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|Choice of Initial Condition
A given difference equation determines at most one BIBO LTI system. In applications, this is the system of interest. It should not be surprising that passing an input signal $x[n]$ through the system is equivalent to solving the difference equation for an appropriate choice of initial conditions. Thus the system may be implemented by encoding the difference equation in a computer program. In order to start the recursion, we need to choose initial conditions so that the equation generates solutions consistent with a BIBO stable system. The next result shows how to proceed.
Theorem 8.4 Consider a difference equation with input $x[n]$.
1) If $H(z)$ is proper, $x[n]=0$ for $nN_2$, and $y\left[N_2+1\right]=\ldots=y\left[N_2+N\right]=0$, then the solution of the difference equation corresponds to an anti-causal system.
The assumptions on $x[n]$ in Theorem 8.4 are not a major concession. Part 1) applies to real-time applications. In this case, input data begins streaming at some initial time, which we call $N_1$. In non-real-time applications, both parts 1) and 2) are relevant. Here the input consists of a data file of finite length. We may identify the first entry of the file as $x\left[N_1\right]$ and the last entry as $x\left[N_2\right]$.
If the stable system determined by a difference equation is causal, then we apply part 1) of Theorem 8.4. For example, since $x[n]=\delta[n]$ has $N_1=0$, the causal impulse response may be calculated by setting $y[-1]=\ldots=y[-N+K]=0$. If the system is anti-causal, then part 2) applies. For $x[n]=\delta[n], N_2=0$ and we apply $y[1]=\ldots=y[N]=0$. In either case, for an arbitrary input $x[n]$, the recursion produces the same output as the linear convolution
$$
y[n]=h[n] * x[n] .
$$
If $H(z)$ has poles both inside and outside the unit circle, the stable system will be neither causal nor anti-causal. Here we must invoke the inner-outer decomposition
$$
H(z)=H_i(z)+H_o(z)
$$
to generate a pair of difference equations. These must be solved using the initial conditions described in Theorem 8.4, part 1) for $H_i(z)$ and part 2) for $H_o(z)$. Adding the two solutions together generates $y[n]$ corresponding to the stable system. The causal (inner) part requires forward recursion, while the anti-causal (outer) part requires backward recursion.
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Zeroth-Order Di§erence Equati
Until now, we have restricted attention to difference equations with positive order – i.e. $N-K>0$. If $N-K=0$, the difference equation (8.1) becomes
$$
y[n+N]=b_M x[n+M]+\ldots+b_0 x[n] .
$$
The corresponding rational function is
$$
H(z)=\frac{b_M z^M+\ldots+b_0}{z^N}=b_M z^{M-N}+\ldots+b_0 z^{-N}
$$
As always, we assume that no cancellation is possible between numerator and denominator. Thus $b_0 \neq 0$. Right-shifting (8.11) by $N$ yields
$$
y[n]=b_M x[n+M-N]+\ldots+b_0 x[n-N] .
$$
Note that, for any input signal $x[n],(8.12)$ has exactly one solution $y[n]$. Initial conditions play no role in determining the solution of the equation.
Setting $x[n]=\delta[n]$ yields the impulse response
$$
\begin{aligned}
h[n] & =b_M \delta[n+M-N]+\ldots+b_0 \delta[n-N] \
& = \begin{cases}b_{N-n}, & n=N-M, \ldots, N \
0, & \text { else }\end{cases}
\end{aligned}
$$
and transfer function
$$
\mathcal{Z}{h[n]}=H(z)
$$
If $N=0, H(z)$ is a polynomial and the ROC is the entire complex plane. If $N>0, R O C=$ ann $(0, \infty)$. In contrast to systems with nonzero poles, zeroth-order systems always determine finite-duration impulse responses.
Stability and causality are easy to characterize for zeroth-order systems. Since the pole $z=0$ lies inside the unit circle, every zeroth-order difference equation determines a BIBO stable system. If $N=0$, expression (8.13) reduces to
$$
h[n]= \begin{cases}b_{-n}, & n=-M, \ldots, 0 \ 0, & \text { else }\end{cases}
$$
Since $h[n]=0$ for $n>0$, the system is anti-causal. If $M \leq N$, (8.13) shows that $h[n]=0$ for $n<0$, so the system is causal. In all other cases $(M>N>0)$, the system is neither causal nor anti-causal. Here we could invoke the inner-outer decomposition
$$
\begin{aligned}
& H_i(z)=\frac{b_{N-1} z^{N-1}+\ldots+b_0}{z^N}, \
& H_o(z)=b_M z^{M-N}+\ldots+b_N,
\end{aligned}
$$
but this has little use in applications.
