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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYC20014

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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的,缓慢变化的,或形成波。电磁波一般被称为光,遵守光学定律。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYC20014

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Field Lines

By definition, electric field lines are drawn to follow the same direction as the electric field vector at any point. Furthermore, the electric field vector is tangent to the line at every point along the field line.

The electric field lines are such that $\mathbf{E}$ is tangent to the electric field line at each point. The number of lines per unit surface area passing a surface perpendicular to the lines is proportional to the magnitude $|\mathbf{E}|$ in that region. Furthermore, the lines are directed radially away from the positive point charge. Moreover, the lines are directed radially toward the negative point charge.

In Fig. 1.7, we show the electric field lines of a negative and positive point charge. It can be seen that for a negative point charge, $-q$, the electric field lines are drawn toward the charge (see Fig. 1.7a). On the other hand, for a positive point charge, $+q$, electric field lines are leaving the charge, as shown in Fig. 1.7b.

The following general rules for drawing electric field lines apply:
The lines start from a positive charge and end on a negative charge. Also, the number of lines drawn, leaving a positive charge, or approaching a negative charge is proportional to the magnitude of the charge. Moreover, no two field lines can cross.

In Fig. 1.8, we show the electric field vector for a positive point charge $+q$ located at the point $(0,3,0)$ (Fig. 1.8b) and a negative point charge $-q$ located at $(0,-3,0)$ (Fig. 1.8a), colored according to the magnitude of the electric field $\mathbf{E}$ using a color scaling. as depicted in Fig. 1.8. Besides, the electric field lines of the resultant electric field are shown in Fig. 1.8c.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Motion in Uniform Electric Field

Suppose a charge particle of mass $m$ and charge $q$ is moving in a uniform electric field $\mathbf{E}$. Electric field $\mathbf{E}$ exerts on a particle placed in it the force
$$
\mathbf{F}=q \mathbf{E}
$$

If that force is equal to the resultant force exerted on the particle, it causes the particle to accelerate, based on Newton’s second law:
$$
m \mathbf{a}=q \mathbf{E}
$$
The acceleration gained by the charge is given as
$$
\mathbf{a}=\frac{q}{m} \mathbf{E}
$$
Therefore, if $\mathbf{E}$ is uniform (that is, constant in magnitude and direction), then a is constant. Furthermore, if the particle has a positive charge, then its acceleration is in the direction of the electric field. On the other hand, if the particle has a negative charge, then its acceleration is in the direction opposite the electric field.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYC20014

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Field Lines

根据定义,绘制的电场线遵循与任意点处的电场矢量相同的方向。此外,电场矢量在沿场线的每一点都 与线相切。
电场线是这样的E在每一点都与电场线相切。通过垂直于线的表面的每单位表面积的线数与大小成正比 $|\mathbf{E}|$ 在那个地区。此外,这些线径向远离正点电荷。此外,这些线径向指向负点电荷。
在图 1.7 中,我们显示了负点电荷和正点电荷的电场线。可以看出,对于负点电荷, $-q$ ,电场线被拉向 电荷 (见图 1.7a) 。另一方面,对于正点电荷, $+q$ ,电场线离开电荷,如图 1.7b 所示。
以下绘制电场线的一般规则适用:
线从正电荷开始,到负电荷结束。此外,画线的数量、离开正电荷或接近负电荷与电荷的大小成正比。 此外,没有两条场线可以交叉。
在图 1.8 中,我们显示了正点电荷的电场矢量 $+q$ 位于点 $(0,3,0)$ (图 1.8b) 和负点电荷 $-q$ 位于 $(0,-3,0)$ (图 1.8a),根据电场大小若色 $\mathbf{E}$ 使用颜色缩放。如图 $1.8$ 所示。此外,合成电场的电场线 如图 1.8c 所示。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Motion in Uniform Electric Field

假设一个带电粒子的质量 $m$ 并充电 $q$ 在均匀电场中运动 $\mathbf{E}$. 电场 $\mathbf{E}$ 对放置在其中的粒子施加力
$$
\mathbf{F}=q \mathbf{E}
$$
如果该力等于施加在粒子上的合力,它会导致粒子加速,根据牛顿第二定律:
$$
m \mathbf{a}=q \mathbf{E}
$$
电荷获得的加速度为
$$
\mathbf{a}=\frac{q}{m} \mathbf{E}
$$
因此,如果 $\mathbf{E}$ 是均匀的(即大小和方向恒定),则 $a$ 是恒定的。此外,如果粒子带正电荷,则其加速度 沿电场方向。另一方面,如果粒子带负电荷,则其加速度方向与电场相反。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|ELEC3104

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Force Fields

The field forces act through space, producing an effect even when no physical contact between the objects occurs. As an example, we can mention the gravitational field. Michael Faraday developed a similar approach to electric forces. That is, an electric field exists in the region of space around any charged body, and when another charged body is inside this region of the electric field, an electric force acts on it.

Definition 1.2 The electric field $\mathbf{E}$ at a point in space is defined as the electric force $\mathbf{F}_e$ acting on a positive test charge $q_0$ placed at that point divided by the magnitude of the test charge:
$$
\mathbf{E}=\frac{\mathbf{F}_e}{q_0}
$$

The vector $\mathbf{E}$ has the SI units of newtons per coulomb (N/C). Figure $1.3$ illustrates the electric field $\mathbf{E}$ created by a positively charged sphere with total charge $Q$ at the positive test charge $q_0$. Here, we have assumed that the test charge $q_0$ is small enough that it does not disturb the charge distribution of the sphere responsible for the electric field.

Note that $\mathbf{E}$ is the field produced by some charge external to the test charge, and it is not the field produced by the test charge itself. Also, note that the existence of an electric field is a property of its source. For example, every electron comes with its electric field. An electric field exists at a point if a test charge at rest at that point experiences an electric force. The electric field direction is the direction of the force on a positive test charge placed in the field. Once we know the magnitude and direction of the electric field at some point, the electric force exerted on any charged particle (either positive or negative) placed at that point can be calculated. The electric field exists at some point space, including the free space, independent of the existence of another test charge at that point.

To determine the direction of electric field, consider a point charge $q$ located some distance $r$ from a test positive charge $q_0$ located at a point $P$, as shown in Fig. 1.4. Coulomb’s law defines the force exerted by $q$ on $q_0$ as
$$
\mathbf{F}_e=k_e \frac{q q_0}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
where $\hat{\mathbf{r}}$ represents the usual unit vector directed from $q$ toward $q_0$ (see Fig. 1.4). Electric field created by $q$ (positive or negative) is $$
\mathbf{E}=\frac{\mathbf{F}_e}{q_0}=k_e \frac{q}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
From Eq. (1.11), when $q<0$, then $\mathbf{E}$ is pointing opposite to vector $\hat{\mathbf{r}}$, and hence the electric field of a negative charge is pointing toward that charge, see Fig. 1.4a. On the other hand, when $q>0, \mathbf{E}$ and $\hat{\mathbf{r}}$ are parallel, and hence the electric field of a positive charge is pointing away from that charge, as shown in Fig. 1.4b.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Superposition Principle

According to superposition principle, at any point $P$, the total electric field due to a set of discrete point charges, $q_1, q_2, \ldots, q_N$, positive and negative charges, is equal to the sum of the individual charge electric field vectors (see Fig. 1.5). Mathematically, we can write
$$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N \mathbf{E}i=\sum{i=1}^N k_e \frac{q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^2} \hat{\mathbf{r}}_i
$$
In Eq. (1.12), $\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|$ is the distance from $q_i$ to the point $P$ (the location of a test charge), where $\mathbf{r}$ is the position vector of the point $P$ with respect to some reference frame, as indicated in Fig. 1.5, and $\mathbf{r}_i$ is the position vector of the charge $i$ in that reference frame. Furthermore, $\hat{\mathbf{r}}_i$ is a unit vector directed from $q_i$ toward $P$.

