如果你也在 怎样代写连续时间信号和系统 Continuous Time Signals and Systems ECE2237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。连续时间信号和系统 Continuous Time Signals and Systems基本定义。连续时间（CT）信号是一个函数，s(t)，对包含在实线上的某个区间的所有时间t进行定义。由于历史原因，CT信号通常被称为模拟信号。
连续时间信号和系统 Continuous Time Signals and Systems一个连续时间信号在某个（可能是无限的）区间的所有时间点都有数值。离散时间信号只对时间中的离散点有数值。信号也可以是空间（图像）或空间和时间（视频）的函数，并且在每个维度上都可能是连续或离散的。
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物理代写|连续时间信号和系统代写Continuous Time Signals and Systems代考|Continuous-time and discrete-time signals
If a signal is defined for all values of the independent variable $t$, it is called a continuous-time (CT) signal. Consider the signals shown in Figs. 1.1(b) and (d). Since these signals vary continuously with time $t$ and have known magnitudes for all time instants, they are classified as CT signals. On the other hand, if a signal is defined only at discrete values of time, it is called a discretetime (DT) signal. Figure 1.1(h) shows the output temperature of a room measured at the same hour every day for one week. No information is available for the temperature in between the daily readings. Figure $1.1(\mathrm{~h})$ is therefore an example of a DT signal. In our notation, a CT signal is denoted by $x(t)$ with regular parenthesis, and a DT signal is denoted with square parenthesis as follows:
$$
x[k T], \quad k=0, \pm 1, \pm 2, \pm 3, \ldots,
$$
where $T$ denotes the time interval between two consecutive samples. In the example of Fig. 1.1(h), the value of $T$ is one day. To keep the notation simple, we denote a one-dimensional (1D) DT signal $x$ by $x[k]$. Though the sampling interval is not explicitly included in $x[k]$, it will be incorporated if and when required.
Note that all DT signals are not functions of time. Figure 1.1(f), for example, shows the output of a CCD camera, where the discrete output varies spatially in two dimensions. Here, the independent variables are denoted by $(m, n)$, where $m$ and $n$ are the discretized horizontal and vertical coordinates of the picture element. In this case, the two-dimensional (2D) DT signal representing the spatial charge is denoted by $x[m, n]$.
物理代写|连续时间信号和系统代写Continuous Time Signals and Systems代考|Analog and digital signals
A second classification of signals is based on their amplitudes. The amplitudes of many real-world signals, such as voltage, current, temperature, and pressure, change continuously, and these signals are called analog signals. For example, the ambient temperature of a house is an analog number that requires an infinite number of digits (e.g., $24.763578 \ldots$ ) to record the readings precisely. Digital signals, on the other hand, can only have a finite number of amplitude values. For example, if a digital thermometer, with a resolution of $1{ }^{\circ} \mathrm{C}$ and a range of $\left[10^{\circ} \mathrm{C}, 30^{\circ} \mathrm{C}\right]$, is used to measure the room temperature at discrete time instants, $t=k T$, then the recordings constitute a digital signal. An example of a digital signal was shown in Fig. 1.1(h), which plots the temperature readings taken once a day for one week. This digital signal has an amplitude resolution of $0.1^{\circ} \mathrm{C}$, and a sampling interval of one day.
Figure $1.5$ shows an analog signal with its digital approximation. The analog signal has a limited dynamic range between $[-1,1]$ but can assume any real value (rational or irrational) within this dynamic range. If the analog signal is sampled at time instants $t=k T$ and the magnitude of the resulting samples are quantized to a set of finite number of known values within the range $[-1,1]$, the resulting signal becomes a digital signal. Using the following set of eight uniformly distributed values,
$$
[-0.875,-0.625,-0.375,-0.125,0.125,0.375,0.625,0.875] \text {, }
$$
within the range $[-1,1]$, the best approximation of the analog signal is the digital signal shown with the stem plot in Fig. 1.5.
Another example of a digital signal is the music recorded on an audio compact disc (CD). On a CD, the music signal is first sampled at a rate of 44100 samples per second. The sampling interval $T$ is given by $1 / 44100$, or $22.68$ microseconds ( $\mu \mathrm{s})$. Each sample is then quantized with a 16-bit uniform quantizer. In other words, a sample of the recorded music signal is approximated from a set of uniformly distributed values that can be represented by a 16-bit binary number. The total number of values in the discretized set is therefore limited to $2^{16}$ entries.
Digital signals may also occur naturally. For example, the price of a commodity is a multiple of the lowest denomination of a currency. The grades of students on a course are also discrete, e.g. 8 out of 10 , or $3.6$ out of 4 on a 4-point grade point average (GPA). The number of employees in an organization is a non-negative integer and is also digital by nature.
