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

如果你也在 怎样代写数字信号处理Digital Signal Processing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”。

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。

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|Primary Transmitter Detection

Transmitter detection techniques emphasize detecting low power signals from any PU. Low power signals mix with noise from the environment and make it hard for the CR user to detect primary signals. A low signal-to-noise ratio, multipath fading effects, and time depression make primary transmissions detection very difficult for the $\mathrm{CR}$ user. We discuss some primary transmitter detection techniques including energy detection, coherent detection, and matched filter detection.

This technique does not require CR users to have knowledge of PU signal characteristics, and it is easy to implement. Because of this, it is widely used to detect primary transmissions. Let us assume $S(n)$ is the signal received by the CR user, $W(n)$ is white Gaussian noise, and $P(n)$ is the original signal from the PU.
$$
\begin{gathered}
H_0: S(n)=W(n) \
H_1: S(n)=W(n)+h P(n)
\end{gathered}
$$
Hypothesis $H_0$ indicates the absence of a PU and hypothesis $H_1$ indicates the presence of PU transmissions. $h$ denotes the channel gain between the primary and secondary transmissions. Then, the average energy $S$ of $N$ samples is
$$
S=1 / N \sum_{n=1}^N S(n)^2
$$
The CR user collects $N$ samples, calculates the average energy, and compares it with a threshold $\lambda$. If the average energy is greater than the threshold, $\lambda$, then the CR user concludes that primary transmissions are present. To measure the performance, we denote the probability of the false positive (CR detects the presence of PU transmissions when there is no PU transmission) as $P_f$ and probability of the detection as $P_d$
$$
\begin{aligned}
&P_f=P\left(S>\lambda \mid H_0\right) \
&P_d=P\left(S>\lambda \mid H_1\right)
\end{aligned}
$$
To improve the performance, we need to keep the PU’s transmission secured. Therefore, the false positive probability should be less than $0.1$ and the detection probability should be greater than $0.9$.

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

The most effective way to detect PU transmissions is to detect the primary receivers who are receiving from the primary channel. The circuit in Fig. 5 shows a simple RF receiver. It has a local oscillator that emits a very low power signal for its leakage current in the circuit. A CR user can detect the leakage signals from the RF receiver circuit and identify the presence of primary transmissions. This detection technique solves both the hidden terminal and shadowing effect problems. Since the signal power is very low, it is very challenging and costly to implement the circuit for primary receiver detection.

When primary signal features like modulation type, pulse shape, operating frequency, packet format, noise statistics, etc., are known, matched filter detection can be an optimal detection technique. If these parameters are known, the CR user only needs to calculate a small number of samples. As the signal-to-noise ratio decreases, the $\mathrm{CR}$ user needs to calculate a greater number of samples. The disadvantages of this technique are the complexities in low signal-to-noise ratio, the high cost of implementation, and the very poor performance if the features are incorrect.

In a broader sense, a signal can be called a cyclostationary process if its statistical properties vary cyclically with time. In [6], the authors presented a signal classification procedure that extracts cyclic frequency domain profiles and classifies them by comparing their log-likelihood with the signal type in the database. This technique can work very well in a low SNR. The drawback of this technique is that it needs a huge amount of computation and thus, a high-speed sensing is hard to achieve [7].

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

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|Primary Transmitter Detection

发射机检测技术强调检侧来自任何 PU 的低功率信号。低功率信号与环境橾声混合在一起,使 CR 用户难以检测 到主要信号。低信橾比、多径衰落效应和时间衰减使得初级传输检测非常困难CR用户。我们讨论了一些主要的 发射机检测技术,包括能量检测、相干检测和匹配滤波器检测。
该技术不需要 CR 用户具有 PU 信号特性的知识,并且易于实现。正因为如此,它被广泛用于检测初级传输。让 我们假设 $S(n)$ 是CR用户接收到的信号, $W(n)$ 是高斯白橾声,并且 $P(n)$ 是来自 $\mathrm{PU}$ 的原始信号。
$$
H_0: S(n)=W(n) H_1: S(n)=W(n)+h P(n)
$$
假设 $H_0$ 表示不存在 $\mathrm{PU}$ 和假设 $H_1$ 指示 $\mathrm{PU}$ 传输的存在。 $h$ 表示初级和次级传输之间的信道增益。那么,平均能 量 $S$ 的 $N$ 样品是
$$
S=1 / N \sum_{n=1}^N S(n)^2
$$
CR用户收藏 $N$ 采样,计算平均能量,并将其与阈值进行比较 $\lambda$. 如果平均能量大于阈值, $\lambda$ ,则 CR 用户断定存在 主要传输。为了衡量性能,我们将误报的概率表示为 (CR 在没有 $\mathrm{PU}$ 传输时检测到 $\mathrm{PU}$ 传输的存在) 为 $P_f$ 和检 测概率为 $P_d$
$$
P_f=P\left(S>\lambda \mid H_0\right) \quad P_d=P\left(S>\lambda \mid H_1\right)
$$
为了提高性能,我们需要确保 PU 的传输安全。因此,误报概率应小于 $0.1$ 并且检测概率应大于 $0.9$.

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

检测 PU 传输的最有效方法是检测从主信道接收的主接收器。图 5 中的电路显示了一个简单的 RF 接收器。它有一个本机振荡器,由于其在电路中的泄漏电流而发出一个非常低的功率信号。CR 用户可以检测来自 RF 接收器电路的泄漏信号并识别主要传输的存在。这种检测技术解决了隐藏终端和阴影效应问题。由于信号功率非常低,因此实现初级接收器检测电路非常具有挑战性且成本很高。

当调制类型、脉冲形状、工作频率、数据包格式、噪声统计等主要信号特征已知时,匹配滤波器检测可能是最佳检测技术。如果这些参数已知,CR 用户只需计算少量样本。随着信噪比的降低,CR用户需要计算更多的样本。这种技术的缺点是低信噪比的复杂性、实施成本高以及如果特征不正确则性能很差。

从广义上讲,如果一个信号的统计特性随时间呈周期性变化,则该信号可以称为循环平稳过程。在 [6] 中,作者提出了一种信号分类程序,该程序提取循环频域配置文件并通过将它们的对数似然与数据库中的信号类型进行比较来对其进行分类。这种技术在低 SNR 下可以很好地工作。这种技术的缺点是需要大量的计算,因此很难实现高速传感[7]。

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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

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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 Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|EE615

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Network Architecture of Cognitive Radio Networks

This subsection describes the network architecture and components of a CRN. Figure 1 depicts the whole network system. User devices, primary base stations, and CR base stations are the components of a basic CRN. In Fig. 1, there are two channels: channel 1 and channel 2. One primary base station operates in channel 1 and another in channel 2. Transmissions with the primary base station are done through licensed channels by mobile users, and the transmissions are called primary transmissions (denoted by solid lines). Transmissions with the CR base station can be done through either licensed or unlicensed channels and these transmissions are called secondary transmissions (marked by dotted lines). There is also another kind of trañsmission in which any usēr devicee can transmit directly to anothèr userr device.. Therefore, transmissions in a CRN can be grouped into three classes:

  • Primary transmissions: Primary transmissions are most prioritized transmissions and cannot be compromised by other transmissions. These transmissions are done in a licensed channel between primary base stations and PUs. Primary transmissions are denoted by solid lines in Fig. 1.
  • Secondary transmissions: Secondary transmissions are done in the absence of primary transmissions. Transmissions between the CR base station and the $\mathrm{CR}$ user are usually secondary transmissions.
  • Secondary ad hoc transmissions: User-to-user communications are called ad hoc transmissions. These transmissions can continue without base stations or other components of the network architecture. Users create their own network topology and adapt any routing protocols of ad hoc networks. Users in the gray area form an ad hoc network in Fig. 1. There are a lot of routing protocols for mobile ad hoc networks. For example, the proposed routing algorithm in [1], which ensures a fair amount of communications among nodes and improves the load concentration problem, can be used in secondary ad hoc networks. The on-demand cluster-based hybrid routing protocol proposed in [2] is also applicable here.

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

Secondary transmissions depend on spectrum sensing information, so this step should be done very accurately. Inaccurate sensing detection can lead to interferences with the PU that are highly unexpected. Though false alarms (in which channel is not occupied, but is detected as occupied) do not create interferences with the primary transmissions, it makes the CR user choose a channel from a narrower range of channels. As a result, a channel must be shared with many CR users and there would be increased competition among $\mathrm{CR}$ users to access the channel. The authors of [3] present a classification of spectrum sensing techniques. First, they classify sensing techniques into three groups: noncooperative sensing, cooperative sensing, and interference-based sensing. Noncooperative sensing is again classified into three groups: energy detection, matched filter detection, and cyclostationary feature detection. The classification is depicted in Fig. 2.

In noncooperative sensing, CR users do not share sensing information with one another. A CR user makes a decision about the PU’s presence using its own sensing information. We discuss primary transmitter detection and primary receiver detection, which are presented in $[4,5]$, in the following subsection.