Note that in Eq. (1.12) the dependence of $\mathbf{E}$ on only position vector of point $P$. r. assumes a static configuration of the charges in space. That is, for some other configuration distribution of charges in space, $\mathbf{E}$ at the same point $P$ may be different. Note that often for convenience, Eq.(1.12) is also written as $$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N k_e \frac{q_i\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right)}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^3}
$$
where
$$
\hat{\mathbf{r}}_i=\frac{\mathbf{r}-\mathbf{r}_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|}
$$
If the distances between charges in a set of charges are much smaller, compare with the distance of the set from a point where the electric field is to be calculated, then charge distribution is continuous.

To calculate the net electric field created by a continuous charge distribution in some volume $V$, we follow these steps. First, we divide the charge distribution into macroscopically small elements with small charge $\Delta q_i$, as shown in Fig. 1.6a. $\Delta q_i=\rho_i \Delta V$, where $\rho_i$ is seen from a microscopic viewpoint as a uniform charge density within the volume element $i$, which represents one of the possible configurations of microscopic description. It is important to note that with “macroscopically small” we should understand a small volume in space with a characteristic microscopic configuration of the charges inside it that can, on average, macroscopically be represented as a point-like charge, $\Delta q_i$. Then, we calculate the electric field due to one of these macroscopically point charges, $\Delta q_i$, at some point $P$ at distance $\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|$ from the charge element, $\Delta q_i$, as
$$
\Delta \mathbf{E}\left(\mathbf{r}, \mathbf{r}_i\right)=k_e \frac{\Delta q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^2} \hat{\mathbf{r}}_i
$$
where $\hat{\mathbf{r}}_i$ is a unit vector directed from the charge element $\Delta q_i$ toward $P$. Here, $\mathbf{r}$ is position vector of point $P$ in some reference frame, and $\mathbf{r}_i$ is the position vector of the macroscopically point charge $\Delta q_i$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|ELEC3104

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Force Fields

场力通过空间作用,即使在物体之间没有发生物理接触时也会产生效果。例如,我们可以提到引力场。 迈克尔法拉第开发了一种类似的电力方法。也就是说,任何带电体周围的空间区域都存在电场,当另一 个带电体位于该电场区域内时,就会对其作用电力。
定义 $1.2$ 电场 $\mathbf{E}$ 在空间中的一点被定义为电力 $\mathbf{F}_e$ 作用于正测试电荷 $q_0$ 放置在该点除以测试电荷的大小:
$$
\mathbf{E}=\frac{\mathbf{F}_e}{q_0}
$$
载体 $\mathbf{E}$ 具有牛顿每库仑 (N/C) 的 SI 单位。数字1.3说明电场 $\mathbf{E}$ 由带总电荷的带正电的球体产生 $Q$ 在积极的 测试电荷 $q_0$. 在这里,我们假设测试充电 $q_0$ 足够小,不会干扰负责电场的球体的电荷分布。
注意 $\mathbf{E}$ 是由测试电荷外部的一些电荷产生的场,而不是由测试电荷本身产生的场。另请注意,电场的存在 是其来源的一个属性。例如,每个电子都带有电场。如果静止的测试电荷在该点受到电力,则该点存在 电场。电场方向是放置在场中的正测试电荷所受力的方向。一旦我们知道某一点电场的大小和方向,就 可以计算出施加在该点的任何带电粒子(正或负)上的电力。电场存在于空间的某一点,包括自由空 间,与该点是否存在另一个测试电荷无关。
要确定电场的方向,请考虑点电荷 $q$ 位于一定距离 $r$ 来自测试正电荷 $q_0$ 位于一个点 $P$ ,如图1.4所示。库仑 定律定义了施加的力 $q$ 在 $q_0$ 作为
$$
\mathbf{F}_e=k_e \frac{q q_0}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
在哪里 $\hat{\mathbf{r}}$ 表示通常的单位向量 $q$ 朝向 $q_0$ (见图 1.4)。产生的电场 $q$ (正面或负面) 是
$$
\mathbf{E}=\frac{\mathbf{F}_e}{q_0}=k_e \frac{q}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
从等式。(1.11),当 $q<0$ ,然后 $\mathbf{E}$ 指向向量的对面 $\hat{\mathbf{r}}$ ,因此负电荷的电场指向该电荷,见图 1.4a。另一 方面,当 $q>0, \mathbf{E}$ 和 $\hat{\mathbf{r}}$ 是平行的,因此正电荷的电场指向远离该电荷的方向,如图 1.4b 所示。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Superposition Principle

根据㢶加原理,任意一点 $P$ ,由于一组离散点电荷引起的总电场, $q_1, q_2, \ldots, q_N$ ,正电荷和负电荷,等 于各个电荷电场矢量的总和 (见图 1.5)。在数学上,我们可以写
$$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N \mathbf{E} i=\sum i=1^N k_e \frac{q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}i\right|^2} \hat{\mathbf{r}}_i $$ 在等式中。(1.12), $\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|$ 是距离 $q_i$ 直截了当 $P$ (测试电荷的位置),其中 $\mathbf{r}$ 是点的位置向量 $P$ 关于一些 参考系,如图 1.5 所示,以及 $\mathbf{r}_i$ 是电荷的位置向量 $i$ 在那个参考系中。此外, $\hat{\mathbf{r}}_i$ 是指向的单位向量 $q_i$ 朝向 $P$. 请注意,在等式中。(1.12) 的依赖 $\mathbf{E}$ 仅在点的位置向量上 $P$. 河 假定空间中电荷的静态配置。也就是说, 对于空间中电荷的一些其他配置分布, $\mathbf{E}$ 在同一时间 $P$ 可能不同。请注意,通常为方便起见,Eq.(1.12) 也写为 $$ \mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum{i=1}^N k_e \frac{q_i\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right)}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^3}
$$
在哪里
$$
\hat{\mathbf{r}}_i=\frac{\mathbf{r}-\mathbf{r}_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|}
$$
如果一组电荷中的电荷之间的距离远小于该组到要计算电场的点的距离,则电荷分布是连续的。
计算由某个体积中的连续电荷分布产生的净电场 $V$ ,我们按照这些步骤。首先,我们将电荷分布划分为具 有小电荷的宏观小元素 $\Delta q_i$ ,如图 1.6a 所示。 $\Delta q_i=\rho_i \Delta V$ , 在哪里 $\rho_i$ 从微观角度看是体积元内均匀 的电荷密度 $i$ ,它代表了微观描述的一种可能配置。重要的是要注意,对于“宏观上小”,我们应该理解空 间中的小体积,其内部电荷具有特征性的微观结构,平均而言,可以宏观地表示为点状电荷, $\Delta q_i$. 然 后,我们计算由这些宏观点电荷之一引起的电场, $\Delta q_i$ , 在某一点 $P$ 在远处 $\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|$ 从电荷元素, $\Delta q_i$ ,作为
$$
\Delta \mathbf{E}\left(\mathbf{r}, \mathbf{r}_i\right)=k_e \frac{\Delta q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^2} \hat{\mathbf{r}}_i
$$
在哪里 $\hat{\mathbf{r}}_i$ 是从电荷元素指向的单位向量 $\Delta q_i$ 朝向 $P$. 这里, $\mathbf{r}$ 是点的位置向量 $P$ 在一些参考系中,和 $\mathbf{r}_i$ 是 宏观点电荷的位置矢量 $\Delta q_i$.

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有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS3040

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electrical Charges

There exist several simple experiments to demonstrate the existence of electrical charges and forces. For example,

  1. When we comb our hair on a dry day, we find that the comb attracts pieces of paper.
  2. The same effect of attracting pieces of paper occurs when materials such as glass or rubber are rubbed with silk or fur.

As a general rule, for every material behaving in that way, we can say that it is electrified, or it becomes electrically charged.

