如果你也在 怎样代写数字信号处理Digital Signal Processing IN3190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Digital Signal Processing是指使用数字处理，如通过计算机或更专业的数字信号处理器，来执行各种信号处理操作。以这种方式处理的数字信号是一连串的数字，代表时间、空间或频率等领域中连续变量的样本。在数字电子学中，数字信号被表示为脉冲序列，它通常由晶体管的开关产生。
数字信号处理Digital Signal Processing模拟信号处理是信号处理的子领域。DSP的应用包括音频和语音处理、声纳、雷达和其他传感器阵列处理、频谱密度估计、统计信号处理、数字图像处理、数据压缩、视频编码、音频编码、图像压缩、电信的信号处理、控制系统、生物医学工程和地震学等。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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电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|The Effect of Windows
Windows are functions that effectively time-limit a long sample record, $s[n]$, which we wish to analyze via the DTFT. This time-limitation process extracts $N$ consecutive samples from the overall test record to yield the vector $x[n]$.
Clearly, applying the rectangular window is akin to simply discarding samples prior to $n=0$ and after $N-1$. Note, however, that the resulting input vector, $x[n]$, features discontinuous or abrupt changes at the beginning and end, thus producing high frequency content in the form of our wellknown $\sin c(x)$ function. See Examples $2.09$ and $2.11$ in our section on the CTFT. We therefore consider window functions that smoothly approach a value of zero at the beginning and end of the time-limited region in order to avoid the high frequency behavior of the discontinuities. The following windows are defined over $N$ samples and feature a discrete time index $n=0,1 \ldots N-1$.
There are additional window functions that could be used for the purpose of time limitation [10], but the ones shown in the table above suffice for now. Note that the definition for these windows differs minutely from text to text, and the way they have been formulated here insures that none of the sequerices features a value of zero as the start or end sample. The next figure plots some of these window functions and indicates that the side lobe suppression of each window is directly proportional to the smoothness with which they approach zero. As an exercise, you could write some MatLab code that plots the time sequence and associated frequency response for the custom Hanning and Hamming windows. By choosing different values for the exponent $b$, we may set the manner in which zero is approached at the beginning and end or the window. In this way, we may steer the trade-off between the thickness of the main lobe at lower frequencies and the amount of suppression of the side lobes at higher frequencies. The custom Hanning window will be used later in this chapter during the design of FIR filter coefficients.
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Scaling the Window
We have already seen that the rectangular window is the most basic way of time-limiting a large sample record, $s[n]$. Since all coefficients of the rectangular window of length $N$ are equal to one, the sum of all coefficients adds to $N \cdot 1=N$. To avoid changing the mean of different window functions, we scale them such that their sum of their coefficients is equal to $N$ as well. Note that this scaling operation was already implemented in the last example’s code snippet, which compared the magnitude response of the rectangular and Hanning windows. The scaling factor for a 40 tap Hanning window was $40 / 20.5$.
Let us summarize a few important insights we have made in these last few sections and provide a mathematical foundation that we may use to better understand how windows affect the spectrum of very long test waveforms. First of all, we have come to understand the spectrum of infinitely extending test sequences such as the complex sinusoid $\exp (j 2 \pi n f)$ to be either a single peak or a collection of many peaks in the frequency domain. We have also become familiar with the magnitude spectrum of several popular windows that we apply for purposes of time-limiting long test waveforms prior to the DTFT operation. So, how does the spectrum of the long test waveform actually change as we overlay (via multiplication) the desired window? The answer is simple. Based on the convolution property of the Fourier transform, multiplication in the time domain results in convolution in the frequency domain, as can be seen in the figure below. This fact is presented to augment your overall understanding of the windowing process, but convolution itself does not have to be undertaken in your search for the perfect window. Just apply your window of choice to the long test waveform, $s[n]$, and plot the $\mathrm{dB}$ magnitude response as $20 \cdot \log 10(|X(f)|)$.
数字信号处理代写
电子代写|数字信号处理代写数字信号处理代考|窗口的影响
窗口是对我们希望通过DTFT分析的长样本记录$s[n]$进行有效限时的函数。这个时间限制过程从整个测试记录中提取$N$的连续样本，得到向量$x[n]$。
显然，应用矩形窗口类似于简单地丢弃$n=0$之前和$N-1$之后的样本。然而，请注意，所产生的输入向量$x[n]$在开始和结束时具有不连续或突然的变化，从而产生了我们所熟知的sin $c(x)$函数形式的高频内容。见我们关于CTFT一节中的例2.09$和2.11$。因此，我们考虑在限时区域的开始和结束时平滑地接近零值的窗口函数，以避免不连续点的高频行为。下面的窗口是在$N$样本上定义的，其特点是离散时间指数$n=0,1\ldots N-1$。
还有一些额外的窗口函数可用于时间限制的目的
10
但上表中所示的函数现在已经足够了。请注意，这些窗口的定义在不同的文本之间有细微的差别，而且这里的表述方式保证了没有一个序列的开始或结束样本的值为零。下图绘制了一些这样的窗口函数，并指出每个窗口的侧叶抑制与它们接近零的平滑度成正比。作为一个练习，你可以编写一些MatLab代码，为自定义的Hanning和Hamming窗口绘制时间序列和相关频率响应。通过为指数$b$选择不同的值，我们可以设定在窗口开始和结束时接近零的方式。通过这种方式，我们可以引导低频主瓣的厚度和高频侧瓣的抑制量之间的权衡。在本章后面的FIR滤波器系数设计中，将使用自定义的汉宁窗。
电子代写|数字信号处理代写数字信号处理代考|缩放窗口
我们已经看到，矩形窗是对大样本记录$s[n]$进行时间限制的最基本方式。由于长度为$N$的矩形窗口的所有系数都等于1，所有系数的总和加起来为$N\cdot 1=N$。为了避免改变不同窗函数的平均值，我们对它们进行缩放，使它们的矩形窗和汉宁窗之和。40个抽头的汉宁窗口的缩放系数为$40 / 20.5$。
让我们总结一下我们在这最后几节中的一些重要见解，并提供一个数学基础，我们可以用来更好地理解窗口如何影响很长的测试波形的频谱。首先，我们已经了解到无限延伸的测试序列的频谱，如复数正弦波$exp (j 2 \pi n f)$在频域中是一个单一的峰值或许多峰值的集合。我们也已经熟悉了几个流行的幅度谱，我们叠加viamultiplication所需的窗口？答案很简单。基于傅里叶变换的卷积特性，时域的乘法会导致频域的卷积，如下图所示。提出这个事实是为了增加你对窗口化过程的整体理解，但在寻找完美窗口的过程中不必进行卷积本身。只要将你选择的窗口应用于长的测试波形，$s[n]$，并绘制dB
幅度响应为$20\cdot\log 10(|X(f)|)$。
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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。