Transmitter detection techniques emphasize detecting low power signals from any PU. Low power signals mix with noise from the environment and make it hard for the $\mathrm{CR}$ user to detect primary signals. A low signal-to-noise ratio, multipath fading effects, and time depression make primary transmissions detection very difficult for the CR user. We discuss some primary transmitter detection techniques including energy detection, coherent detection, and matched filter detection.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|EE615

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|Network Architecture of Cognitive Radio Networks

本小节描述了 CRN 的网络架构和组件。图 1 描绘了整个网络系统。用户设备、主基站和CR基站是基本CRN的组成部分。在图 1 中,有两个信道:信道 1 和信道 2。一个主基站在信道 1 中运行,另一个在信道 2 中运行。移动用户通过许可信道与主基站进行传输,传输称为初级传输(用实线表示)。可以通过许可或非许可信道与CR基站进行传输,这些传输称为二次传输(用虚线标记)。还有另一种传输方式,其中任何用户设备都可以直接传输到另一个用户设备。因此,

  • 主传输:主传输是最优先的传输,不能被其他传输影响。这些传输是在主基站和 PU 之间的许可信道中完成的。初级传输在图 1 中用实线表示。
  • 二次传播:二次传播是在没有一次传播的情况下进行的。CR基站与CR用户通常是二次传输。
  • 辅助自组织传输:用户到用户的通信称为自组织传输。这些传输可以在没有基站或网络架构的其他组件的情况下继续进行。用户创建自己的网络拓扑结构并适应自组织网络的任何路由协议。图1中灰色区域的用户组成了一个ad hoc网络。移动ad hoc网络的路由协议有很多。例如,[1] 中提出的路由算法可确保节点之间的公平通信量并改善负载集中问题,可用于二级 ad hoc 网络。文献[2]中提出的基于按需集群的混合路由协议也适用于此。

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

二次传输依赖于频谱感知信息,所以这一步应该做的非常准确。不准确的传感检测会导致对 PU 的干扰,这是非常意外的。虽然误报(其中信道未被占用,但被检测为被占用)不会对主传输产生干扰,但它会使 CR 用户从更窄的信道范围中选择一个信道。因此,一个频道必须与许多 CR 用户共享,并且会增加之间的竞争CR用户访问频道。[3] 的作者提出了频谱感测技术的分类。首先,他们将感测技术分为三类:非合作感测、合作感测和基于干扰的感测。非合作感知又分为三组:能量检测、匹配滤波器检测和循环平稳特征检测。分类如图 2 所示。

在非合作感知中,CR 用户不相互共享感知信息。CR 用户使用自己的感知信息来决定 PU 的存在。我们讨论初级发射器检测和初级接收器检测,它们在[4,5], 在下面的小节中。

发射机检测技术强调检测来自任何 PU 的低功率信号。低功率信号与环境噪声混合在一起,使CR用户检测主要信号。低信噪比、多径衰落效应和时间衰减使得 CR 用户很难检测一次传输。我们讨论了一些主要的发射机检测技术,包括能量检测、相干检测和匹配滤波器检测。

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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。

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机器学习代写

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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。

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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。

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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Need for Advancement in Wireless Technologies

The performance metrics such as packet loss, throughput and delay of WiMAX are measured on the basis of optimal boundary per WiMAX cell under different WiMAX network models. The performance metrics considered are spectral efficiency, throughput, transmit power, percentage of successful links, PAPR, BER.

SNR and CINR. This chapter mainly focusses on spectrum sensing techniques to achieve better spectral efficiency [5].

Recently, there is a lot of demand for tremendous technologies such as 3G, 4G and $5 \mathrm{G}$, where voice-only communications are transitioned into multimedia type applications $[6,7]$. These applications may be mobile TV, mobile P2P, streaming multimedia, video games, video monitors, interactive video, 3D services and video sharing. These high data rate applications consume more and more energy to guarantee quality of service [8]. However, the current frequency allocation schemes are unable to handle the requirements of recent higher data rate systems due to the limitations of the frequency spectrum.

Therefore, more efforts are kept on efficient frequency spectrum usage, and then a solution is found by Joseph Mittola [9], in the name of cognitive radio. The basic definition given by him is that cognitive radio (CR) is a type of a transceiver which can intelligently sense or detect unusable communication channel, and instantly allocate those channels to the unlicensed users without disturbing occupied channels [10]. Though there is no formal meaning of cognitive radio, various definitions can be seen in several contexts. A cognitive radio is, as defined by the researchers at Virginia Tech, ‘A software defined radio with a cognitive engine brain’ [11, 12]. The evolution of SDR in current technologies is provided in Fig. 2. The physical, data link and network layers of OSI model can be implemented by using SDR as shown in Fig. 3. The SDR Forum proposed a multi-tiered definition of SDR by providing the use of open architectures for advanced wireless systems and supports deployment and development [13-15]. An abstraction of the five-tier definition is illustrated in Fig. 4, where the length of the arrow represents the distribution of the software content within the radio [16].

Software-defined radio architecture comprises three sections such as radio frequency (RF), intermediate frequency (IF) and baseband section [17, 18]. It is observed from Fig. 5 that an RF signal received by smart antenna is sent to the hardware (here USRP) in which various components are inbuilt such as daughterboard, ADC/DAC, FPGAs, DSPs and ASICs. This hardware converts RF signal to IF signal and then to low-frequency baseband signal (digitized) and that will be sent to a personal computer (PC) for baseband signal processing in the transmitter (Tx) path. In this experimentation, an open-source software, GNU Radio, is employed as a software to perform baseband processing in which most of the signal processing blocks are inbuilt. All the reverse operations are performed in receiver (Rx) path such that baseband signal is converted to analogue by DAC and then sent into the air by RF hardware.

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

Generally, energy detection performance is measured in terms of probability of false alarm $P_{f a}$ (detection algorithm falsely decides that $\mathrm{PU}$ is present when it actually is absent) and probability of detection $P_d$ (correctly detecting the PU signal). Mathematically, $P_{f a}$ and $P_d$ can be expressed as [16]:
$$
\begin{aligned}
&P_{f a}=P_r\left(\text { signal is detectedl } H_0=P_r\left(u>\lambda \mid H_0\right)=\int_\lambda^{\infty} f\left(u \mid H_0\right) d u\right. \
&P_d=P_r \text { (signal is detected } H_1=P_r\left(u>\lambda \mid H_1\right)=\int_\lambda^{\infty} f\left(u \mid H_1\right) d u
\end{aligned}
$$
where $f\left(u \mid H_i\right.$ ) denotes the probability density function (pdf) of test statistic under hypothesis $H_i$ with $i=0,1$.

Thus, we target at maximizing $P_d$ while minimizing $P_{f a} . P_d$ versus $P_{f a}$ plot depicts receiver operating characteristics (ROC) and is considered as an important performance indicator. The receiver operating characteristics $(\mathrm{ROC})$ for various number of sensing samples, such as 10,50, 100 and 200, are presented in Fig. 7a, b, c and d, respectively [16]. It can be observed from Fig. 7 that the probability of detection $\left(p_d\right)$ is increased with the number of sensing samples. In our simulations, some assumptions are made such as the primary signal is deterministic, and noise is real Gaussian with mean 0 and variance 1 [17]. The probability of detection for Rayleigh channel is calculated by the averaging the probability of detection for AWGN channel [18].

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ELEC3104

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|Need for Advancement in Wireless Technologies

WiMAX 的丢包率、吞吐量和延迟等性能指标是在不同WiMAX 网络模型下每个WiMAX 小区的最佳边界的基础上测量的。考虑的性能指标是频谱效率、吞吐量、发射功率、成功链接的百分比、PAPR、BER。

SNR 和 CINR。本章主要关注频谱感知技术,以实现更好的频谱效率[5]。

最近,对 3G、4G 和5G,其中纯语音通信转换为多媒体类型的应用程序[6,7]. 这些应用可能是移动电视、移动P2P、流媒体、视频游戏、视频监视器、交互式视频、3D服务和视频共享。这些高数据速率应用消耗越来越多的能量来保证服务质量[8]。然而,由于频谱的限制,当前的频率分配方案无法满足最近更高数据速率系统的要求。

因此,人们在高效频谱使用上付出了更多的努力,然后 Joseph Mittola [9] 以认知无线电的名义找到了解决方案。他给出的基本定义是,认知无线电(CR)是一种收发器,可以智能地感知或检测不可用的通信信道,并在不干扰占用信道的情况下立即将这些信道分配给未授权用户[10]。尽管认知无线电没有正式含义,但可以在多种情况下看到各种定义。根据弗吉尼亚理工大学研究人员的定义,认知无线电是“具有认知引擎大脑的软件定义无线电”[11、12]。SDR在当前技术中的演进如图2所示。OSI模型的物理层、数据链路层和网络层可以使用SDR实现,如图3所示。SDR 论坛通过为高级无线系统提供开放架构的使用并支持部署和开发,提出了 SDR 的多层定义 [13-15]。五层定义的抽象如图 4 所示,其中箭头的长度表示无线电中软件内容的分布 [16]。

