如果你也在 怎样代写模拟和数字通信Analogue and Digital Communications EE360K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。模拟和数字通信Analogue and Digital Communications数据传输和数据接收，或者更广泛地说，数据通信或数字通信是在点对点或点对多点的通信渠道上以数字比特流或数字化模拟信号的形式传输和接收数据。这种通道的例子有铜线、光纤、使用无线电频谱的无线通信、存储介质和计算机总线。数据被表示为电磁信号，如电压、辐射波、微波或红外信号。
模拟和数字通信Analogue and Digital Communications模拟传输是一种使用连续信号传递语音、数据、图像、信号或视频信息的方法，该信号的振幅、相位或其他一些属性与变量成比例变化。这些信息或者通过线码以脉冲序列表示（基带传输），或者通过一组有限的连续变化的波形（通带传输），使用数字调制方法。通带调制和相应的解调是由调制解调器设备进行的。根据数字信号最常见的定义，代表比特流的基带和通带信号都被认为是数字传输，而另一种定义只认为基带信号是数字的，而数字数据的通带传输是一种数模转换的形式。
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电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Statistical Averages
We know from simple reasoning that in a board examination of national or international importance, where $N$ ( $N$ very large) students appear, then we may regard the number of students who obtain $i$ marks as a random variable. If the marks obtained are rounded off to the nearest whole number, and if there are $n_0$ students with 0 marks, $n_1$ students with 1 mark, .., $n_i$ students with $i$ marks, and so on, then the average in the board examination is
$$
\text { Average marks }=\frac{\sum_{i=0}^{i=100} i n_i}{\sum_{i=0}^{i=100} n_i}=\frac{\sum_{i=0}^{i=100} i n_i}{N}
$$
If we regard $n_i / N$ as the relative frequency of occurrence, (the probability) of obtaining $i$ marks, then
$$
\text { Average marks }=\sum_{i=0}^{i=100} \underbrace{i}{” r v^{\prime \prime}} \underbrace{\frac{n_i}{N}}{\text {“Probability” }}
$$
from this result, we can proceed to calculate the average value of a random variable, $x$.
The probability of occurrence of an event, $X$, in the interval $d x,(x \leq X \leq x+d x)$ is
$$
f_X(x) d x
$$
then (using the earlier reasoning) the first step in finding the mean is
therefore we ‘sum’ (integrate) this expression to give the statistical average of the event
$$
\text { Mean } x=E[X]=m_X=\int_{-\infty}^{\infty} x f_X(x) d x
$$
电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Moments
Another set of averages which are often used are the $n$th moments and $n$th central moments of a random variable. In general, the $n$th moment of a random variable, $X$ is given by
$$
E\left[X^n\right]=\int_{-\infty}^{\infty} x^n f_X(x) d x
$$
where $E[\cdots]$ is the mean or expectation. The $n$th central moment of a random variable is
$$
E\left[\left(X-m_X\right)^n\right]=\int_{-\infty}^{\infty}\left(x-m_X\right)^n f_X(x) d x
$$
the most used moments are the ones with $n=2$. For example in Eq. (3.46), for $n=2$,
$$
E\left[X^2\right]=\int_{-\infty}^{\infty} x^2 f_X(x) d x
$$
gives us the mean of the square of the random variable, which may be connected to the ‘power’ of the random variable. In Eq. (3.47), when $n=2$,
$$
\sigma_X^2=E\left[\left(X-m_X\right)^2\right]
$$
is called the variance of the random variable. Looking at the variance in more detail,
$$
\begin{aligned}
\sigma_X^2 &=E\left[\left(X-m_X\right)^2\right] \
&=\int_{-\infty}^{\infty}\left(x-m_X\right)^2 f_X(x) d x \
&=\int_{-\infty}^{\infty}\left[x^2-2 x m_X+m_X^2\right] f_X(x) d x \
&=E\left[x^2\right]-m_X^2
\end{aligned}
$$
$\sigma_X$ is also called the standard deviation of the random variable. In this way we can apply the average to any function $g(X)$,
$$
E[g(X)]=\int_{-\infty}^{\infty} g(x) f_X(x) d x
$$
模拟和数字通信代写
电气工程代写|模拟和数字通信代写ANALOGUE AND DIGITAL COMMUNICATIONS代考|STATISTICAL AVERAGES
我们从简单的推理中知道，在具有国家或国际重要性的董事会考试中， $N \$ N \$$ verylarge学生出现，那么我们可以考虑获得的学生人数标记为随机变量。如果获 得的分数四舍五入到最接近的整数，并且如果有 $n_0$ 分的学生， $n_1 1$ 分的学生， .., $n_i$ 学生有 $i$ 分数，等等，那么荲事会考试的平均分是
Average marks $=\frac{\sum_{i=0}^{i=100} i n_i}{\sum_{i=0}^{i=100} n_i}=\frac{\sum_{i=0}^{i=100} i n_i}{N}$
如果我们认为 $n_i / N$ 作为发生的相对频率，theprobability获得的 $i$ 标记，然后
$\$ \$$
$\$$
从这个结果中，我们可以继续计算随机变量的平均值， $x$.
事件发生的概率， $X$, 在区间 $d x,(x \leq X \leq x+d x)$ 是
$$
f_X(x) d x
$$
然后usingtheearlierreasoning因此，找到均值的第一步是
“求和”integrate这个表达式给出事件的统计平均值
$$
\text { Mean } x=E[X]=m_X=\int_{-\infty}^{\infty} x f_X(x) d x
$$
电气工程代写|模拟和数字通信代写ANALOGUE AND DIGITAL COMMUNICATIONS代考|MOMENTS
另一组经常使用的平均值是 $n$ 时刻和 $n$ 随机变量的中心矩。一般来说， $n$ 随机变量的矩， $X$ 是（谁) 给的
$$
E\left[X^n\right]=\int_{-\infty}^{\infty} x^n f_X(x) d x
$$
在哪里 $E[\cdots]$ 是平均值或期望值。这 $n$ 随机变量的中心矩是
$$
E\left[\left(X-m_X\right)^n\right]=\int_{-\infty}^{\infty}\left(x-m_X\right)^n f_X(x) d x
$$
最常用的时刻是那些 $n=2$. 例如在方程式中。 $3.46$ ，为了 $n=2$,
$$
E\left[X^2\right]=\int_{-\infty}^{\infty} x^2 f_X(x) d x
$$
给我们随机变量的平方的平均值，这可能与随机变量的“帛”有关。在等式。 $3.47$ ，什么时候 $n=2$,
$$
\sigma_X^2=E\left[\left(X-m_X\right)^2\right]
$$
称为随机变量的方差。更详细地亘看差异，
$$
\sigma_X^2=E\left[\left(X-m_X\right)^2\right] \quad=\int_{-\infty}^{\infty}\left(x-m_X\right)^2 f_X(x) d x=\int_{-\infty}^{\infty}\left[x^2-2 x m_X+m_X^2\right] f_X(x) d x \quad=\left[x^2\right]-m_X^2
$$
$\sigma_X$ 也称为随机变量的标准差。通过这种方式，我们可以将平均值应用于任何函数 $g(X)$,
$$
E[g(X)]=\int_{-\infty}^{\infty} g(x) f_X(x) d x
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