Benjamin Franklin (1706-1790) found that there exist two types of electric charges, namely positive and negative. The following experiment can be used to demonstrate his finding. Suppose that we rubber with fur a hard rubber rod. In addition, we rub a glass rod with silk material. Then, if the glass rod is brought near the rubber rod, we will observe that the two attract each other. However, if we bring near each other two charged rubber rods or two charged glass rods, then the two repel each other. This experiment indicates the existence of two different states of electrification for the rubber and glass. Furthermore, it finds that like charges repel each other and unlike charges attract each other.

By convention, the electric charge on the glass rod is positive, and that on the rubber rod is negative. Based on that convention, any charged object repelled by another charged object must have the same sign of charge with it, and any charged object attracted by another charged object must have an opposite sign of charge. It is important to note that the electricity model of Franklin implies that electric charge is always conserved. That is, an electrified state (positive or negative) is due to the charge transfer from one object to the other. In other words, when an object gains some amount of positive/negative charge, then the other gains an equal amount of the electric charge of the opposite sign.

Robert Millikan (1868-1953), in 1909, discovered that electric charge always appears as a multiple integer of a fundamental amount of charge, called $e$ such that the electric charge $q$, which is a standard symbol for the charge, is quantized as
$$
q=N e
$$
Here, $N$ is an integer number, $N=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Coulomb’s Law

Based on an experiment performed by Coulomb, the electric force between two charged particles at rest is proportional to the inverse of the square of distance $r$ between them and directed along the line joining the two particles. In addition, the electric force is proportional to the charges $q_1$ and $q_2$ on each particle. Also, the electric force is attractive if the charges are of opposite sign and repulsive if the charges have the same sign. That is known as Coulomb’s Law.

Definition 1.1 Force is proportional to the product of the magnitudes of the charges and inversely proportional to the square of the distance between them. Mathematically, the law may be written as
$$
F=k_e \frac{\left|q_1\right|\left|q_2\right|}{r^2}
$$
In Eq. (1.2), $k_e$ is the Coulomb constant. Note that, in SI, the unit of charge is the coulomb (C). Therefore, the Coulomb constant $k_e$ in SI units has the value
$$
k_e=8.9875 \times 10^9 \mathrm{~N} \cdot \mathrm{m}^2 / \mathrm{C}^2
$$
Often, the constant is written as $$
k_e=\frac{1}{4 \pi \epsilon_0}
$$
where $\epsilon_0$ is the permittivity of free space given by
$$
\epsilon_0=8.8542 \times 10^{-12} \mathrm{C}^2 / \mathrm{N} \cdot \mathrm{m}^2
$$
Coulomb’s force is a vector; hence it has a magnitude expressed by Eq. (1.2) and a direction. Therefore, the Coulomb’s law can be expressed in vector form concerning the electric force, $\mathbf{F}{12}$, exerted by the charge $q_1$ (positive or negative) on another charge $q_2$ (positive or negative) as $$ \mathbf{F}{12}=k_e \frac{q_1 q_2}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
In Eq. (1.6), $\hat{\mathbf{r}}$ denotes a unit vector pointing from $q_1$ to $q_2$. Note that based on the Newton’s third law, the electric force, $\mathbf{F}{21}$, exerted by a charge $q_2$ (positive or negative) on a second charge $q_2$ (positive or negative) is $$ \mathbf{F}{21}=-\mathbf{F}_{12}
$$
Figure $1.1$ illustrates graphically the direction of Coulomb’s force vectors for different combinations of the pairs of positive and negative charges, namely negativenegative, positive-positive, and negative-positive charge-charge interactions.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS3040

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electrical Charges

有几个简单的实验可以证明电荷和力的存在。例如,

  1. 当我们在干燥的日子㓍头时,我们发现㓍子会吸引纸片。
  2. 当玻璃或橡胶等材料与丝绸或毛皮摩擦时,也会产生吸引纸片的相同效果。
    作为一般规则,对于以这种方式表现的每种材料,我们可以说它带电,或者带电。
    本杰明·富兰克林 (1706-1790) 发现存在两种电荷,即正电荷和负电荷。下面的实验可以用来证明他的 发现。假设我们用毛皮橡胶一根硬橡胶棒。此外,我们用丝绸材料摩擦玻璃棒。然后,如果将玻璃棒靠 近橡胶棒,我们会观察到两者相互吸引。但是,如果我们将两根带电的橡胶棒或两根带电的玻璃棒靠 近,那么两者就会相互排斥。该实验表明橡胶和玻璃存在两种不同的带电状态。此外,它发现同种电荷 相互排斥,不同种电荷相互吸引。
    按照惯例,玻璃棒上的电荷为正,橡胶棒上的电荷为负。根据该约定,任何被另一个带电物体排斥的带 电物体必须具有与其相同的电荷符号,而任何被另一个带电物体吸引的带电物体必须具有相反的电荷符 号。重要的是要注意富兰克林的电模型意味着电荷总是守恒的。也就是说,带电状态 (正或负) 是由于 电荷从一个物体转移到另一个物体。换句话说,当一个物体获得一定量的正/负电荷时,另一个物体获得 等量的相反符号的电荷。

Robert Millikan (1868-1953) 在 1909 年发现电荷总是以基本电荷量的整数倍形式出现,称为 $e$ 这样电荷 $q$ ,这是电荷的标准符号,被量化为
$$
q=N e
$$
这里, $N$ 是一个整数, $N=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Coulomb’s Law

根据库仑所做的实验,两个静止带电粒子之间的电力与距离的平方成反比 $r$ 在它们之间并沿着连接两个粒 子的线引导。此外,电力与电荷成正比 $q_1$ 和 $q_2$ 在每个粒子上。此外,如果电荷具有相反的符号,则电力 是吸引的;如果电荷具有相同的符号,则电力是排斥的。这就是众所周知的库仑定律。
定义 $1.1$ 力与电荷大小的乘积成正比,与电荷之间距离的平方成反比。在数学上,该定律可以写成
$$
F=k_e \frac{\left|q_1\right|\left|q_2\right|}{r^2}
$$
在等式中。 $(1.2), k_e$ 是库仑常数。请注意,在 SI 中,电荷单位是库仑 (C)。因此,库仑常数 $k_e$ 在 SI 单位中 具有价值
$$
k_e=8.9875 \times 10^9 \mathrm{~N} \cdot \mathrm{m}^2 / \mathrm{C}^2
$$
通常,常量写为
$$
k_e=\frac{1}{4 \pi \epsilon_0}
$$
在哪里 $\epsilon_0$ 是自由空间的介电常数
$$
\epsilon_0=8.8542 \times 10^{-12} \mathrm{C}^2 / \mathrm{N} \cdot \mathrm{m}^2
$$
库仑力是矢量;因此它的大小由方程式表示。(1.2) 和一个方向。因此,库仑定律可以用关于电力的矢量 形式表示, $\mathbf{F} 12$, 由电荷施加 $q_1$ (正面或负面) 另一项指控 $q_2$ (正面或负面) 作为
$$
\mathbf{F} 12=k_e \frac{q_1 q_2}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
在等式中。(1.6), $\hat{\mathbf{r}}$ 表示指向的单位向量 $q_1$ 到 $q_2$. 请注意,根据牛顿第三定律,电力, $\mathbf{F} 21$ ,由电荷施加 $q_2$ (正或负) 第二次充电 $q_2$ (正面或负面)是
$$
\mathbf{F} 21=-\mathbf{F}_{12}
$$
数字1.1以图形方式说明了正电荷对和负电荷对的不同组合 (即负负、正-正和负-正电荷-电荷相互作用) 的库仑力矢量的方向。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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|What is Signal Processing