软件定义无线电架构包括三个部分,例如射频 (RF)、中频 (IF) 和基带部分 [17、18]。从图 5 可以看出,智能天线接收到的射频信号被发送到硬件(此处为 USRP),其中内置了各种组件,如子板、ADC/DAC、FPGA、DSP 和 ASIC。该硬件将 RF 信号转换为 IF 信号,然后转换为低频基带信号(数字化),然后发送到个人计算机 (PC) 以在发射机 (Tx) 路径中进行基带信号处理。在本实验中,使用开源软件GNU Radio作为执行基带处理的软件,其中大部分信号处理块都是内置的。

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

通常,能量检侧性能是根据误报概率来衡量的 $P_{f a}$ (检测算法错误地决定 $\mathrm{PU}$ 在实际上不存在时存在) 和检测概 率 $P_d$ (正确检测 PU 信号)。在数学上, $P_{f a}$ 和 $P_d$ 可以表示为 $[16]$ :
$P_{f a}=P_r\left(\right.$ signal is detectedl $H_0=P_r\left(u>\lambda \mid H_0\right)=\int_\lambda^{\infty} f\left(u \mid H_0\right) d u \quad P_d=P_r$ (signal is
在哪里 $f\left(u \mid H_i\right)$ 表示假设下检验统计量的概率密度函数 $(\mathrm{pdf}) H_i$ 和 $i=0,1$.
因此,我们的目标是最大化 $P_d$ 同时最小化 $P_{f a} . P_d$ 相对 $P_{f a}$ 该图描绘了接受者操作特征 (ROC),并被视为重要的 性能指标。接收器操作特性(ROC)对于各种数量的传感样本,例如 10,50、100 和 200,分别如图 7a、b、c 和 $d$ 所示 [16]。从图 7 可以看出,检测概率 $\left(p_d\right)$ 随看传感样本的数量增加。在我们的模拟中,做出了一些假
设,例如主信号是确定性的,噪声是真实的高斯分布,均值为 0 ,方差为 1 [17]。瑞利信道的检测概率是通过平 均 AWGN 信道的检测概率计算的 [18]。

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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|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ECE310

如果你也在 怎样代写数字信号处理Digital Signal Processing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”。

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。

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
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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.

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

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。

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随机过程代考

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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
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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
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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
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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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  • (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|EE615

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|BWER of the Asymmetrical BTC

For a general transfer function of the form of Eq. (2.14), combining Eqs. (2.17) and (2.18) with Eq. (2.15), we get the following expression for the BWER of the asymmetrical BTC:
$$
\eta=(1+b+2 m) \sqrt{\frac{b+m}{(1+m)\left(b-m^{2}\right)}} \times \sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)+\sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)^{2}+1}}
$$
For MFM, $5=1 / \sqrt{2}$ and Eq. (2.24) becomes
$$
\eta=(1+b+2 m)\left(\frac{b+m}{(1+m)\left(b-m^{2}\right)}\right)^{\frac{1}{2}}
$$
Further, putting $\zeta=1 / \sqrt{2}$, we get
$$
2=\frac{(b+m)^{3}}{(1+m)\left(b+m^{2}\right)}
$$
Thus for MFM response, $b$ and $m$ have to satisfy Eq. (2.26) and for any such set, $\eta$ is given by Eq. (2.25). Combining Eqs. (2.25) with (2.26), the expression for $\eta$ gets further simplified to the following:
$$
\eta=\sqrt{2}\left(1+\frac{1+m}{b+m}\right)
$$
It is difficult to find, analytically, the variation of $b$ with $m$ from Eq. (2.26) or that of $\eta$ with $m$ from Eq. (2.27). One way is to simplify Eq. (2.26) to get a cubic equation in $b$ and to solve it; however, as is well known $[35,36]$, an explicit expression for $b$ in terms of $m$ cannot be written and one has to take recourse to numerical computations. An alternative, and a simpler way, is to introduce the variable $\beta=b / m$.

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

Using Agilent’s Advanced Design System tools with models of United Microelectronics $130 \mathrm{~nm}$ (1P8M) technology, simulation studies were carried out for a few specific designs of Table $2.1$ with $R_{T}=50 \Omega$ and $C_{L}=5 \mathrm{pF}$. The results of simulation are rather disappointing and indicate that parasitics cause appreciable deviations from the ideal characteristics and that the distortions increase with increasing coefficient of coupling. Simulations with only the device parasitics indicate that the BTC parasitics have dominant effect on the deviations from maximal flatness and reduction of the BWER. Realizing the full potential of the theoretical results derived here will therefore have to wait for improved technologies for inductor fabrication in future.

A comprehensive theoretical analysis has been carried out in this chapter of the general asymmetrical BTC network used as the load of a wide-band amplifier, and it has been shown that the BWER achievable is unlimited, the limit being set only by practical considerations of tight coupling, large spreads in inductance and capacitance values, and of course, parasitics. Unlimited bandwidth has never been reported earlier, by either the BTC or any other network, and it is believed that the results of this chapter will set a new trend in the design of wide-band and ultra wide-band amplifiers.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|EE615

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|BWER of the Asymmetrical BTC

对于方程形式的一般传递函数。(2.14),结合方程式。(2.17)和 (2.18) 与等式。(2.15),我们得到以下不对称 BTC的BWER表达式:
$$
\eta=(1+b+2 m) \sqrt{\frac{b+m}{(1+m)\left(b-m^{2}\right)}} \times \sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)+\sqrt{\left(1-2 \varsigma^{2}\right)^{2}+1}}
$$
对于 MFM, $5=1 / \sqrt{2}$ 和等式。(2.24) 变为
$$
\eta=(1+b+2 m)\left(\frac{b+m}{(1+m)\left(b-m^{2}\right)}\right)^{\frac{1}{2}}
$$
此外,把 $\zeta=1 / \sqrt{2}$ ,我们得到
$$
2=\frac{(b+m)^{3}}{(1+m)\left(b+m^{2}\right)}
$$
因此对于 MFM 响应,b和 $m$ 必须满足方程。(2.26)并且对于任何这样的集合, $\eta$ 由方程式给出。(2.25)。结合方程 式。(2.25) 和 (2.26),表达式为 $\eta$ 进一步简化为以下内容:
$$
\eta=\sqrt{2}\left(1+\frac{1+m}{b+m}\right)
$$
很难从分析上找到 $b$ 和 $m$ 从方程式。(2.26) 或 $\eta$ 和 $m$ 从方程式。(2.27)。一种方法是简化方程式。(2.26) 得到一个三 次方程 $b$ 并解决它;然而,众所周知 $[35,36]$ ,的显式表达式 $b$ 按照 $m$ 不能写,必须求助于数值计算。另一种更简单 的方法是引入变量 $\beta=b / m$.

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

将安捷伦的高级设计系统工具与联微电子模型结合使用130 n米(1P8M) 技术,对 Table 的一些具体设计进行了仿真研究2.1和R吨=50哦和C大号=5pF. 仿真结果相当令人失望,并表明寄生效应会导致与理想特性的明显偏差,并且失真会随着耦合系数的增加而增加。仅使用器件寄生参数的模拟表明,BTC 寄生参数对最大平坦度的偏差和 BWER 的降低具有主要影响。因此,要充分发挥此处得出的理论结果的潜力,必须等待未来电感器制造技术的改进。

本章对用作宽带放大器负载的一般非对称 BTC 网络进行了全面的理论分析,结果表明可实现的 BWER 是无限的,该限制仅由严格的实际考虑来设定耦合、电感和电容值的大范围分布,当然还有寄生效应。BTC 或任何其他网络之前从未报道过无限带宽,相信本章的成果将开创宽带和超宽带放大器设计的新趋势。

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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。

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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
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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ELEC3104

如果你也在 怎样代写数字信号处理Digital Signal Processing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|ELEC3104

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 $\zeta=1 / \sqrt{2}$.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ELEC3104

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]
$$
p=C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right) /\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right) q=C_{L} R_{T}-\frac{C_{L}\left(L_{a} L_{b}-M^{2}\right)\left(L_{b}+M\right)}{C_{c} R_{T}\left(L_{a}+L_{b}+2 M\right)^{2}} \frac{q\left(L_{b}+M\right)}{R_{T}}+p
$$

$$
q=C_{L} R_{T}-\frac{L_{b}+M}{R_{T}}
$$
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:
$$
\omega_{3}=\frac{2}{C_{L} R_{T}} \sqrt{\frac{1+m}{1-m}}
$$

$$
2 \varsigma=\sqrt{\frac{1+m}{1-m}}
$$
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

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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
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电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|ECE310

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信号处理是一个电气工程的分支领域,主要是分析、修改和合成信号,如声音、图像和科学测量。

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电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Realization formulas

