电子工程代写|电子系统工程代写Digital Systems Engineering代考|ECE385
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数字系统被设计为以数字形式存储、处理和通信信息。它们在广泛的应用中被发现，包括过程控制、通信系统、数字仪器和消费产品。
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- 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|电子系统工程代写Digital Systems Engineering代考|Transformation of the Independent Variable
We may also transform the real independent variable, $t$. Three cases are of paramount importance:
- The transformation where $t$ is replaced by ‘at’ where $a$ is a real number. As an example, we may concentrate on two functions, $\sin (t)$ and $\sin (2 t)$. When we consider these two functions and look at a point $t_{0}$, then
$$
\left.\sin (t)\right|{t=t{0}}=\left.\sin (2 t)\right|{t=t{0} / 2}
$$
since then the arguments of two functions will be equal. In this equation, (2.2), the point $t_{0}$ is any point, therefore, whatever the value of the function $\sin (t)$ for any particular value of $t,\left(=t_{0}\right)$ will be the value of the function $\sin (2 t)$ at $t=t_{0} / 2$. This implies that if we graph the two functions, the second function will appear compressed by a factor of two. This is so since the value of $\sin (t)$ will be the same as $\sin [2 \times(t / 2)]$.
This is shown in Fig. 2.4. In general, if we consider the general real function $f(t)$ and another function $f(a t)$ where $a>0$, then the two values are identical for the two points
$t_{0}$ and $t_{0} / a$
If $a>1$ then
$$
t_{0} / at_{0}
$$ and the graph of $f(a t)$ is expanded when compared to that of $f(t)$. In the figure, compare $0<t<\pi$ in the $\sin (2 t)$ graph and $0<t<2 \pi$ in the $\sin (t)$ graph and one will notice the obvious compression.
电子工程代写|电子系统工程代写Digital Systems Engineering代考|Energy and Power
We progress next to considering the energy and power in a signal. If a voltage $f(t)$ is applied to an $R(\Omega)$ resistor, then the power consumed at any instant of time would be
$$
\frac{[f(t)]^{2}}{R}(\mathrm{~W})
$$
and the total energy consumed by the $R(\Omega)$ resistor would be
$$
\mathbb{E}{R}=\frac{1}{R} \int{-\infty}^{\infty}[f(t)]^{2} d t(\mathrm{~J})
$$
Similarly, if $f(t)$ is a current signal, then the power consumed at any instant of time would be
$$
R[f(t)]^{2}(\mathrm{~W})
$$
and the total energy consumed would be
$$
R \int_{-\infty}^{\infty}[f(t)]^{2} d t(\mathrm{~J})
$$
To consider energy for all signals, and taking both definitions into account, we normalise the energy, and consider energy consumed by a $R=1(\Omega)$ resistor only.
电子系统工程代考
电子工程代写|电子系统工程代写Digital Systems Engineering代考|Transformation of the Independent Variable
我们也可以变换实数自变量, $t$.三个案例非常重要:
- 转型在哪里 $t$ 被 ‘at’ 取代 $a$ 是一个实数。例如，我们可以专注于两个功能， $\sin (t)$ 和 $\sin (2 t)$. 当我们考虑这两 个函数并看一点 $t_{0} ，$ 然后
$$
\sin (t)|t=t 0=\sin (2 t)| t=t 0 / 2
$$
从那时起，两个函数的参数将相等。在这个等式 (2.2) 中，点 $t_{0}$ 是任何点，因此，无论函数的值是多少 $\sin (t)$ 对于任何特定的价值 $t,\left(=t_{0}\right)$ 将是函数的值 $\sin (2 t)$ 在 $t=t_{0} / 2$. 这意味着如果我们绘制这两个函数，第二 个函数将被压缩两倍。之所以如此，是因为 $\sin (t)$ 将与 $\sin [2 \times(t / 2)]$.
如图 $2.4$ 所示。一般来说，如果我们考虑一般的实函数 $f(t)$ 和另一个功能 $f(a t)$ 在哪里 $a>0$, 那么这两个点的两
个值是相同的
$t_{0}$ 和 $t_{0} / a$
如果 $a>1$ 然后
$$
t_{0} / a t_{0}
$$
和图表 $f(a t)$ 与 $f(t)$. 图中，比较 $0<t<\pi$ 在里面 $\sin (2 t)$ 图表和 $0<t<2 \pi$ 在里面 $\sin (t)$ 图表，人们会注意到 明显的压缩。
电子工程代写|电子系统工程代写Digital Systems Engineering代考|Energy and Power
我们接下来会考虑信号中的能量和功率。如果一个电压 $f(t)$ 应用于一个 $R(\Omega)$ 电阻器，那么在任何时刻消耗的功率将是
$$
\frac{[f(t)]^{2}}{R}(\mathrm{~W})
$$
和消耗的总能量 $R(\Omega)$ 电阻器将是
$$
\mathbb{E} R=\frac{1}{R} \int-\infty^{\infty}[f(t)]^{2} d t(\mathrm{~J})
$$
同样，如果 $f(t)$ 是电流信号，那么在任何时刻消耗的功率将是
$$
R[f(t)]^{2}(\mathrm{~W})
$$
并且消耗的总能量为
$$
R \int_{-\infty}^{\infty}[f(t)]^{2} d t(\mathrm{~J})
$$
为了考虑所有信号的能量，并考虑到这两个定义，我们对能量进行归一化，并考虑一个 $R=1(\Omega)$ 只有电阻。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
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多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