简而言之,信号处理将数学运算应用于信号。信号处理在实践中应用于许多学科。以下是一些顶级示例:
(a) 图像和视频处理。用于工业机器视觉、目标跟踪、媒体压缩、社交媒体照片过滤器等。
(b) 通信系统。用于打包信息以通过嘈杂的信道(有线或无线)传输并在目的地恢复。
(c) 音频混合。用于放大不同频率的声音、消除噪音、卡拉 OK,引入混响、失真和延迟等效果。
(d) 生物医学系统。用于监测生命体征、诊断疾病、指导手术操作等。
(e) 人工智能。自动驾驶汽车、语音/模式识别、智能家居(供暖、电器)、视频游戏等。
(f) 金融市场。预测未来价格(货币、股票、期权、房屋等)并优化投资组合资产配置。

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

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

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

  1. 该系统是线性的,这意味着:
    (a) 该系统是可加的,即,
    (b) 该系统是可扩展的(或同类的),即,
    对于任何实数或复数常数 $a$.
  2. 该系统是时不变的,即如果输出 $y(t)=\backslash m a t h c a \mid{F} \backslash l$ eft $\left{x_{-} 1(t) \backslash r i g h t\right}$, 然后
    $y(t-\backslash t a u)=\backslash$ mathcal ${F} \backslash l$ eft $\left{x_{-} 1(t-1\right.$ Itau $) \backslash$ right $}$
    换句话说,将输入延迟某个常数时间 $\tau$ 将延迟输出并且不进行其他更改。
    使用 L’l’ 系统的部分便利在于我们可以导出 ontipit。 $y(\mathrm{t})$ 给定 inpit $x(t)$ ,如果我们知道系统的即时响应 $h$ (t.) 当输入是 Dirac delta 时,脉冲响应是系统输出,即
    $$
    h(t)=\mathcal{F} \delta(t) .
    $$
    给定脉冲响应 $h(t)$ 对于一个系统,输出是输入信号与脉冲响应的卷积,即
    $$
    y(t)=\int_0^t x(\tau) h(t-\tau) d \tau=x(t) * h(t)=h(t) * x(t)
    $$
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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
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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|EE615

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

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我们提供的数字信号处理Digital Signal Processing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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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|Textbooks

The following textbooks are the most relevant for this module:

  • “Essentials of Digital Signal Processing,” B.P. Lathi and R.A. Green, Cambridge University Press, 2014. Lathi has authored several popular textbooks on signals and systems. This recent text is quite accessible and features strong integration with MATLAB.
  • “Essential MATLAB for engineers and scientists,” B. Hahn and D. Valentine, Academic Press, 7th Edition, 2019. There are many excellent free re-
  • sources for MATLAB, including the official software documentation (go to the help browser within the software or visit https://uk . mathworks. com/help/ matlab/index.html). While this book has only a very brief chapter on signal processing, it is good for a broad overview of MATLAB if you are seeking a general reference. It is also up to date as of MATLAB release $2018 \mathrm{~b}$.
  • “Discrete-Time Signal Processing,” Oppenheim and Schafer, Pearson, 3rd Edition, 2013. Every signal processing textbook will have its relative strengths and weaknesses. This book serves as an alternative to Lathi and Green’s “Essentials of Digital Signal Processing.” While MATLAB is used for some of the examples, it is not thoroughly integrated, but overall this book has greater depth and breadth of topics. For example, it provides better coverage of random processes and signals.
  • We will refer to several other textbooks and resources throughout the module, but they will only be relevant for 1 or 2 lessons each. Please see “Further Reading” at the end of each lesson for details.

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

So what are signals? A signal is a quantity that can be varied in order to convey information. If a signal does not contain useful information (at least not in the current context), then the signal is regarded as noise. You may have a useful audio signal for your neighbour in a lecture, but this could be noise to anyone nearby that is trying to listen to the instructor!

Practically any physical phenomena can be understood as a signal (e.g., temperature, pressure, concentration, voltage, current, impedance, velocity, displacement, vibrations, colour). Immaterial quantities can also be signals (e.g., words, stock prices, module marks). Signals are usually described over time, frequency, and/or spatial domains. Time and frequency will be the most common in the context of this module, but our brief introduction to image processing will treat images as two-dimensional signals.

There are several ways of classifying signals. We will classify according to how they are defined over time and in amplitude. Over time we have:

  1. Continuous-time signals – signals that are specified for every value of time $t$ (e.g., sound level in a classroom).
  2. Discrete-time signals – signals that are specified at discrete values of time (e.g., the average daily temperature). The times are usually denoted by the integer $n$.
    In amplitude we have:
  3. Analogue signals – signals can have any value over a continuous range (e.g., body temperature).
  4. Digital signals – signals whose amplitude is restricted to a finite number of values (e.g., the result of rolling a die).

While we can mix and match these classes of signals, in practice we most often see continuous-time analogue signals (i.e., many physical phenomena) and discrete-time digital signals (i.e., how signals are most easily represented in a computer); see Fig. 1.1. However, digital representations of data are often difficult to analyse mathematically, so we will usually treat them as if they were analogue. Thus, the key distinction is actually continuous-time versus discrete-time, even though for convenience we will refer to these as analogue and digital. The corresponding mathematics for continuous-time and discrete-time signals are distinct, and so they also impose the structure of this module.

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|Textbooks

以下教科书与本模块最相关:

  • “Essentials of Digital Signal Processing”,BP Lathi 和 RA Green,剑桥大学出版社,2014 年。Lathi 撰写了多本关于信号和系统的热门教科书。这篇最近的文章很容易理解,并且与 MATLAB 紧密集成。
  • “工程师和科学家的基本 MATLAB”,B. Hahn 和 D. Valentine,Academic Press,第 7 版,2019 年。
  • MATLAB 的资源,包括官方软件文档(转到软件内的帮助浏览器或访问 https://uk.mathworks.com/help/matlab/index.html)。虽然这本书只有一个非常简短的章节介绍信号处理,但如果您正在寻找一般参考资料,那么它有助于对 MATLAB 进行广泛的概述。它也是最新的 MATLAB 版本2018 b.
  • “离散时间信号处理”,Oppenheim 和 Schafer,Pearson,第 3 版,2013 年。每本信号处理教科书都有其相对优势和劣势。本书可替代 Lathi 和 Green 的“数字信号处理基础”。虽然 MATLAB 用于某些示例,但并未完全集成,但总体而言,本书的主题具有更大的深度和广度。例如,它可以更好地覆盖随机过程和信号。
  • 我们将在整个模块中参考其他几本教科书和资源,但它们每本仅与 1 或 2 节课相关。详情请见每课后的“延伸阅读”。

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

那么什么是信号呢?信号是可以改变以传递信息的量。如果信号不包含有用的信息(至少在当前上下文中不包含),则该信号被视为噪声。您可能在讲座中为您的邻居提供有用的音频信号,但这对于附近任何试图听讲师讲课的人来说可能是噪音!

实际上,任何物理现象都可以理解为信号(例如,温度、压力、浓度、电压、电流、阻抗、速度、位移、振动、颜色)。非物质量也可以是信号(例如,文字、股票价格、模块标记)。信号通常在时间、频率和/或空间域上进行描述。时间和频率在本模块的上下文中是最常见的,但我们对图像处理的简要介绍会将图像视为二维信号。

有几种对信号进行分类的方法。我们将根据它们随时间和振幅的定义方式进行分类。随着时间的推移,我们有:

  1. 连续时间信号——为每个时间值指定的信号吨(例如,教室中的声级)。
  2. 离散时间信号——以离散时间值指定的信号(例如,日平均温度)。次数通常用整数表示n.
    在幅度方面,我们有:
  3. 模拟信号——信号可以在连续范围内具有任何值(例如,体温)。
  4. 数字信号——其幅度被限制在有限数量值内的信号(例如,掷骰子的结果)。

虽然我们可以混合和匹配这些类别的信号,但实际上我们最常看到的是连续时间模拟信号(即许多物理现象)和离散时间数字信号(即信号在计算机中最容易表示的方式);见图 1.1。然而,数据的数字表示通常难以进行数学分析,因此我们通常将它们视为模拟的。因此,关键区别实际上是连续时间与离散时间,尽管为方便起见,我们将它们称为模拟和数字。连续时间和离散时间信号对应的数学是不同的,因此它们也强加了这个模块的结构。