To present the Stieltjes-class analog of Theorem 1.4, we start with the collection
$$
\Lambda={\mu, \mathcal{\mathcal { X }}, \tilde{\mathcal{X}}, \widehat{\mathcal{G}}, A, \widetilde{A}, B, C, \Pi, \widetilde{\Pi}}
$$
consisting of a point $\mu \in \mathbb{C}$, three Hilbert spaces $\mathcal{X}, \tilde{\mathcal{X}}, \widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus \mathcal{G}$, and bounded operators
$$
\begin{aligned}
&A \in \mathcal{L}(\mathcal{X}), \quad \tilde{A} \in \mathcal{L}(\tilde{\mathcal{X}}), \quad B \in \mathcal{L}(\tilde{\mathcal{X}}, \mathcal{X}), \quad C \in \mathcal{L}(\mathcal{X}, \tilde{\mathcal{X}}), \
&\Pi=\left[\begin{array}{l}
\Pi_{1} \
\Pi_{2}
\end{array}\right] \in \mathcal{L}(\mathcal{X}, \widehat{\mathcal{G}}), \quad \tilde{\Pi}=\left[\begin{array}{c}
\widetilde{\Pi}{1} \ \widetilde{\Pi}{2}
\end{array}\right] \in \mathcal{L}(\tilde{\mathcal{X}}, \widehat{\mathcal{G}})
\end{aligned}
$$
and we call this collection admissible if the pairs $(\Pi, A)$ and $(\tilde{\Pi}, \tilde{A})$ are observable and the following equalities hold:
$$
\begin{aligned}
&A(I+\mu A)=B C, \quad \tilde{A}(I+\mu \tilde{A})=C B, \quad C A=\tilde{A} C, \quad A B=B \tilde{A} \
&\Pi_{1}\left[\begin{array}{ll}
I+\mu A & B
\end{array}\right]=\widetilde{\Pi}{1}\left[\begin{array}{ll} C & \tilde{A} \end{array}\right], \quad \Pi{2}\left[\begin{array}{ll}
A & B
\end{array}\right]=\widetilde{\Pi}_{2}\left[\begin{array}{ll}
C & I+\mu \tilde{A}
\end{array}\right] .
\end{aligned}
$$
As a model for an admissible collection, consider the choice based on a $\mathcal{L}(\widehat{\mathcal{G}})$-valued function $\Theta$ meromorphic on the domain $\Omega$ and a fixed point $\mu$ in $\Omega$ where $\Theta$ is analytic:
$\mathcal{X}=\mathcal{H}(\Theta), \quad \tilde{\mathcal{X}}=\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right), \quad A=\left.R_{\mu}\right|{\mathcal{H}(\Theta)}, \quad \widetilde{A}=\left.R{\mu}\right|{\mathcal{H}\left(\Theta{P}\right)}$,
$B=\left.\left[\begin{array}{cc}R_{\mu} & 0 \ 0 & I+\mu R_{\mu}\end{array}\right]\right|{\mathcal{H}\left(\Theta{P}\right)}, \quad C=\left.\left[\begin{array}{cc}I+\mu R_{\mu} & 0 \ 0 & R_{\mu}\end{array}\right]\right|{\mathcal{H}(\Theta)}$, $\Pi=E{\mu}\left|\mathcal{H}(\Theta), \quad \tilde{\Pi}=E_{\mu}\right|{\mathcal{H}\left(\Theta{P}\right)} .$
It is a consequence of Theorem $3.1$ that the mapping properties (4.2) work out with this specification. The remaining identities (4.3)-(4.4) follow from the definitions or straightforward algebra.
We will say that the collection (4.1) is similar to the collection
$$
\Lambda=\left{\mu, \mathcal{X}^{\prime}, \widetilde{\mathcal{X}}^{\prime}, \widehat{\mathcal{G}}^{\prime}, A^{\prime}, \widetilde{A}^{\prime}, B^{\prime}, C^{\prime}, \Pi^{\prime}, \widetilde{\Pi}^{\prime}\right}
$$
if there exist invertible operators $T \in \mathcal{L}\left(\mathcal{X}, \mathcal{X}^{\prime}\right)$ and $\widetilde{T} \in \mathcal{L}\left(\tilde{\mathcal{X}}, \tilde{\mathcal{X}}^{\prime}\right)$ such that $A^{\prime} T=T A, \quad \widetilde{A}^{\prime} \tilde{T}=\widetilde{T} \tilde{A}, \quad B^{\prime} \tilde{T}=T B, \quad C^{\prime} T=\tilde{T} C, \quad \Pi^{\prime} T=\Pi, \quad \widetilde{\Pi}^{\prime} \tilde{T}=\widetilde{\Pi} .$
It is readily seen that a collection similar to an admissible one is also admissible.

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Explicit formulas for Θ

Let us assume now that the gramians $\mathcal{G}{\Pi, A, \mu}$ and $\mathcal{G}{\tilde{\Pi}, \tilde{A}, \mu}$ are invertible. By the geneneral princíples of reproducíng kernèl Hilbert spaces, it follows from the reepresentations (4.5) that reproducing kernels $K_{\Theta}$ and $K_{P \Theta P^{-1}}$ for $\mathcal{H}$ and $\mathcal{H}$ are equal to
$$
K_{P \Theta P^{-1}}(z, \omega)=\frac{J-\Theta_{P}(z) J \Theta_{P}(\omega)^{}}{i(\bar{\omega}-z)}=\left[\begin{array}{l} \widetilde{\Pi}{1} \ \widetilde{\Pi}{2}
\end{array}\right] \widetilde{\Gamma}(z) \mathcal{G}{\widetilde{\Pi}, \widetilde{A}, \mu}^{-1} \widetilde{\Gamma}(\omega)^{}\left[\begin{array}{ll}
\widetilde{\Pi}{1}^{} & \widetilde{\Pi}_{2}^{}
\end{array}\right]
$$
The next question is to find a fairly satisfactory formula for $\Theta$ satisfying the kernel identities (4.35), (4.36).

Theorem 4.5. Given an admissible collection (4.1) with $\mu \in \mathbb{R}$ and subject to the identity (4.30). Then:

  1. The functions
    $$
    \begin{aligned}
    &\Upsilon(z)=I_{\widehat{\mathcal{G}}}+i(z-\mu) \Pi \Gamma(z) \mathcal{G}{\Pi, A, \mu}^{-1} \Pi^{} J, \ &\widetilde{\Upsilon}(z)=I{\widehat{\mathcal{G}}}+i(z-\mu) \widetilde{\Pi} \widetilde{\Gamma}(z) \mathcal{G}{\widetilde{\Pi}, \widetilde{A}, \mu}^{-1} \widetilde{\Pi}^{} J
    \end{aligned}
    $$
    belong to the class $\mathcal{M \mathcal { P }}(\mathcal{G})$ and the kernels $K{\Upsilon}(z, \omega)$ and $K_{\tilde{\Upsilon}}(z, \omega)$ are equal to the right-hand side expressions in (4.35), (4.36):
    $$
    \begin{aligned}
    &K_{\curlyvee}(z, \omega)=\left[\begin{array}{l}
    \Pi_{1} \
    \Pi_{2}
    \end{array}\right] \Gamma(z) \mathcal{G}{\Pi, A, \mu}^{-1} \Gamma(\omega)^{}\left[\begin{array}{ll} \Pi{1}^{} & \Pi_{2}^{} \end{array}\right], \ &K_{\widetilde{\Upsilon}}(z, \omega)=\left[\begin{array}{l} \widetilde{\Pi}{1} \ \widetilde{\Pi}{2}
    \end{array}\right] \widetilde{\Gamma}(z) \mathcal{G}{\widetilde{\Pi}, \widetilde{A}, \mu}^{-1} \widetilde{\Gamma}(\omega)^{}\left[\begin{array}{ll}
    \widetilde{\Pi}{1}^{} & \widetilde{\Pi}_{2}^{}
    \end{array}\right] .
    \end{aligned}
    $$
  2. Furthermore, there exist J-unitary operators $N, \widetilde{N} \in \mathcal{L}(\widehat{\mathcal{G}})$ such that the function $\Theta(z)=\Upsilon(z) N$ belongs to the class $\mathcal{M S}(\mathcal{G})$ and the associated function $\Theta_{P}$ is equal to $\Theta_{P}(z):=P(z) \Theta(z) P(z)^{-1}=\tilde{\Upsilon}(z) \bar{N}$.
电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|ECE310

