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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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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Analysis of the General BTC
The small-signal equivalent circuit of Fig. $2.1$ is shown in Fig. 2.2, where $g_{m}$ is the transconductance of the NMOS transistor. In [16], this circuit was analysed by using the extra-element theorem [33] whereas in [17]. a much simpler analysis was carried out by using classical techniques.
In either case, the result obtained is the following:
$$
\begin{aligned}
Z_{T}=& V_{0} / I_{i}=R_{T} N(s) / D(s) \
N(s)=& s^{2} C_{c}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)+s\left(\left(L_{b}+M\right) / R_{T}\right)+1 \
D(s)=& s^{4} C_{c} C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right)+s^{3} C_{c} C_{L} R_{T}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right) \
&+s^{2}\left(C_{c}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)+C_{L} L_{b}\right)+s C_{L} R_{T}+1
\end{aligned}
$$
The transfer impedance $Z_{T}$ is of the fourth order, and it is difficult to proceed further analytically. Following [16], we, therefore, convert it to a second-order one by forcing pole-zero cancellation, i.e. we write $$
D(s)=\left(p s^{2}+q s+1\right) N(s)
$$
and determine the constraints on the element values by equating the coefficients of powers of $s$ on both sides. Carrying out these steps, we get [16]
$$
\begin{gathered}
p=C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right) /\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right) \
q=C_{L} R_{T}-\frac{C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right)\left(L_{b}+M\right)}{C_{c} R_{T}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)^{2}} \
\frac{q\left(L_{b}+M\right)}{R_{T}}+p-C_{L} L_{b}
\end{gathered}
$$
and
$$
q=C_{L} R_{T}-\frac{L_{b}+M}{R_{T}}
$$
Comparing Eqs. (2.4) and (2.6) gives
$$
\frac{C_{c}}{C_{L}}=\frac{L_{a} L_{b}-M^{2}}{\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)^{2}}
$$
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Symmetrical BTC
For the symmetrical BTC, $b=1$, and Eqs. (2.15) and (2.16) simplify to the following:
$$
\omega_{3}=\frac{2}{C_{L} R_{T}} \sqrt{\frac{1+m}{1-m}}
$$
and
$$
2 \varsigma=\sqrt{\frac{1+m}{1-m}}
$$
With $b=1$, Eq. (2.9) gives $k=m$, and from Eq. (2.20), we get
$$
k=\frac{4 \varsigma^{2}-1}{4 \zeta^{2}+1}
$$
Putting $b=1$ in Eqs. (2.10) and (2.11), and using Eq. (2.21), we get
$$
L=\frac{C_{L} R_{T}^{2}}{4}\left(1+\frac{1}{4 \varsigma^{2}}\right) \text { and } C_{c}=C_{L} /\left(16 \varsigma^{2}\right) .
$$
These results agree with those derived by many authors earlier.
Now combine Eqs. (2.18) with (2.17) and then use Eqs. (2.19)-(2.21), along with the fact that $k=m$. The result is
$$
\eta=4 \varsigma \sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)+\sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)^{2}+1}}
$$
Equation (2.17) shows that as $\zeta$ increases from 0 to $1, \omega_{3}$ decreases monotonically from $(\sqrt{2}+1)^{1 / 2} \omega_{0}$ to $(\sqrt{2}-1)^{1 / 2} \omega_{0}$, passing through the value $\omega_{0}$ at $\zeta=1 / \sqrt{2}$.
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|Analysis of the General BTC
图 1 小信号等效电路2.1如图 $2.2$ 所示，其中 $g_{m}$ 是 NMOS 晶体管的跨导。在 [16] 中，该电路通过使用额外元素定 理 [33] 进行了分析，而在 [17] 中。使用经典技术进行了更简单的分析。
无论哪种情况，获得的结果如下:
$$
Z_{T}=V_{0} / I_{i}=R_{T} N(s) / D(s) N(s)=s^{2} C_{c}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)+s\left(\left(L_{b}+M\right) / R_{T}\right)+1 D(s)=s^{4} C_{\text {}}
$$
传输阻抗 $Z_{T}$ 是四阶，很难进一步分析。因此，在 [16]之后，我们通过强制零极点抵消将其转换为二阶，即我们写
$$
D(s)=\left(p s^{2}+q s+1\right) N(s)
$$
并通过使的幂系数相等来确定对元素值的约束 $s$ 两侧。执行这些步骤，我们得到 [16]
$$
p=C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right) /\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right) q=C_{L} R_{T}-\frac{C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right)\left(L_{b}+M\right)}{C_{c} R_{T}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)^{2}} \frac{q\left(L_{b}+M\right)}{R_{T}}+p
$$
和
$$
q=C_{L} R_{T}-\frac{L_{b}+M}{R_{T}}
$$
比较方程式。( $2.4)$ 和 (2.6) 给出
$$
\frac{C_{c}}{C_{L}}=\frac{L_{a} L_{b}-M^{2}}{\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)^{2}}
$$
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Symmetrical BTC
对于对称 $\mathrm{BTC}, b=1$ ，和等式。 (2.15) 和 (2.16) 简化为:
$$
\omega_{3}=\frac{2}{C_{L} R_{T}} \sqrt{\frac{1+m}{1-m}}
$$
和
$$
2 \varsigma=\sqrt{\frac{1+m}{1-m}}
$$
和 $b=1$, 方程。(2.9) 给出 $k=m$ ，并从方程式。(2.20)，我们得到
$$
k=\frac{4 \varsigma^{2}-1}{4 \zeta^{2}+1}
$$
推杆 $b=1$ 在方程式中。(2.10) 和 (2.11)，并使用等式。(2.21)，我们得到
$$
L=\frac{C_{L} R_{T}^{2}}{4}\left(1+\frac{1}{4 \varsigma^{2}}\right) \text { and } C_{c}=C_{L} /\left(16 \varsigma^{2}\right) .
$$
这些结果与许多作者之前得出的结果一致。
现在结合方程式。(2.18) 和 (2.17) 然后使用方程。(2.19)-(2.21)，以及以下事实 $k=m$. 结果是
$$
\eta=4 \varsigma \sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)+\sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)^{2}+1}}
$$
等式 (2.17) 表明，如 $\zeta$ 从 0 增加到 $1, \omega_{3}$ 从单调递减 $(\sqrt{2}+1)^{1 / 2} \omega_{0}$ 至 $(\sqrt{2}-1)^{1 / 2} \omega_{0}$ ，通过值 $\omega_{0}$ 在 $\zeta=1 / \sqrt{2}$
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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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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
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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
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