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考 请认准statistics-lab™

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|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”。

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|Learning Outcomes

Welcome to ES3C5: Signal Processing. This document is the official set of notes to supplement the lecture videos. It is written as a series of lessons that correspond to the lectures. Each lesson will align with one to several video lectures. The video lectures focus on highlighting the main theoretical ideas and presenting example problems that are worked on in the videos. These notes are intended to provide a precise, self-contained presentation of all technical material needed for ES3C5, including formal definitions and descriptions of the theoretical ideas. These notes also present additional applications, example problems, code snippets, etc.
This raises two important questions:

  1. Do you need to read these notes if you watch the video lectures?
  2. Do you need to watch the video lectures if you read these notes?
    In practice, depending on your personal approach to learning, you may find the videos more helpful than the notes, or vice versa. Nevertheless, it is recommended that you use both.
    A few reasons to watch the video lectures:
  • Keep on top of the material. While you may have been exposed to many of the mathematical concepts in previous modules, ES3C5 covers a lot of ground and ties together a lot of ideas from a design perspective. The video lectures will help you keep up.
  • Emphasize what’s most important. The video lectures won’t cover all of the material in the same detail as the notes, but they will highlight the most important content and the most challenging ideas that you will be assessed on.
  • Be guided through problems. We will work through a lot of examples and they can be easier to follow in the video lectures than to read through solutions yourself.
  • See software demonstrations. The coursework has a software (MATLAB) component and there will be regular video lectures with MATLAB demonstrations.
    A few reasons to use the notes:
  • Preview lecture material. The notes can help set the stage for what will be covered in the video lectures.
  • Clarify details about what was covered in a video lecture. After a video lecture, the notes might help you to resolve lingering questions.
  • The notes are self-contained. There will be no concept that you need to know for the exam that isn’t in the notes (though the coursework may require you to do some additional research). This can make the notes very useful for exam revision.
  • More accessible than the textbooks. Although the notes are self-contained, they are written to be more concise and accessible than the module textbooks. Furthermore, the scope of the module is larger than what can be found in any one of the module textbooks.
  • Additional study aides. The notes include many example problems; many but not all of these will be covered during video lectures and revision classes.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ES3C5 Overview

ES3C5 has several formal learning outcomes. By the end of the module you should be able to …

  1. Apply mathematics to analyse deterministic and random signals and to analyse processing systems.
  2. Apply signal processing systems to classify signals and extract information.
  3. Critique practical issues behind signal processing and information retrieval.
  4. Design signal processing systems.
  5. Model signals, filters and processes using computer packages.
  1. Evaluate signals and systems using laboratory test and measurement equipment.

The learning objectives mention signals but not what kinds of signals (besides deterministic vs random). This module and these notes are organized according to the signal type. We will consider deterministic analog signals, deterministic digital signals, and random digital signals. Although most practical signals have a random component, we first consider deterministic signals because they are simpler to analyse. We also focus on signal processing systems that are filters, which are broadly applicable to a very wide range of signal processing applications.

This module will not teach you everything there is or everything you will ever need to know about signal processing. But it will help you to develop a skill set to understand signal processing, design (relatively) simple signal processing systems, and be aware of some more advanced signal processing techniques.

ES3C5: Signal Processing is a core module for the Systems, Biomedical, and EE/EEE streams, and optional for students in the General engineering program. It can also be taken by MSe students who do not have a background in signal processing. It builds most directly on material that is covered in ES2C7 (Engineering Mathematics and Technical Computing) and is the foundation for all of the subsequent signal processing modules in the School.

The broad applicability of signal processing is reflected in the diverse modules that build on this one, including ES335 (Communications Systems), ES4A4 (Biomedical Signal Processing), ES4E9 (Affective Computing), etc.

You will also find that many 3 rd and 4 th year projects include a signal processing component, so you may pick up some skills or discover methods that you can apply in your project work. Of course, you should also find this module relevant as a practising engineer.

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|Learning Outcomes

欢迎来到 ES3C5:信号处理。本文档是补充讲座视频的官方笔记集。它是作为与讲座相对应的一系列课程编写的。每节课将与一个或多个视频讲座对齐。视频讲座侧重于突出主要理论思想并展示视频中处理的示例问题。这些说明旨在提供 ES3C5 所需的所有技术材料的精确、独立的介绍,包括理论思想的正式定义和描述。这些说明还介绍了其他应用程序、示例问题、代码片段等。
这提出了两个重要问题:

  1. 如果您观看视频讲座,是否需要阅读这些笔记?
  2. 如果你看了这些笔记,你需要看视频讲座吗?
    在实践中,根据您个人的学习方法,您可能会发现视频比笔记更有帮助,反之亦然。尽管如此,还是建议您同时使用两者。
    观看视频讲座的几个原因:
  • 保持在材料之上。虽然您可能已经接触过前面模块中的许多数学概念,但 ES3C5 涵盖了很多基础知识,并且从设计的角度将很多想法联系在一起。视频讲座将帮助您跟上进度。
  • 强调最重要的。视频讲座不会像笔记一样详细地涵盖所有材料,但它们会突出显示最重要的内容和将对您进行评估的最具挑战性的想法。
  • 被引导解决问题。我们将研究大量示例,在视频讲座中理解它们比自己通读解决方案更容易。
  • 查看软件演示。该课程有一个软件 (MATLAB) 组件,并且将定期提供带有 MATLAB 演示的视频讲座。
    使用注释的几个原因:
  • 预览讲座材料。这些笔记可以帮助为视频讲座中的内容奠定基础。
  • 澄清有关视频讲座中所涵盖内容的详细信息。视频讲座结束后,这些笔记可能会帮助您解决挥之不去的问题。
  • 注释是独立的。对于笔记中没有的考试,您不需要了解任何概念(尽管课程作业可能需要您做一些额外的研究)。这可以使笔记对考试复习非常有用。
  • 比教科书更通俗易懂。尽管笔记是独立的,但它们比模块教科书更简洁易懂。此外,该模块的范围比任何一本模块教科书中的内容都要大。
  • 额外的学习助手。注释包括许多示例问题;在视频讲座和复习课程中将涵盖其中的许多但不是全部。

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ES3C5 Overview

ES3C5 有几个正式的学习成果。在本模块结束时,您应该能够……

  1. 应用数学来分析确定性和随机信号以及分析处理系统。
  2. 应用信号处理系统对信号进行分类并提取信息。
  3. 批判信号处理和信息检索背后的实际问题。
  4. 设计信号处理系统。
  5. 使用计算机包对信号、过滤器和过程进行建模。
  6. 使用实验室测试和测量设备评估信号和系统。

学习目标提到了信号,但没有提到什么类型的信号(除了确定性信号还是随机信号)。本模块和这些注释是根据信号类型组织的。我们将考虑确定性模拟信号、确定性数字信号和随机数字信号。尽管大多数实际信号都有随机成分,但我们首先考虑确定性信号,因为它们更易于分析。我们还专注于作为滤波器的信号处理系统,它们广泛适用于非常广泛的信号处理应用。

本模块不会教给您有关信号处理的所有知识或您需要了解的所有知识。但它将帮助您培养一套技能来理解信号处理、设计(相对)简单的信号处理系统,并了解一些更高级的信号处理技术。

ES3C5:信号处理是系统、生物医学和 EE/EEE 流的核心模块,对于通用工程计划的学生来说是可选的。没有信号处理背景的 MSe 学生也可以参加。它最直接地建立在 ES2C7(工程数学和技术计算)涵盖的材料之上,并且是学校所有后续信号处理模块的基础。

信号处理的广泛适用性体现在构建于此之上的各种模块,包括 ES335(通信系统)、ES4A4(生物医学信号处理)、ES4E9(情感计算)等。

您还会发现许多第 3 年和第 4 年的项目都包含信号处理组件,因此您可能会学到一些技能或发现可以在项目工作中应用的方法。当然,作为执业工程师,您也应该发现这个模块很相关。

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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”。

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我们提供的数字信号处理Digital Signal Processing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|ECE310

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

Consider the discrete time system represented in block diagram of Fig. 1.32a. If the input is $x[n]$, then the output is $y[n]$. If the input is time delayed by $n_0$, which becomes $x\left[n-n_0\right]$, the output becomes $y\left[n-n_0\right]$. The signal representation and the delayed signals are shown in Fig. 1.32b, c, respectively. Such systems are called time invariant.