信号处理与线性系统代考

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Realization formulas

为了呈现定理 $1.4$ 的 Stieltjes 类模拟,我们从集合开始
$$
\Lambda=\mu, \mathcal{X}, \tilde{\mathcal{X}}, \widehat{\mathcal{G}}, A, \widetilde{A}, B, C, \Pi, \widetilde{\Pi}
$$
由一个点组成 $\mu \in \mathbb{C}$, 三个希尔伯特空间 $\mathcal{X}, \tilde{\mathcal{X}}, \widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus \mathcal{G}$ ,和有界运算符
$A \in \mathcal{L}(\mathcal{X}), \quad \tilde{A} \in \mathcal{L}(\tilde{\mathcal{X}}), \quad B \in \mathcal{L}(\tilde{\mathcal{X}}, \mathcal{X}), \quad C \in \mathcal{L}(\mathcal{X}, \tilde{\mathcal{X}}), \quad \Pi=\left[\Pi_{1} \Pi_{2}\right] \in \mathcal{L}(\mathcal{X}, \widehat{\mathcal{G}}), \quad \tilde{\Pi}=[\tilde{\Pi}$
我们称这个集合是可接受的,如果对 $(\Pi, A)$ 和 $(\tilde{\Pi}, \tilde{A})$ 是可观察的并且以下等式成立:
$$
A(I+\mu A)=B C, \quad \tilde{A}(I+\mu \tilde{A})=C B, \quad C A=\tilde{A} C, \quad A B=B \tilde{A} \quad \Pi_{1}[I+\mu A \quad B]=\widetilde{\Pi} 1[C
$$
作为可接受集合的模型,请考虑基于 $\mathcal{L}(\widehat{\mathcal{G}})$ 值函数 $\Theta$ 域上的亚纯 $\Omega$ 和一个固定点 $\mu$ 在 $\Omega$ 在哪里 $\Theta$ 是解析:
$$
\mathcal{X}=\mathcal{H}(\Theta), \quad \tilde{\mathcal{X}}=\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right), \quad A=R_{\mu}|\mathcal{H}(\Theta), \quad \widetilde{A}=R \mu| \mathcal{H}(\Theta P) \text {, }
$$
$B=\left[\begin{array}{llll}R_{\mu} & 0 & 0 & I+\mu R_{\mu}\end{array}\right]\left|\mathcal{H}(\Theta P), \quad C=\left[I+\mu R_{\mu} \quad 0 \quad 0 \quad R_{\mu}\right]\right| \mathcal{H}(\Theta)$,
$\Pi=E \mu\left|\mathcal{H}(\Theta), \quad \tilde{\Pi}=E_{\mu}\right| \mathcal{H}(\Theta P)$.
这是定理的结果 $3.1$ 映射属性 (4.2) 适用于本规范。其余恒等式 (4.3)-(4.4) 来自定义或直接代数。
我们会说集合 (4.1) 类似于集合
如果存在可逆运算符 $T \in \mathcal{L}\left(\mathcal{X}, \mathcal{X}^{\prime}\right)$ 和 $\widetilde{T} \in \mathcal{L}\left(\tilde{\mathcal{X}}, \tilde{\mathcal{X}}^{\prime}\right)$ 这样
$A^{\prime} T=T A, \quad \tilde{A}^{\prime} \tilde{T}=\widetilde{T} \tilde{A}, \quad B^{\prime} \tilde{T}=T B, \quad C^{\prime} T=\tilde{T} C, \quad \Pi^{\prime} T=\Pi, \quad \tilde{\Pi}^{\prime} \tilde{T}=\widetilde{\Pi} .$
很容易看出,与可接受的集合类似的集合也是可接受的。

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Explicit formulas for Θ

现在让我们假设 gramians和是可逆的。根据再现核希尔伯特空间的一般原则,从再现核的再表示 (4.5) 得出 $K_{\Theta}$ 和 $K_{P \Theta P^{-1}}$ 为了 $\mathcal{H}$ 和 $\mathcal{H}$ 等于
$$
K_{P \Theta P^{-1}}(z, \omega)=\frac{J-\Theta_{P}(z) J \Theta_{P}(\omega)}{i(\bar{\omega}-z)}=[\widetilde{\Pi} 1 \widetilde{\Pi} 2] \widetilde{\Gamma}(z) \mathcal{G} \widetilde{\Pi}, \widetilde{A}, \mu^{-1} \widetilde{\Gamma}(\omega)\left[\widetilde{\Pi} 1 \quad \widetilde{\Pi}_{2}\right]
$$
下一个问题是找到一个相当令人满意的公式 $\Theta$ 满足内核身份 (4.35),(4.36)。
定理 4.5。给定一个可接受的集合 (4.1) $\mu \in \mathbb{R}$ 并受制于身份 (4.30) 。然后:

  1. 功能
    $$
    \Upsilon(z)=I_{\widehat{\mathcal{G}}}+i(z-\mu) \Pi \Gamma(z) \mathcal{G} \Pi, A, \mu^{-1} \Pi J, \quad \widetilde{\Upsilon}(z)=I \widehat{\mathcal{G}}+i(z-\mu) \widetilde{\Pi} \widetilde{\Gamma}(z) \mathcal{G} \widetilde{\Pi}, \widetilde{A}, \mu^{-1} \widetilde{\Pi} J
    $$
    属于类 $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G})$ 和内核 $K \Upsilon(z, \omega)$ 和 $K_{\tilde{\Upsilon}}(z, \omega)$ 等于 (4.35), (4.36) 中的右侧表达式:
    $$
    K_{\curlyvee}(z, \omega)=\left[\Pi_{1} \Pi_{2}\right] \Gamma(z) \mathcal{G} \Pi, A, \mu^{-1} \Gamma(\omega)\left[\begin{array}{ll}
    \Pi 1 & \Pi_{2}
    \end{array}\right], \quad K_{\tilde{\Upsilon}}(z, \omega)=[\widetilde{\Pi} 1 \widetilde{\Pi} 2] \widetilde{\Gamma}(z) \mathcal{G} \widetilde{\Pi}, \widetilde{A}, \mu^{-1}
    $$
  2. 此外,存在J-酉算子 $N, \widetilde{N} \in \mathcal{L}(\widehat{\mathcal{G}})$ 使得函数 $\Theta(z)=\Upsilon(z) N$ 属于类 $\mathcal{M} \mathcal{S}(\mathcal{G})$ 和相关的功能 $\Theta_{P}$ 等于 $\Theta_{P}(z):=P(z) \Theta(z) P(z)^{-1}=\tilde{\Upsilon}(z) \bar{N}$
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电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|EE483

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|The focus here

However our focus here is not on interpolation aspects but rather on the intrinsic structure of the associated reproducing kernel Hilbert spaces. The main objective of the present paper is to find Stieltjes-class counterparts of Theorems $1.3$ and 1.4. Specifically, in Section 3 we shall consider the following:

Problem 1.10. Given two reproducing kernel Hilbert spaces $\mathcal{H}$ and $\tilde{\mathcal{H}}$ of $\widehat{\mathcal{G}}$-valued functions meromorphic in $\Omega$, find necessary and sufficient conditions for the existence of a function $\Theta \in \mathcal{M S}(\mathcal{G}, \Omega)$ such that $\mathcal{H}=\mathcal{H}(\Theta)$ and $\widetilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(P \Theta P^{-1}\right)$. In case $\mathcal{H}$ and $\widetilde{\mathcal{H}}$ are presented as ranges of observability operators
$$
\mathcal{H}=\operatorname{Ran} \mathcal{O}{\Pi, A, \mu} \quad \text { and } \quad \tilde{\mathcal{H}}=\operatorname{Ran} \mathcal{O}{\tilde{\Pi}, \tilde{A}, \mu},
$$ find necessary and sufficient conditions directly in terms of the operators $\Pi, A, \widetilde{\Pi}, \widetilde{A}$ for it to happen that $\mathcal{H}=\mathcal{H}(\Theta)$ and $\tilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)$ for some $\Theta$.

Solutions to these problems are presented in Theorem $3.1$ (the Stieltjes analogue of Theorem 1.3) and Theorem $4.1$ (the Stieltjes analogue of Theorem 1.4).
Finally we note that the reproducing kernel space $\mathcal{H}(\Theta)$ determines the function $\Theta \in \mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G}, \Omega)$ only up to a unitary constant right factor $\Upsilon$. While $\Theta \Upsilon$ is in the Pick class $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G}, \Omega)$ whenever $\Theta \in \mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G}, \Omega)$ for any constant $J$-unitary operator $\Upsilon$, the corresponding property for the multiplicative Stieltjes class fails in general. Thus it is a subtle but nontrivial point to show that, if $\Theta$ is such that $\mathcal{H}=\mathcal{H}(\Theta)$ and $\widetilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)$, then there is a choice of constant J-unitary operators $\Upsilon$ and $\tilde{\Upsilon}$ so that $(\Theta \cdot \Upsilon){P}=\Theta{P} \cdot \widetilde{\Upsilon}$, in which case we then have $\Theta^{\prime}:=\Theta \cdot \Upsilon \in \mathcal{M} \mathcal{S}(\mathcal{G}, \Omega)$ as well as $\mathcal{H}=\mathcal{H}\left(\Theta^{\prime}\right)$ and $\tilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(\left(\Theta^{\prime}\right)_{P}\right)$. This issue is addressed in Section $4.2$ below.