数字信号处理代写
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Choice of Initial Condition
一个给定的差分方程决定了至多一个BIBO LTI系统。在应用程序中，这是感兴趣的系统。通过系统传递输入信号$x[n]$等同于为适当的初始条件选择解差分方程，这应该不足为奇。因此，该系统可以通过在计算机程序中对差分方程进行编码来实现。为了开始递归，我们需要选择初始条件，使方程产生与BIBO稳定系统一致的解。下一个结果显示了如何继续。
定理8.4考虑一个输入为$x[n]$的差分方程。
1)如果$H(z)$合适，$x[n]=0$对应$nN_2$, $y\left[N_2+1\right]=\ldots=y\left[N_2+N\right]=0$，则差分方程的解对应于一个反因果系统。
定理8.4中$x[n]$的假设并不是一个主要的让步。第1部分)适用于实时应用程序。在本例中，输入数据在某个初始时间开始流，我们称之为$N_1$。在非实时应用程序中，第1)和第2)部分都是相关的。这里的输入由一个有限长度的数据文件组成。我们可以将文件的第一项标识为$x\left[N_1\right]$，最后一项标识为$x\left[N_2\right]$ .
如果由差分方程确定的稳定系统是因果的，则应用定理8.4的第1)部分。例如，因为$x[n]=\delta[n]$有$N_1=0$，因果脉冲响应可以通过设置$y[-1]=\ldots=y[-N+K]=0$来计算。如果系统是反因果的，那么第2部分就适用了。对于$x[n]=\delta[n], N_2=0$，我们申请$y[1]=\ldots=y[N]=0$。在这两种情况下，对于任意输入$x[n]$，递归产生与线性卷积相同的输出
$$
y[n]=h[n] * x[n] .
$$
如果$H(z)$在单位圆内外都有极点，则稳定系统既不是因果也不是反因果。这里我们必须调用内外分解
$$
H(z)=H_i(z)+H_o(z)
$$
来生成一对差分方程。这些必须使用定理8.4中描述的初始条件来解决，第1部分)对于$H_i(z)$和第2部分)对于$H_o(z)$。两个解相加得到稳定系统对应的$y[n]$。因果(内)部分需要正向递归，反因果(外)部分需要反向递归。
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Zeroth-Order Di§erence Equati
到目前为止，我们只关注正阶差分方程，即$N-K>0$。若$N-K=0$，差分式(8.1)变为
$$
y[n+N]=b_M x[n+M]+\ldots+b_0 x[n] .
$$
对应的有理函数为
$$
H(z)=\frac{b_M z^M+\ldots+b_0}{z^N}=b_M z^{M-N}+\ldots+b_0 z^{-N}
$$
一如既往，我们假设分子分母之间不可能消去。因此$b_0 \neq 0$。右移(8.11)$N$得到
$$
y[n]=b_M x[n+M-N]+\ldots+b_0 x[n-N] .
$$
请注意，对于任何输入信号$x[n],(8.12)$只有一个解$y[n]$。初始条件对方程的解不起决定作用。
设置$x[n]=\delta[n]$得到脉冲响应
$$
\begin{aligned}
h[n] & =b_M \delta[n+M-N]+\ldots+b_0 \delta[n-N] \
& = \begin{cases}b_{N-n}, & n=N-M, \ldots, N \
0, & \text { else }\end{cases}
\end{aligned}
$$
和传递函数
$$
\mathcal{Z}{h[n]}=H(z)
$$
如果$N=0, H(z)$是一个多项式，ROC是整个复平面。如果$N>0, R O C=$ ann $(0, \infty)$。与具有非零极点的系统相比，零阶系统总是确定有限持续时间的脉冲响应。对于零阶系统，稳定性和因果关系很容易表征。由于极点$z=0$位于单位圆内，因此每一个零阶差分方程都确定一个BIBO稳定系统。如果$N=0$，表达式(8.13)简化为
$$
h[n]= \begin{cases}b_{-n}, & n=-M, \ldots, 0 \ 0, & \text { else }\end{cases}
$$
因为$n>0$是$h[n]=0$，所以系统是反因果的。若$M \leq N$，(8.13)表明$h[n]=0$为$n<0$，则系统是因果关系。在所有其他情况下$(M>N>0)$，系统既不是因果关系也不是反因果关系。这里我们可以调用内外分解
$$
\begin{aligned}
& H_i(z)=\frac{b_{N-1} z^{N-1}+\ldots+b_0}{z^N}, \
& H_o(z)=b_M z^{M-N}+\ldots+b_N,
\end{aligned}
$$
，但这在应用程序中很少使用
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