If an arbitrary excitation $x[n]$ of a system causes a response $y[n]$ and the delayed excitation $x\left[n-n_0\right]$ where $n_0$ is any arbitrary integer causes $y\left[n-n_0\right]$, then the system is said to be time invariant.
Procedure to Check Time Invariancy of DT Systems

  1. For the delayed input $x\left[n-n_0\right]$, find the output $y\left[n, n_0\right]$.
  2. Obtain the delayed output $y\left[n-n_0\right]$ by substituting $n=n-n_0$ in $y[n]$.
    3 . If $y\left[n, n_0\right]=y\left[n-n_0\right]$, the system is time invariant. Otherwise the system is time varying.

The following examples illustrate the method of testing the time invariancy of DT systems.

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Causal and Non-causal DT Systems

A discrete time system is said to be causal if the response of the system depends on the present or the past inputs applied. The systems is non-causal if the output depends on the future input.

The following examples illustrate the method of identifying causal and non-causal systems.
Example 1.30
Determine whether the following systems are causal or not:
(a) $y[n]=x[n-1]$
(b) $y[n]=x[n]+x[n-1]$
(c) $y[n-1]=x[n]$
(d) $y[n]=\sin (x[n])$
(e) $y[n]=\sum_{k=-\infty}^{n+4} x(k)$
(f) $y[n]=\sum_{k=0}^{-3} x(k)$
Solution
(a) $y[n]=x[n-1]$
$$
\begin{aligned}
& y[0]=x[-1] \
& y[1]=x[0]
\end{aligned}
$$
The output depends on the past value of $x[n]$. Hence
The system is causall.

(b) $y[n]=x[n]+x[n-1]$
$$
\begin{aligned}
& y[0]=x[0]+x[-1] \
& y[1]=x[1]+x[0]
\end{aligned}
$$
here $x[1]$ is present value and $x[0]$ is past value. The output depends on the present and past inputs. Hence
The system is causal.

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|Time Invariant and Time Varying DT Systems

考虑图 1.32a 方框图中表示的离散时间系统。如果输入是 $x[n]$, 那么输出是 $y[n]$. 如果输入被时间延迟 $n_0$ , 变成 $x\left[n-n_0\right]$ , 输出变为 $y\left[n-n_0\right]$. 信号表示和延迟信号分别如图 1.32b、c 所示。这样的系统称为 时不变的。
如果任意激励 $x[n]$ 系统引起响应 $y[n]$ 和延迟激发 $x\left[n-n_0\right]$ 在哪里 $n_0$ 是任意整数原因 $y\left[n-n_0\right]$ ,则称 系统是时不变的。
检查 DT 系统时不变性的程序

  1. 对于延迟输入 $x\left[n-n_0\right]$, 找到输出 $y\left[n, n_0\right]$.
  2. 获取延迟输出 $y\left[n-n_0\right]$ 通过替换 $n=n-n_0$ 在 $y[n]$.
  3. 如果 $y\left[n, n_0\right]=y\left[n-n_0\right]$ ,系统是时不变的。否则系统是随时间变化的。
    下面举例说明测试DT系统时不变性的方法。

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Causal and Non-causal DT Systems

如果系统的响应取决于当前或过去应用的输入,则称离散时间系统是因果系统。如果输出取决于末来的输 入,则系统是非因果的。
以下示例说明了识别因果和非因果系统的方法。
示例 $1.30$
确定以下系统是否是因果系统:
(a) $y[n]=x[n-1]$
(乙) $y[n]=x[n]+x[n-1]$
(C) $y[n-1]=x[n]$
(四) $y[n]=\sin (x[n])$
(和) $y[n]=\sum_{k=-\infty}^{n+4} x(k)$
(F) $y[n]=\sum_{k=0}^{-3} x(k)$
解决方案
$$
\text { (一) } y[n]=x[n-1]
$$
$$
y[0]=x[-1] \quad y[1]=x[0]
$$
输出取决于过去的价值 $x[n]$. 因此 ,系统是因果关系。
(乙) $y[n]=x[n]+x[n-1]$
$$
y[0]=x[0]+x[-1] \quad y[1]=x[1]+x[0]
$$
这里 $x[1]$ 是现值和 $x[0]$ 是过去的价值。输出取决于当前和过去的输入。因此, 系统是因果关系。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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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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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。

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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Energy and Power of DT Signals

For a discrete time signal $x[n]$, the total energy is defined as $$
E=\sum_{n=-\infty}^{\infty}|x[n]|^2
$$
The average power is defined as
$$
P=\operatorname{Lt}{N \rightarrow \infty} \frac{1}{(2 N+1)} \sum{n=-N}^N|x[n]|^2
$$
From the definitions of energy and power, the following inferences are derived:

  1. $x[n]$ is an energy sequence if $0<E<\infty$. For finite energy signal, the average power $P=0$.
  2. $x[n]$ is a power sequence if $0<P<\infty$. For a sequence with average power $P$ being finite, the total energy $E=\infty$.
  3. Periodic signal is a power signal, and vice versa is not true. Here, the energy of the signal per period is finite.
  4. Signals which do not satisfy the definitions of total energy and average power are neither termed as power signal nor energy signal. The following summation formulae are very often used while evaluating the average power and total energy of DT sequence.
    1.
    $$
    \begin{array}{rlrl}
    \sum_{n=0}^{N-1} a^n & =\frac{\left(1-a^n\right)}{(1-a)} & & a \neq 1 \
    & =N & a & =1
    \end{array}
    $$
    2.
    $$
    \sum_{n=0}^{\infty} a^n=\frac{1}{(1-a)} \quad a<1
    $$

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

A linear discrete time system obeys the property of superposition. As discussed for CT system, the superposition property is composed of homogeneity and additivity. Let $x_1[n]$ excitation produce $y_1[n]$ response and $x_2[n]$ produce $y_2[n]$ response. According to additivity property of superposition theorem, if both $x_1[n]$ and $x_2[n]$ are applied simultaneously, then
$$
x_1[n]+x_2[n]=y_1[n]+y_2[n]
$$
Let $a_1 x_1[n]$ and $a_2 x_2[n]$ be the inputs. According the homogeneity (scaling) property, when these signals are separately applied,
$$
\begin{aligned}
& a_1 x_1[n]=a_1 y_1[n] \
& a_2 x_2[n]=a_2 y_2[n]
\end{aligned}
$$
If $a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]$ are simultaneously applied, the output is obtained by applying superposition theorem as,
$$
a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]=a_1 y_1[n]+a_2 y_2[n]
$$
In the above equation, $a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]$ is called the weighted sum of input, and $a_1 y_1[n]+a_2 y_2[n]$ is called the weighted sum of the output. Therefore, the following procedure is followed to test the linearity of a DT system.