The paper is organized as follows. Section 2 presents some material on the simultaneous $J$-unitary equivalence of a pair of Krein-space operators as well as some identities involving the operators $R_{\alpha}$ and $\left[\begin{array}{cc}R_{\alpha} & 0 \ 0 & I+\alpha R_{\alpha}\end{array}\right]$ needed in the proof of the characterization of a pair of reproducing kernel Hilbert spaces of the form $\mathcal{H}(\Theta)$ and $\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)$. Section 3 gives an intrinsic structural characterization of pairs of reproducing kernel Hilbert spaces of the form $\left(\mathcal{H}(\Theta), \mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)\right)$ in intrinsic geometric, structural form, while in Section 4, these results are reformulated in explicit state-space coordinates.

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Characterization of Stieltjes reproducing-kernel

In this section we characterize pairs $\left{\mathcal{H}(\Theta), \mathcal{H}\left(P \Theta P^{-1}\right)\right}$ in terms of invariance properties and structure identities.

Theorem 3.1. Let $\mathcal{H}$ and $\widetilde{\mathcal{H}}$ be two reproducing kernel Hilbert spaces whose elements are $\widehat{\mathcal{G}}$ valued functions which are meromorphic in $\Omega$. In order that $\mathcal{H}$ and $\widetilde{\mathcal{H}}$ be spaces $\mathcal{H}(\Theta)$ and $\mathcal{H}\left(P \Theta P^{-1}\right)$ it is necessary and sufficient that

  1. For each $\alpha \in \Omega$, the invariance conditions
    $$
    R_{\alpha} \mathcal{H} \subset \mathcal{H}, \quad R_{\alpha} \tilde{\mathcal{H}} \subset \widetilde{\mathcal{H}}
    $$
    hold as well as the coupled invariance conditions
    $$
    \left[\begin{array}{cc}
    I+\alpha R_{\alpha} & 0 \
    0 & R_{\alpha}
    \end{array}\right] \mathcal{H} \subset \tilde{\mathcal{H}} \text { and }\left[\begin{array}{cc}
    R_{\alpha} & 0 \
    0 & I+\alpha R_{\alpha}
    \end{array}\right] \tilde{\mathcal{H}} \subset \mathcal{H} .
    $$
  2. The following four identities hold for all functions
  3. $F=\left[\begin{array}{l}F_{1} \ F_{2}\end{array}\right] \in \mathcal{H}, \quad G=\left[\begin{array}{l}G_{1} \ G_{2}\end{array}\right] \in \mathcal{H}, \quad \widetilde{F}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{F}{1} \ \widetilde{F}{2}\end{array}\right] \in \widetilde{\mathcal{H}}, \quad \widetilde{G}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{G}{1} \ \widetilde{G}{2}\end{array}\right] \in \widetilde{\mathcal{H}}$
  4. and for all $\alpha, \beta \in \Omega$ :
  5. $\left\langle R_{\alpha} F,\left(I+\beta R_{\beta}\right) G\right\rangle_{\mathcal{H}}-\left\langle\left[\begin{array}{cc}I+\alpha R_{\alpha} & 0 \ 0 & R_{\alpha}\end{array}\right] F,\left[\begin{array}{cc}I+\beta R_{\beta} & 0 \ 0 & R_{\beta}\end{array}\right] G\right\rangle_{\tilde{\mathcal{H}}}$
  6. $=G_{2}(\beta)^{} F_{1}(\alpha)$, $\left\langle\left[\begin{array}{cc}R_{\alpha} & 0 \ 0 & I+\alpha R_{\alpha}\end{array}\right] \widetilde{F},\left[\begin{array}{cc}R_{\beta} & 0 \ 0 & I+\beta R_{\beta}\end{array}\right] \widetilde{G}\right\rangle_{\mathcal{H}}-\left\langle\left(I+\alpha R_{\alpha}\right) \widetilde{F}, R_{\beta} \widetilde{G}\right\rangle_{\tilde{\mathcal{H}}}$ $=\widetilde{G}{2}(\beta)^{} \widetilde{F}{1}(\alpha)$,
  7. $\left\langle\left[\begin{array}{cc}R_{\alpha} & 0 \ 0 & I+\alpha R_{\alpha}\end{array}\right] \widetilde{F}, R_{\beta} G\right\rangle_{\mathcal{H}}-\left\langle R_{\alpha} \widetilde{F},\left[\begin{array}{cc}I+\beta R_{\beta} & 0 \ 0 & R_{\beta}\end{array}\right] G\right\rangle_{\tilde{\mathcal{H}}}$
  8. $=G_{1}(\beta)^{} \widetilde{F}{2}(\alpha)$, $\left\langle\left[\begin{array}{cc}R{\alpha} & 0 \ 0 & I+\alpha R_{\alpha}\end{array}\right] \widetilde{F},\left(I+\beta R_{\beta}\right) G\right\rangle_{\varkappa}-\left\langle\left(I+\alpha R_{\alpha}\right) \widetilde{F},\left[\begin{array}{cc}I+\beta R_{\beta} & 0 \ 0 & R_{\beta}\end{array}\right] G\right\rangle_{\tilde{\varkappa}}$
  9. $=G_{2}(\beta)^{} \widetilde{F}_{1}(\alpha)$
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信号处理与线性系统代考

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|The focus here

然而,我们这里的重点不是揷值方面,而是相关的再生核希尔伯特空间的内在结构。本文的主要目的是找到定理的 Stieltjes 级对应物 $1.3$ 和 $1.4$ 。具体而言,在第 3 节中,我们将考虑以下内容:
问题 1.10。给定两个再生核希尔伯特空间 $\mathcal{H}$ 和 $\tilde{\mathcal{H}}$ 的 $\widehat{\mathcal{G}}$-值函数亚纯在 $\Omega$ ,找到函数存在的充分必要条件 $\Theta \in \mathcal{M S}(\mathcal{G}, \Omega)$ 这样 $\mathcal{H}=\mathcal{H}(\Theta)$ 和 $\widetilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(P \Theta P^{-1}\right)$. 如果 $\mathcal{H}$ 和 $\widetilde{\mathcal{H}}$ 表示为可观察性运算符的范围 $\mathcal{H}=\operatorname{Ran} \mathcal{O} \Pi, A, \mu \quad$ and $\quad \tilde{\mathcal{H}}=\operatorname{Ran} \mathcal{O} \tilde{\Pi}, \tilde{A}, \mu$
直接根据算子找到充要条件 $\Pi, A, \widetilde{\Pi}, \widetilde{A}$ 让它发生 $\mathcal{H}=\mathcal{H}(\Theta)$ 和 $\tilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)$ 对于一些 $\Theta$.
定理中提出了这些问题的解决方案 $3.1$ (定理 $1.3$ 的 Stieltjes 类比) 和定理4.1 (定理 $1.4$ 的 Stieltjes 类似物) 。 最后我们注意到再生内核空间 $\mathcal{H}(\Theta)$ 确定功能 $\Theta \in \mathcal{M P}(\mathcal{G}, \Omega)$ 只达到一个单一的常数右因子 $\Upsilon$. 尽管 $\Theta \Upsilon$ 在 Pick 类中 $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G}, \Omega)$ 每当 $\Theta \in \mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G}, \Omega)$ 对于任何常数 $J$ – 酉算子 $\Upsilon$ ,乘法 Stieltjes 类的相应属性通常会失败。因 此,要表明,如果 $\Theta$ 是这样的 $\mathcal{H}=\mathcal{H}(\Theta)$ 和 $\widetilde{\mathcal{H}}=\mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)$ ,则有常数J-酉算子的选择 $\Upsilon$ 和 $\tilde{\Upsilon} 以$ 便 这个问题在第 $4.2$ 以下。
本文的结构如下。第 2 节介绍了一些关于同步的材料 $J$-一对克林空间算子的西等价以及一些涉及算子的恒等式 $R_{\alpha}$ 为的再生核希尔伯特空间对的内在结构表征 $\mathcal{H}(\Theta), \mathcal{H}\left(\Theta_{P}\right)$ )以固有的几何、结构形式,而在第 4 节中,这些结 果在明确的状态空间坐标中重新表述。

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在本节中,我们描述了对\left{\mathcal{H}(\Theta), \mathcal{H}\left(P \Theta P^{-1}\right)\right}在不变性和结构恒等式方面。 $\mathcal{H}\left(P \Theta P^{-1}\right)$ 这是必要和充分的

