{S}$ at a single frequency $\omega_{0}$, we can choose either an inductance $L_{s}$ for $X_{s}$ and a capacitance $C_{p}$ for $B_{p}$, or a capacitance $C_{s}$ for $X_{s}$ and an inductance $L_{p}$ for $B_{p}$. In the first case, to be referred to as Design 1 (D1)
$$
L_{s}=R_{1} / \omega_{0} \text { and } C_{p}=G_{2} / \omega_{0}
$$
while for the alternative design, to be called Design 2 (D2),
$$
C_{s}=1 /\left(R_{1} \omega_{0}\right) \text { and } L_{p}=1 /\left(G_{2} \omega_{0}\right)
$$
We shall mostly use D1 in our further discussions, it is being implied that D2 is equally applicable, giving another set of solutions.
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|The Basic Network
考虑最简单的阻抗匹配配置，即图 $3.1$ 所示的 $L$ 网络。 $Z_{\mathrm{s}}$ 是一个 $L C$ 阻抗和 $Y_{p}$ 是一个 $L C$ 准入使得当网络终止时 $R_{L}$ ，输入阻抗为 $R_{S}$ 在感兴趣的频率。让，在 $s=j \omega, Z_{s}=j X_{s}$ 和 $Y_{P}=j B_{P}$ ，在哪里 $X$ 表示电抗和 $B$ 表示电 纳。然后，在感兴趣的频率上，我们应该有
$$
R_{S}=j X_{s}+1 /\left(j B_{p}+G_{L}\right)
$$
在哪里 $G_{L}=1 / R_{L}$. 对两边的实部和虚部进行交叉乘法，化简和等式，得到两个方程
$$
X_{S} B_{p}=1-R_{S} G_{L} \text { and } R_{S} B_{p}=X_{S} G_{L}
$$
第二个等式表明 $X_{s}$ 和 $B_{p}$ 必须是相同的符号，都为正或都为负。将这一事实与（3.2) 中的第一个方程结合起来， 我们注意到 $R_{S} G_{L}$ 必须小于统一，即 $R_{S}$ 必须小于 $R_{L}$. 但是，这没有限制，因为其他情况，即 $R_{S}>R_{L}$ ，可以通 过简单地互换位置来处理 $R_{S}$ 和 $R_{L}$ 在图 $3.1$ 中。消除 $B_{p}$ 从 (3.2) 中的两个方程，我们得到
$$
X_{s}^{2}=R_{S}\left(R_{L}-R_{S}\right)=R_{1}^{2} \text {, say }
$$
或者，
$$
X_{\mathrm{s}}=\pm R_{1}
$$
将此与 (3.2) 中的第二个等式结合起来，得到
$$
B_{p}=\pm R_{1} /\left(R_{L} R_{S}\right)=\pm G_{2}, \text { say }
$$
如前所述，方程式中的符号。(3.4) 和 (3.5) 应为正数或负数。
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Impedance Matching at a Single Frequency
用于匹配 $R_{L}$ 至 $R_{S}$ 在单一频率 $\omega_{0}$ ，我们可以选择任一电感 $L_{s}$ 为了 $X_{s}$ 和一个电容 $C_{p}$ 为了 $B_{p}$ ，或电容 $C_{s}$ 为了 $X_{s}$ 和一个电感 $L_{p}$ 为了 $B_{p}$. 在第一种情况下，称为设计 1 (D1)
$$
L_{s}=R_{1} / \omega_{0} \text { and } C_{p}=G_{2} / \omega_{0}
$$
而对于替代设计，称为设计 2 (D2)，
$$
C_{s}=1 /\left(R_{1} \omega_{0}\right) \text { and } L_{p}=1 /\left(G_{2} \omega_{0}\right)
$$
我们将在进一步的讨论中主要使用 D1，暗示 D2 同样适用，给出了另一组解决方案。
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，随机过程是随机变量的集合。 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
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。