  1. Express
    $$
    \begin{aligned}
    & y_1[n]=f\left(x_1[n]\right) \
    & y_2[n]=f\left(x_2[n]\right)
    \end{aligned}
    $$
  2. Find the weighted sum of the output as
    $$
    y_3[n]=a_1 y_1[n]+a_2 y_2[n]
    $$
  3. Find the output $y_4[n]$ due to the weighted sum of input as
    $$
    y_4[n]-f\left(a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]\right)
    $$
  4. If $y_3\lfloor n\rfloor=y_4\lfloor n\rfloor$, then given DI’ system is linear. Otherwise it is nonlinear.
    The following examples illustrate the method of testing a DT system for its linearity.
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数字信号处理代考

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Energy and Power of DT Signals

对于离散时间信号 $x[n]$, 总能量定义为
$$
E=\sum_{n=-\infty}^{\infty}|x[n]|^2
$$
平均功率定义为
$$
P=\operatorname{Lt} N \rightarrow \infty \frac{1}{(2 N+1)} \sum n=-N^N|x[n]|^2
$$
从能量和功率的定义,得出以下推论:

  1. $x[n]$ 是一个能量序列,如果 $0<E<\infty$. 对于有限能量信号,平均功率 $P=0$.
  2. $x[n]$ 是一个幂序列,如果 $0<P<\infty$. 对于具有平均功率的序列 $P$ 是有限的,总能量 $E=\infty$.
  3. 周期信号就是功率信号,反之则不然。这里,每个周期信号的能量是有限的。
  4. 不满足总能量和平均功率定义的信号既不称为功率信号也不称为能量信号。在评估 DT 序列的平均功 率和总能量时,经常使用以下求和公式。
    1.
    $$
    \sum_{n=0}^{N-1} a^n=\frac{\left(1-a^n\right)}{(1-a)} \quad a \neq 1 \quad=N \quad a=1
    $$
    2.
    $$
    \sum_{n=0}^{\infty} a^n=\frac{1}{(1-a)} \quad a<1
    $$

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

线性离散时间系统服从餷加的性质。正如针对 CT 系统所讨论的,餷加特性由同质性和可加性组成。让 $x_1[n]$ 激发产生 $y_1[n]$ 响应和 $x_2[n]$ 生产 $y_2[n]$ 回复。根据碴加定理的可加性,如果两者 $x_1[n]$ 和 $x_2[n]$ 同时 应用,然后
$$
x_1[n]+x_2[n]=y_1[n]+y_2[n]
$$
让 $a_1 x_1[n]$ 和 $a_2 x_2[n]$ 是输入。根据同质性(缩放)特性,当这些信号分别应用时,
$$
a_1 x_1[n]=a_1 y_1[n] \quad a_2 x_2[n]=a_2 y_2[n]
$$
如果 $a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]$ 同时应用,输出是通过应用軍加定理获得的,
$$
a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]=a_1 y_1[n]+a_2 y_2[n]
$$
在上面的等式中, $a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]$ 称为输入的加权和,并且 $a_1 y_1[n]+a_2 y_2[n]$ 称为输出的加权 和。因此,遵循以下程序来测试 DT 系统的线性度。

  1. 表达
    $$
    y_1[n]=f\left(x_1[n]\right) \quad y_2[n]=f\left(x_2[n]\right)
    $$
  2. 找到输出的加权和作为
    $$
    y_3[n]=a_1 y_1[n]+a_2 y_2[n]
    $$
  3. 找到输出 $y_4[n]$ 由于输入的加权和为
    $$
    y_4[n]-f\left(a_1 x_1[n]+a_2 x_2[n]\right)
    $$
  4. 如果 $y_3\lfloor n\rfloor=y_4\lfloor n\rfloor$ ,那么给定的 DI’ 系统是线性的。否则它是非线性的。 以下示例说明了测试 DT 系统线性度的方法。
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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。

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MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
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电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Periodic and Non-periodic DT Signals

A discrete time signal (sequence) $x[n]$ is said to be periodic with period $N$ which is a positive integer if
$$
x[n+N]=x[n] \text { for all } n
$$
Consider the DT sequence shown in Fig. 1.24. The signal gets repeated for every $N$. For Fig. 1.24, the following equation is written:
$$
x[n+m N]=x[n] \text { for all } n
$$
where $m$ is any integer. The smallest positive integer $N$ in Eq. (1.9) is called the fundamental period $N_0$. Any sequence which is not periodic is said to be non-periodic or aperiodic.

Example 1.10
Show that complex exponential sequence $x[n]=\mathrm{e}^{j \omega_0 n}$ is periodic and find the fundamental period.
Solution
$$
\begin{aligned}
x[n] & =\mathrm{e}^{j \omega_0 n} \
x[n+N] & =\mathrm{e}^{j \omega_0(n+N)} \
& =\mathrm{e}^{j \omega_0 n} \mathrm{e}^{j \omega_0 N} \
& =\mathrm{e}^{j \omega_0 n} \quad \text { if } \mathrm{e}^{j \omega_0 N}=1 \
\omega_0 N & =m 2 \pi \text { where } m \text { is any integer. } \
& N=m \frac{2 \pi}{\omega_0}
\end{aligned}
$$
or
$$
\frac{\omega_0}{2 \pi}=\frac{m}{N}=\text { rational number. }
$$
Thus, $\mathrm{e}^{j \omega_0 n}$ is periodic if $\frac{m}{N}$ is rational. For $m=1, N=N_0$. The corresponding frequency $F_0=\frac{1}{N_0}$ is the fundamental frequency. $F_0$ is expressed in cycles and not $\mathrm{Hz}$. Similarly $\omega_0$ is expressed in radians and not in radians per second.
Example 1.11
Consider the following DT signal.
$$
x[n]=\sin \left(\omega_0 n+\phi\right)
$$
Under what condition, the above signal is periodic?

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Odd and Even DT Signals

DT signals are classified as odd and even signals. The relationships are analogous to CT signals.
A discrete time signal $x[n]$ is said to be an even signal if
$$
x[-n]=x[n]
$$
A discrete time signal $x[n]$ is said to be an odd signal if
$$
x[-n]=-x[n]
$$
The signal $x[n]$ can be expressed as the sum of odd and even signals as
$$
x[n]=x_e[n]+x_0[n]
$$
The even and odd components of $x[n]$ can be expressed as
$$
\begin{aligned}
x_e[n] & =\frac{1}{2}[x[n]+x[-n]] \
x_0[n] & =\frac{1}{2}[x[n]-x[-n]]
\end{aligned}
$$

It is to be noted that

  • An even function has an odd part which is zero.
  • An odd function has an even part which is zero.
  • The product of two even signals or of two odd signals is an even signal.
  • The product of an odd and an even signal is an odd signal.
  • At $n=0$, the odd signal is zero.
    The even and odd signals are represented in Fig. 1.25a, b, respectively.
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|Periodic and Non-periodic DT Signals

离散时间信号 (序列) $x[n]$ 据说是周期性的 $N$ 这是一个正整数,如果
$$
x[n+N]=x[n] \text { for all } n
$$
考虑图 $1.24$ 中所示的 DT 序列。信号得到重复每 $N$. 对于图 1.24,写出以下等式:
$$
x[n+m N]=x[n] \text { for all } n
$$
在哪里 $m$ 是任何整数。最小的正整数 $N$ 在等式中 (1.9) 称为基本周期 $N_0$. 任何非周期性的序列都被称为非 周期性或非周期性的。
示例 $1.10$
显示复指数序列 $x[n]=\mathrm{e}^{j \omega_0 n}$ 是周期性的并找到基本周期。 解决方案
$$
x[n]=\mathrm{e}^{j \omega_0 n} x[n+N] \quad=\mathrm{e}^{j \omega_0(n+N)}=\mathrm{e}^{j \omega_0 n} \mathrm{e}^{j \omega_0 N} \quad=\mathrm{e}^{j \omega_0 n} \quad \text { if } \mathrm{e}^{j \omega_0 N}=1 \omega_0 N=m 2 \pi
$$
或者
$$
\frac{\omega_0}{2 \pi}=\frac{m}{N}=\text { rational number. }
$$
因此, $\mathrm{e}^{j \omega_0 n}$ 是周期性的如果 $\frac{m}{N}$ 是理性的。为了 $m=1, N=N_0$. 对应频率 $F_0=\frac{1}{N_0}$ 是基频。 $F_0$ 以周 期表示而不是 $\mathrm{Hz}$. 相似地 $\omega_0$ 以弧度表示,而不是以每秒弧度表示。
示例 $1.11$
考虑以下 DT 信号。
$$
x[n]=\sin \left(\omega_0 n+\phi\right)
$$
在什么条件下,上述信号是周期性的?