  1. 对于每个 $\alpha \in \Omega$, 不变条件
    $$
    R_{\alpha} \mathcal{H} \subset \mathcal{H}, \quad R_{\alpha} \tilde{\mathcal{H}} \subset \widetilde{\mathcal{H}}
    $$
    保持以及耦合不变条件
    $$
    \left[\begin{array}{llll}
    I+\alpha R_{\alpha} & 0 & 0 & R_{\alpha}
    \end{array}\right] \mathcal{H} \subset \tilde{\mathcal{H}} \text { and }\left[\begin{array}{llll}
    R_{\alpha} & 0 & 0 & I+\alpha R_{\alpha}
    \end{array}\right] \tilde{\mathcal{H}} \subset \mathcal{H} .
    $$
  2. 以下四个恒等式适用于所有功能
  3. $F=\left[\begin{array}{ll}F_{1} & F_{2}\end{array}\right] \in \mathcal{H}, \quad G=\left[\begin{array}{ll}G_{1} & G_{2}\end{array}\right] \in \mathcal{H}, \quad \widetilde{F}=[\widetilde{F} 1 \widetilde{F} 2] \in \widetilde{\mathcal{H}}, \quad \widetilde{G}=[\widetilde{G} 1 \widetilde{G} 2] \in \widetilde{\mathcal{H}}$
  4. 并为所有人 $\alpha, \beta \in \Omega$ :
  5. $\left\langle R_{\alpha} F,\left(I+\beta R_{\beta}\right) G\right\rangle_{\mathcal{H}}-\left\langle\left[I+\alpha R_{\alpha} \quad 0 \quad 0 \quad R_{\alpha}\right] F,\left[I+\beta R_{\beta} \quad 0 \quad 0 \quad R_{\beta}\right] G\right\rangle_{\tilde{\mathcal{H}}}$
  6. $=G_{2}(\beta) F_{1}(\alpha)$,
    $\left\langle\left[\begin{array}{llll}R_{\alpha} & 0 & 0 & I+\alpha R_{\alpha}\end{array}\right] \widetilde{F},\left[\begin{array}{llll}R_{\beta} & 00 & I+\beta R_{\beta}\end{array}\right] \widetilde{G}\right\rangle_{\mathcal{H}}-\left\langle\left(I+\alpha R_{\alpha}\right) \widetilde{F}, R_{\beta} \widetilde{G}\right\rangle_{\tilde{\mathcal{H}}}$ $=\widetilde{G} 2(\beta) \widetilde{F} 1(\alpha)$,
  7. $\left\langle\left[\begin{array}{llll}R_{\alpha} & 0 & 0 & I+\alpha R_{\alpha}\end{array}\right] \widetilde{F}, R_{\beta} G\right\rangle_{\mathcal{H}}-\left\langle R_{\alpha} \widetilde{F},\left[I+\beta R_{\beta} \quad 00 \quad R_{\beta}\right] G\right\rangle_{\tilde{\mathcal{H}}}$
  8. $=G_{1}(\beta) \widetilde{F} 2(\alpha)$, 9. $=G_{2}(\beta) \widetilde{F}_{1}(\alpha)$
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电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|ELEN30012

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|The Stieltjes and multiplicative Stieltjes classes

An important subclass of the Pick class is the Stieltjes class denoted here by $\mathcal{S}(\widehat{\mathcal{G}})$, consisting of functions $S$ in the Pick class $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ with analytic continuation across the negative half-axis $\mathbb{R}^{-}$and taking positive semidefinite values on $\mathbb{R}^{-}$:
$$
\frac{S(z)-S(z)^{}}{z-\bar{z}} \succeq 0(z \notin \mathbb{R}), \quad S(x) \succeq 0 \quad(x<0) . $$ Stieltjes functions made their first explicit appearance in [44] as continued fractions of certain type and as Cauchy transforms of positive measures on $\mathbb{R}^{+}=[0, \infty)$. Being special instances of absolutely monotone functions, operator monotone functions and Pick functions, they have been extensively studied in various contexts $[12,29,30,34,33,37,43,45]$. Such functions have the alternative characterization as being those functions $S \in \mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ such that the function $z \mapsto z S(z)$ is also in $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ (see [33] for the scalar case – the operator-valued case is similar). This leads to the kernel characterization of the Stieltjes class: an $\mathcal{L}(\mathcal{G})$-valued function $S$ is in $\mathcal{S}(\mathcal{G})$ if and only if both kernels $$ \mathfrak{K}(z, \omega)=\frac{S(z)-S(\omega)^{}}{z-\bar{\omega}} \text { and } \widetilde{\mathfrak{K}}(z, \omega)=\frac{z S(z)-\bar{\omega} S(\omega)^{*}}{z-\bar{\omega}}
$$
are positive on the upper half-plane.

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Connections with interpolation theory

The importance of multiplicative Pick functions for interpolation theory arises from the fact that the linear fractional map based on a function $\Theta \in \mathcal{M} \mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ maps the class $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ into itself. Choosing $\Theta$ with a suitable pole/zero structure then implies that the linear-fractional map based on $\Theta$ gives rise to a parametrization (with free parameter from the Pick class $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ ) of the solution set of a given interpolation problem in the class $\mathcal{P}(\mathcal{G})$; we refer to $[11,42]$ for specific examples. It turns out the multiplicative Stieltjes class $\mathcal{M S}(\mathcal{G}, \mathbb{C})$ has similar applications in interpolation theory for the additive Stieltjes class $\mathcal{S}(\mathcal{G})$ as the linear fractional map based on a function $\Theta \in \mathcal{M} \mathcal{S}(\mathcal{G})$ not only maps the class $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ into itself, but also the class $\mathcal{S}(\mathcal{G})$ into itself. In the context of the Nevanlinna-Pick interpolation problem, multiplicative Stieltjes functions appeared explicitly in the series of papers $[23,25,26]$; see also $[2,13,14,15,24,25,26]$ for other examples and far-reaching generalizations. From the integral representation (1.27) for the Stieltjes class, we see that the Stieltjes moment problem going back to the nineteenth century [44] can be seen as a boundary version of a Stieltjes interpolation problem. The Stieltjes class also arises in the recent work of Agler-Tully-Doyle-Young [1] on characterizing boundary directional derivatives of Schur-class functions on the bidisk.

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信号处理与线性系统代考

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|The Stieltjes and multiplicative Stieltjes classes

Pick 类的一个重要子类是 Stieltjes 类,在此表示为 $S(\widehat{\mathcal{G}})$ ,由函数组成 $S$ 在 Pick 类中 $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ 在负半轴上具有解析延拓 $\mathbb{R}^{-}$并取半正定值 $\mathbb{R}^{-}$:
$$
\frac{S(z)-S(z)}{z-\bar{z}} \succeq 0(z \notin \mathbb{R}), \quad S(x) \succeq 0 \quad(x<0) .
$$
Stieltjes 函数在 [44] 中作为某种类型的连分数和正测量的柯西变换在 [44] 中首次明确出现 $\mathbb{R}^{+}=[0, \infty)$. 作为绝 对单调函数、算子单调函数和 Pick 函数的特例,它们在各种情况下得到了广泛的研究
$[12,29,30,34,33,37,43,45]$. 此类功能具有作为这些功能的替代特征 $S \in \mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ 使得函数 $z \mapsto z S(z)$ 也在 $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ (有关标量情况,请参见 [33] – 运算符值情况类似) 。这导致了 Stieltjes 类的内核特征: $\mathcal{L}(\mathcal{G})$ 值函数 $S$ 在 $\mathcal{S}(\mathcal{G})$ 当且仅当两个内核
$$
\mathfrak{K}(z, \omega)=\frac{S(z)-S(\omega)}{z-\bar{\omega}} \text { and } \widetilde{\Re}(z, \omega)=\frac{z S(z)-\bar{\omega} S(\omega)^{*}}{z-\bar{\omega}}
$$
在上半平面上为正。

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Connections with interpolation theory

乘法 Pick 函数对于揷值理论的重要性源于基于函数的线性分数映射 $\Theta \in \mathcal{M P}(\widehat{\mathcal{G}})$ 映射类 $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ 进入自身。选择 $\Theta$ 具有合适的极点/零结构意味着线性分数映射基于 $\Theta$ 产生参数化 (使用 Pick 类的自由参数 $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ ) 类中给定揷值问题 的解集 $\mathcal{P}(\mathcal{G})$; 我们指 $[11,42]$ 具体例子。原来是乘法 Stieltjes 类 $\mathcal{M} \mathcal{S}(\mathcal{G}, \mathbb{C})$ 在加法 Stieltjes 类的揷值理论中有类 似的应用 $\mathcal{S}(\mathcal{G})$ 作为基于函数的线性分数映射 $\Theta \in \mathcal{M} \mathcal{S}(\mathcal{G})$ 不仅映射类 $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ 融入自身,也融入班级 $\mathcal{S}(\mathcal{G})$ 进入自 身。在 Nevanlinna-Pick 揷值问题的背景下,乘法 Stieltjes 函数明确出现在系列论文中 $[23,25,26]$; 也可以看看 $[2,13,14,15,24,25,26]$ 对于其他示例和影响深远的概括。从 Stieltjes 类的积分表示 (1.27) 中,我们看到可以追 溯到 19 世纪 [44] 的 Stieltjes 矩问题可以看作是 Stieltjes 揷值问题的边界版本。Stieltjes 类也出现在 Agler-TullyDoyle-Young [1] 最近关于在 bidisk 上表征 Schur 类函数的边界方向导数的工作中。

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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

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
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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
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电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|ELECENG4112

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信号处理是一个电气工程的分支领域,主要是分析、修改和合成信号,如声音、图像和科学测量。

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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Reproducing kernel Hilbert spaces with additional structure

In this paper we shall be interested in how additional properties of the positive kernel $K$ translate to additional structural properties of the reproducing kernel Hilbert space $\mathcal{H}{K}$. A specific form for the positive kernel $K$ of interest for us can be explained as follows. Given a Hilbert space $\mathcal{G}$, we define the unitary selfadjoint operator $$ J=\left[\begin{array}{cc} 0 & i I{\mathcal{G}} \
-i I_{\mathcal{G}} & 0
\end{array}\right] \in \mathcal{L}(\mathcal{G} \oplus \mathcal{G})
$$
To distinguish the summands in the direct sum $\widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus \mathcal{G}$, we identify the first summand with the subspace $\mathcal{G}=\left{\left[\begin{array}{c}x \ 0\end{array}\right], x \in \mathcal{G}\right}$ of $\widehat{\mathcal{G}}$ and represent $\widehat{\mathcal{G}}$ as
$$
\widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus J \mathcal{G} .
$$
We choose and fix a non-empty open subset $\Omega \subset \mathbb{C}$ which is symmetric about the real axis $\mathbb{R}$ and consider a Hilbert space $\mathcal{H}$ whose elements are $\widehat{\mathcal{G}}$-valued functions meromorphic in $\Omega$. Any reference to the value of a meromorphic function at $\alpha \in \Omega$ assumes that the function is analytic at $\alpha$.