连续时间信号和系统代写
物理代寻|连续时间信号和系统代写CONTINUOUS TIME SIGNALS AND SYSTEMS代考|CONTINUOUS-TIME AND DISCRETE-TIME SIGNALS
如果为自变量的所有值定义了一个信号 $t$ ，它被称为连续时间 $C T$ 信号。考虑图 1 和 2 中所示的信号。 $1.1 b$ 和 $d$. 由于这些信昊随时间连续变化 $t$ 并且所有时刻的幅度都 已知，它们被归类为 CT信号。另一方面，如果信号仅在离散时间值上定义，则称为离散时间 $D T$ 信号。图 $1.1 h$ 显示一个房间在一周内每天同一时间测量的输出温 度。没有关于每日读数之间温度的信息。数字 $1.1(\mathrm{~h})$ 因此是 DT 信昊的一个例子。在我们的符号中，CT 信昊表示为 $x(t)$ 带正括号，DT信号用方括号表示如下:
$$
x[k T], \quad k=0, \pm 1, \pm 2, \pm 3, \ldots,
$$
在哪里 $T$ 表示两个连续样本之间的时间间隔。在图 $1.1$ 的例子中 $h$ ，的价值 $T$ 是一天。为了保持符号简单，我们表示一维 $1 D$ 数字信号 $x$ 经过 $x[k]$. 虽然采样间隔没有 明确包含在 $x[k]$, 它将在需要时合并。
请注意，所有 DT 信号都不是时间的函数。图 1.1 $f$ ，例如，显示 $C C D$ 相机的输出，其中离散输出在二维空间上发生变化。这里，自变量表示为 $(m, n)$ ，在哪里 $m$ 和 $n$ 是图像元䋤的离散水平和垂直坐标。在这种情况下，二维 $2 D$ 表示空间电荷的 DT信号表示为 $x[m, n]$.
物理代写|连续时间信号和系统代写CONTINUOUS TIME SIGNALS AND SYSTEMS代考|ANALOG AND DIGITAL SIGNALS
信号的第二种分类是基于它们的振幅。许多现实世界的信号，如电压、电流、温度和压力，其幅度是连续变化的，这些信号称为模拟信号。例如，房屋的环境温度 是一个需要无穷多个数字的模拟数 $e . g ., \$ 24.763578 \ldots \$$ 精确记录读数。另一方面，数字信号只能具有有限数量的幅度值。例如，如果数字温度计的分辨率为 $1^{\circ} \mathrm{C}$ 和一系列 $\left[10^{\circ} \mathrm{C}, 30^{\circ} \mathrm{C}\right]$ ，用于测量离散时间瞬间的室温， $t=k T$ ，则录音构成数字信昊。图 $1.1$ 显示了一个数字信号的例子 $h$ ，它绘制了一周内每天一次获取的温 度读数。该数字信号的振幅分辨率为 $0.1^{\circ} \mathrm{C}$, 采样间隔为一天。
数字 $1.5$ 显示了一个模拟信昊及其数字近似值。模拟信号之间的动态范围有限 $[-1,1]$ 但可以假设任何实际价值rationalorirrational在这个动态范围内。如果模拟 信昊是在瞬间采样的 $t=k T$ 并且将所得样本的幅度量化为范围内的一组有限数量的已知值 $[-1,1]$ ，所得信号变为数字信号。使用以下一组八个均匀分布的值，
$$
[-0.875,-0.625,-0.375,-0.125,0.125,0.375,0.625,0.875] \text {, }
$$
在范围内 $[-1,1]$ ，模拟信号的最佳近似是数字信号，如图 $1.5$ 中的针状图所示。
数字信昊的另一个例子是录制在音频光盘上的音乐 $C D$. 在 $C D$ 上，音乐信昊首先以每秒 44100 个样本的速率进行采样。采样间隔 $T$ 是（谁) 给的 $1 / 44100$ ，或者 $22.68$ 微秒 $\$ \mu \mathrm{s}$
. Eachsampleisthenquantizedwitha16 – bituniformquantizer. Inotherwords, asampleoftherecordedmusicsignalisapproximatedfromasetofunifo $2^{\wedge}{16}$ 个条目。
数字信昊也可能自然发生。例如，一种商品的价格是一种货市的最低面额的倍数。学生在一门课程中的成绩也是离散的，例如 8 out of 10 ，或者 $3.6$ 满分为 4 分，平 均成绩为 4 分 $G P A$. 组织中的员工人数是一个非负整数，本质上也是数字的。
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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。