电子工程代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Odd and Even DT Signals

DT 信号分为奇信号和偶信号。这些关系类似于 CT 信号。
离散时间信号 $x[n]$ 据说是一个偶数信号,如果
$$
x[-n]=x[n]
$$
离散时间信号 $x[n]$ 被称为奇数信号,如果
$$
x[-n]=-x[n]
$$
讯号 $x[n]$ 可以表示为奇数和偶数信号之和
$$
x[n]=x_e[n]+x_0[n]
$$
的偶数和奇数分量 $x[n]$ 可以表示为
$$
x_e[n]=\frac{1}{2}[x[n]+x[-n]] x_0[n] \quad=\frac{1}{2}[x[n]-x[-n]]
$$
需要注意的是

  • 偶函数有奇数部分为零。
  • 奇函数有偶数部分为零。
  • 两个偶信号或两个奇信号的乘积是偶信号。
  • 奇信号和偶信号的乘积是奇信号。
  • 在 $n=0$, 奇数信号为零。
    偶数和奇数信号分别如图 1.25a、b 所示。
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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。

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

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|ELEC3104

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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的,缓慢变化的,或形成波。电磁波一般被称为光,遵守光学定律。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电磁学electromagnetism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。我们的专家在代写电磁学electromagnetism代写方面经验极为丰富,各种代写电磁学electromagnetism相关的作业也就用不着说。

我们提供的电磁学electromagnetism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 高等概率论
  • 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
物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|ELEC3104

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Current

Consider the motion in a system of electric charges, as presented in Fig.5.1. A current will exist, if there is a net flow of charge through a region. To define current, we consider the charges moving as in Fig. $5.1$ and a surface of area $A$ perpendicular to the direction of motion of the charges.

By definition, the ratio of the amount of charge $\Delta Q$ that passes through the surface area $A$ in a time interval $\Delta t$ is the average current $I_{a v}$ :
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}
$$
which represents the charge that passes through $A$ per unit time. If the charge flow rate, $\Delta Q / \Delta t$ varies in time, then the current varies in time.

Then, the instantaneous current $I$ is define as
$$
I=\lim _{\Delta t \rightarrow 0} \frac{\Delta Q}{\Delta t}=\frac{d Q}{d t}
$$
Note that the instantaneous current $I$ is simply called electric current or current. In the SI units, the current has a unit of the ampere (A):
$$
1 \mathrm{~A}=1 \frac{\mathrm{C}}{\mathrm{s}}
$$
Equation (5.2) implies that a current of $1 \mathrm{~A}$ is equivalent to a charge of $1 \mathrm{C}$ passing through the surface area in $1 \mathrm{~s}$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Microscopic Model of Current

In the following, we describe a microscopic model of conduction in a conductor to relate the current to the motion of the charge carriers. In particular, we will consider the current in a conductor with a cross-sectional area $A$, as shown in Fig. 5.3. Consider a section of the conductor with a length $\Delta x$. The volume of that section is
$$
\Delta V=A \Delta x=A v_d \Delta t
$$
Suppose that $n$ is the volume number density of mobile charge carriers (or the charge carrier density), then, the total number of carriers in the volume $\Delta V$ is
$$
N=n A \Delta x=n A v_d \Delta t
$$

Therefore, the charge $\Delta Q$ in this volume is
$$
\Delta Q=N q=q n A \Delta x=q n A v_d \Delta t
$$
From Eq. (5.1), the average current in the conductor is
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}=q n A v_d
$$
By definition, the drift speed represents the average speed of the charge carriers, denoted as $v_d$. To understand the drift speed, we will consider a conductor, and hence the charge carriers are free electrons. For an isolated conductor, the potential difference across it is zero, as described above for Fig. $5.3$, thus these electrons move randomly as the motion of molecules of the gas in a container. If we apply a potential difference across the conductor utilizing a battery, as also described above in Fig. 5.4, an electric field sets up in the conductor. That field exerts an electric force on the electrons, accelerating them in a given direction. That directed movement of electrons produces a current, as shown in Fig. 5.4. It is important to note that the electrons do not move in straight lines along the conductor. Indeed, they collide regularly with the atoms of the conductor, and hence their resultant motion is a complicated movement, considered here as a spiral motion. However, the collision just slows down the motion, because the electrons move slowly along the conductor (in a direction opposite to $\mathbf{E}$ ) with a drift velocity $\mathbf{v}_d$, as shown in Fig. 5.4.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|ELEC3104

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Current

考虑电荷系统中的运动,如图 $5.1$ 所示。如果有净电荷流过一个区域,就会存在电流。为了定义电流,我 们考虑如图 1 中移动的电荷。5.1和面积的表面 $A$ 垂直于电荷的运动方向。
根据定义,电荷量的比例 $\Delta Q$ 穿过表面积 $A$ 在一个时间间隔 $\Delta t$ 是平均电流 $I_{a v}$ :
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}
$$
代表通过的电荷 $A$ 每单位时间。如果充电流量, $\Delta Q / \Delta t$ 随时间变化,则电流随时间变化。
那么,瞬时电流 $I$ 被定义为
$$
I=\lim _{\Delta t \rightarrow 0} \frac{\Delta Q}{\Delta t}=\frac{d Q}{d t}
$$
请注意,瞬时电流 $I$ 简称为电流或电流。在国际单位制中,电流的单位是安培 (A):
$$
1 \mathrm{~A}=1 \frac{\mathrm{C}}{\mathrm{s}}
$$
等式 (5.2) 意味着电流为 $1 \mathrm{~A}$ 相当于收费 $1 \mathrm{C}$ 通过表面积 $1 \mathrm{~s}$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Microscopic Model of Current

在下文中,我们描述了导体中传导的微观模型,以将电流与电荷载流子的运动相关联。特别地,我们将考 虑横截面积为 $A$ ,如图 $5.3$ 所示。考虑一段长度为 $\Delta x$. 该部分的体积是
$$
\Delta V=A \Delta x=A v_d \Delta t
$$
假设 $n$ 是移动电荷载流子的体积数密度(或电荷载流子密度),那么,体积中载流子的总数 $\Delta V$ 是
$$
N=n A \Delta x=n A v_d \Delta t
$$
因此,收费 $\Delta Q$ 在这卷是
$$
\Delta Q=N q=q n A \Delta x=q n A v_d \Delta t
$$
从等式。(5.1),导体中的平均电流为
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}=q n A v_d
$$
根据定义,漂移速度代表电荷载流子的平均速度,表示为 $v_d$. 为了理解漂移速度,我们将考虑导体,因此 电荷载流子是自由电子。对于绝缘导体,其两端的电势差为零,如上图所示。5.3,因此这些电子随着容 器中气体分子的运动而随机移动。如果我们使用电池在导体上施加电势差,如上文图 $5.4$ 中所述,则会在 导体中建立电场。该场对电子施加电力,使它们沿给定方向加速。电子的定向运动会产生电流,如图 $5.4$ 所示。重要的是要注意电子不会沿着导体直线移动。事实上,它们有规律地与导体的原子碰撞,因此它们 的合成运动是一种复杂的运动,在这里被视为螺旋运动。然而,碰撞只是减慢了运动,因为电子沿着导体 缓慢移动 (在与导体相反的方向 $\mathbf{E}$ ) 具有漂移速度 $\mathbf{v}_d$ ,如图 $5.4$ 所示。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考 请认准statistics-lab™

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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