Definition 1.2. We say that $\mathcal{H}$ is a space $\mathcal{H}(\Theta)$ if it admits a reproducing kernel $K_{\Theta}$ of the form
$$
K_{\Theta}(z, \omega):=\frac{J-\Theta(z) J \Theta(\omega)^{}}{i(\bar{\omega}-z)} $$ for some function $\Theta$ meromorphic on $\Omega$, subject to $$ \Theta(z) J \Theta(\bar{z})^{}=\Theta(\bar{z})^{*} J \Theta(z)=J \quad \text { for all } \quad z \in \Omega,
$$ i.e., if H = HKΘ =: H(Θ) where KΘ is as in (1.4)–(1.5).

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|The Pick class and connections

Let us recall the Pick class $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ (in the literature also known as NevanlinnaHerglotz class and sometimes also simply as $R$-class) consisting of $\mathcal{L}(\mathcal{G})$-valued functions holomorphic on the upper half-plane $\mathbb{C}{+}$with values there having positive semidefinite imaginary part, i.e., the functions $S: \mathbb{C}{+} \rightarrow \mathcal{L}(\mathcal{G})$ such that the kernel
$$
\mathfrak{K}{S}(z, \omega)=\frac{S(z)-S(\omega)^{}}{z-\bar{\omega}} $$ is positive on $\mathbb{C}{+} .$In fact, if the kernel (1.18) is positive on a domain $\Omega \subset \mathbb{C}{+}$, it can be (uniquely) extended as a positive kernel to all of $\mathbb{C}{+}$due to the Pick interpolation theorem. It is convenient (and is consistent with Nevanlinna-Herglotz integral formula) furthermore to extend Pick functions to the lower half-plane by reflection: define $S(z)=S(\bar{z})^{}$ for $z \in \mathbb{C}^{-}$.

Let us note that the kernel $\mathfrak{K}{S}$ can be rewritten in a more aggregate form as $$ \begin{aligned} \mathfrak{K}{S}(z, \bar{\omega}) &=\frac{\left[\begin{array}{ll}
I & S(z)
\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}
0 & i I_{\mathcal{G}} \
-i I_{\mathcal{G}} & 0
\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
I \
S(\omega)^{} \end{array}\right]}{i(\bar{\omega}-z)} \ &=\frac{\left[\begin{array}{ll} I & S(z) \end{array}\right] \mathcal{J}{\mathcal{P}}\left[\begin{array}{c} I \ S(\omega)^{}
\end{array}\right]}{i(\bar{\omega}-z)}, \quad \text { where } \quad \mathcal{J}{\mathcal{P}}=\left[\begin{array}{cc}
0 & i I_{\widehat{\mathcal{G}}} \
i I_{\widehat{\mathcal{G}}} & 0
\end{array}\right] .
\end{aligned}
$$
In case we replace $\mathcal{G}$ with $\widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus J \mathcal{G}$, comparison of (1.19) with (1.6) suggests the close connection between the multiplicative Pick class $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G})$ and the Pick class over $\widehat{\mathcal{G}}$, i.e., $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$; the kernel $K_{\Theta}$ built from $\Theta$ appearing in (1.6) has exactly the same form as the kernel $\mathfrak{K}{S}$ built from $S$ appearing in (1.19), but with the aggregate signature matrix $\mathcal{J}{\mathcal{M} \mathcal{P}}$ for the class $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G})$ replaced by the aggregate signature matrix $\mathcal{J}{\mathcal{P}}$ for the class $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$. In fact there is a simple linear-fractional transformation $T{\mathcal{P G}}$ (called the Potapov-Ginzburg transformation (see [27]) which maps $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ bijectively to $\mathcal{M P}(\mathcal{G})$ and which can be derived as follows.

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信号处理与线性系统代考

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|Reproducing kernel Hilbert spaces with additional structure

在本文中,我们将对正核的附加属性感兴趣 $K$ 转化为再生核希尔伯特空间的附加结构特性 $\mathcal{H} K$. 正核的具体形式 $K$ 我们感兴趣的可以解释如下。给定希尔伯特空间 $\mathcal{G}$ ,我们定义酉自伴随算子
$$
J=\left[\begin{array}{lll}
0 & i I \mathcal{G}-i I_{\mathcal{G}} & 0
\end{array}\right] \in \mathcal{L}(\mathcal{G} \oplus \mathcal{G})
$$
区分直接和中的和 $\widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus \mathcal{G}$ ,我们用子空间识别第一个和
$$
\widehat{\mathcal{G}}=\mathcal{G} \oplus J \mathcal{G} .
$$
我们选择并修复一个非空的开放子集 $\Omega \subset \mathbb{C}$ 它关于实轴对称 $\mathbb{R}$ 并考虑一个希尔伯特空间 $\mathcal{H}$ 其元素是 $\widehat{\mathcal{G}}$-值函数亚纯 在 $\Omega$. 对亚纯函数值的任何引用 $\alpha \in \Omega$ 假设函数是解析的 $\alpha$.
定义 1.2。我们说 $\mathcal{H}$ 是一个空间 $\mathcal{H}(\Theta)$ 如果它承认一个再生内核 $K_{\Theta}$ 形式的
$$
K_{\Theta}(z, \omega):=\frac{J-\Theta(z) J \Theta(\omega)}{i(\bar{\omega}-z)}
$$
对于某些功能 $\Theta$ 亚形上 $\Omega$, 受
$$
\Theta(z) J \Theta(\bar{z})=\Theta(\bar{z})^{*} J \Theta(z)=J \quad \text { for all } \quad z \in \Omega,
$$
即,如果 $H=H K \Theta=: H(\Theta)$ 其中 $K \Theta$ 在 (1.4)-(1.5) 中。

电子工程代写|信号处理与线性系统作业代写Signal Processing and Linear Systems代考|The Pick class and connections

让我们回顾一下Pick类 $\mathcal{P}(\mathcal{G})$ (在文献中也称为 NevanlinnaHerglotz 类,有时也简称为 $R$-类) 包括 $\mathcal{L}(\mathcal{G})$ 上半平 面上全纯的值函数 $\mathbb{C}+$ 具有正半定虚部的值,即函数 $S: \mathbb{C}+\rightarrow \mathcal{L}(\mathcal{G})$ 这样内核
$$
\mathfrak{K} S(z, \omega)=\frac{S(z)-S(\omega)}{z-\bar{\omega}}
$$
是积极的 $\mathbb{C}+$. 事实上,如果内核 (1.18) 在域上是正数 $\Omega \subset \mathbb{C}+$ ,它可以 (唯一地) 作为一个正内核扩展到所有
$\mathbb{C}+$ 由于 Pick 揷值定理。此外,通过反射将 Pick 函数扩展到下半平面很方便 (并且与 Nevanlinna-Herglotz 积分 公式一致):定义 $S(z)=S(\bar{z})$ 为了 $z \in \mathbb{C}^{-}$.
让我们注意到内核 ${S$ 可以以更聚合的形式重写为 ,那是, $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$; 内核 $K_{\Theta}$ 由 $\Theta(1.6)$ 中出现的形式与内核完全相同 $\mathfrak{K} S$ 由 $S$ 出现在 (1.19) 中,但带有聚合签名矩阵 $\mathcal{J M} \mathcal{P}$ 为班级 $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G})$ 替换为聚合签名矩阵 $\mathcal{J} \mathcal{P}$ 为班级 $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$. 实际上有一个简单的线性分数变换 $T \mathcal{P G}$ (称为 Potapov-Ginzburg 变换(参见 [27]),它映射 $\mathcal{P}(\widehat{\mathcal{G}})$ 双射地 $\mathcal{M} \mathcal{P}(\mathcal{G})$ 并且可以如下推导。

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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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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
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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。

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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。

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