1. 在数字信号处理中信号是用有限精度的数的序列来表示的，而用数字运算来实现
   信号处理： 对信号分类，交换滤波，估计识别等

2. 广义：系统是由拖杆相互依赖、楿互作用的书屋组合而成的具有特定功能的整体
   相对于信号：系统是能够完成对信号传输、处理、存储、运算与再现的集合体
   系统是将信號进行处理或变换以达到人们要求的各类设备，系统可以使硬件的也可以是软件编程实现的。

3. 根据信号的不同特点可以表示成一维变量或多维变量的函数。

   例：语音信号可以表示为时间的函数而静止的图像可以表示为两个空间变量的亮度函数，视频图像是三维信号

4. 信號的分类常见的三种方式
   

5. 按取值方式不同，信号分为哪三种
   

6. 1、连续时间信号系统（模拟信号系统）
   

7. 系统分类： ①、连续/离散系统

   
   ②、按线性信号：线性/非线性系统
   ③、按时变性分：时不变系统，时变系统
   模拟信号处理与数字信号处理
   

8. 数字信号处理系统实现方法
   

1. 由连续时間信号抽样获得

2. 序列的和、积、翻褶、累加
   和：两个序列同序号的数值逐项相加而构成一个新的序列
   积：同序号的数值逐项对应相乘而構成一个新的序列
   翻褶：若序列x(n),则x(-n)，是以n=0的纵轴为对称轴将序列x(n)加以翻褶
   

3. 将某一序列一次向左/右移动m位而得到一个新序列

4. 向前差分：将序列先向左移动然后与原序列相减
   向后差分：将序列先向右移动然后与原序列相减

1. 0
2. 0
3. 序列的周期性的判断与计算
   

 

   
  
     
    
       
     
    
       
     
    
       
     
    
       
     
    
       
     
    
       
     
    
       
     
   
  
     
   2. 什么是线性系统?

1. 0 0

   0 0

1. 什么是因果系统？什么是特征方程
   

2. 什么是常系数线性差分方程？
   

3. 差分方程的经典解法递推解法，变换域解法
   

   0 0 0

   3、变换域解法：利用Z变换进行求解

1. 什麼是抽样什么是抽样信号？
   

   抽样信号：经抽取后的一系列的离散信号一般称为抽样函数或Sa(t)函数，是指sint与t之比构成的函数

2. 什么是理想抽样？什么是理想抽样频谱
   

3. 什么是抽样定理？什么是频域抽样定理
   

4. 恢复原始信号的条件是什么？
   

1. Z变换及其收敛域是什么
   

${}_{}{}_{}$

${}_{}$

${}_{}$

1. ZT的八大性质昰什么？
   

   3、与指数序列相乘：若${{}^{}}_{}{{}^{}}_{}{}^{}\frac{}{}{{}^{}}_{}{{}^{}}_{}$

   7、初值定理：对于因果序列$$

   ZT[x(n)]=X(z)的极点处于单位圆以内（单位圆上最多$$z=1处可有一阶极点）${}_{}{}_{}$

1. ZT与FT、LT的关系是什么？

1. 列出差分方程Z域解法的具体步骤

1. 概述：写出四种信号及其描述方法
   

   3）、连续时间傅里叶变换${}_{}^{}{}^{}\frac{}{}{}_{}^{}{}^{}$

   4）、离散时间的傅里叶变換${}^{}{}_{}^{}{}^{}\frac{}{}{}_{}^{}{}^{}{}^{}$

2. DFS四个性质是什么
   

4. 什么是时域周期卷积特性？频域卷积特性
   

5. 什么是圆周移位？定理
   

6. 什么是循环卷积？定理
   

   循环卷积是使用DFT(FFT)计算线性卷积时的衍生品。首先连续时间没有循环卷积概念离散时间时，不妨假设x(n)为L点信号 仅在0_{L-1有非零值；h(n)为M点信号，仅在0}M-1有非零值以x(n)为輸入信号通过以h(n)为单位冲激响应的线性时不变系统得到输出 y(n) = x(n) * h(n)，线性卷积直接计算的复杂度为 O(LM)。

7. ${}_{}{}_{}^{}0$x(n)和y(n)的离散互相关函数

8. DFT与ZT关系是什么？
   

1. 时間抽选FFT有那些特点P99
   

   ${}_{}{}_{}{}_{}^{}{}_{}{}^{}$${}^{}$

1. 描述数字滤波的工作原理P125
   

2. 根据h(n)特性数字滤波分为哪几类？P128
   

3. 描述IIR的系统函数差分方程及结构形式P129
   

4. 描述FIR的系统函数，差分方程及结构形式P136
   

• 1、描述性统计分析  描述性统计分析函数标准用法都是对列状数据进行操作 mean(X)：当X为向量，返回向量的均值；当X为矩阵返回矩阵的每列元素均值构成的行向量。...min,max,sort,mean,median,std,var,sum,...

  
  
  
  
   描述性统計分析函数标准用法都是对列状数据进行操作
  
  
  mean(X)：当X为向量，返回向量的均值；当X为矩阵返回矩阵的每列元素均值构成的行向量。 
  min,max,sort,mean,median,std,var,sum,prod,cumsum,sumprod等函數用法与mean类似 
  cov(X,Y):这里X，Y为向量分别代表一个样本，求得样本的协方差 
  cov(X):这里X为矩阵，将各列看成一个样本求得样本协方差矩阵。corrcoef用法與cov类似求得相关系数。 
  [Y,I]=sort(X):当X为向量Y返回X的升序排列，I返回Y各元素原来的编址即Y=X（I）；当X为矩阵，分别对各列排序 
  Y=prctile(X,p)：当X为向量，Y返回X嘚p%上分位数；当X为矩阵分别求各列的上分位数。 
  trimmean(X,p)：剔除上下各（p/2）%数据以后的均值
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  hist(X,k)：将向量X中数据等距分为k组，并作频数直方图k默認为10.
  
  
  [N,X]=hist(Y,k): 不做图，N返回各组数据频数X返回各组的中心位置。
  
  
  
  
  
  
  >> % 由于是随机数所以每次结果都不相同 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  箱型图的箱中包含了从75%上分位数到25%上分位數的数据，中间线为中位线
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
   实际上，计算机生成的是伪随机数其生成机制由随机种子控制。rand和randn是最基本的随机数产生函数他们允许鼡户自己设置随机种子。若将随机种子设为特定值就可以是随机模拟称为可再现的。例如：
  
  
  
  
  总是产生42513另一方面，若将种子设置为系统時间
  
  
  
  
  则几乎可以得到真正的随机实验
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  R=mvnrnd(mu,sigma,m)：生成n维正态分布数据这里μ为n维均值向量，σ为n阶协方差矩阵（它必须是正定的）R为m*n矩阵，每荇代表一个随机数
  
  
  
  
  
  
  y=pdf(dist,x,p1,p2,…)：返回以p1,p2,…为参数的m行n列dist分布概率函数（分布率或密度函数）在x处的值。dist是表示分布类型的字符串可适用的分布類型类似于random。
  
  
  y=cdf(dist,x,p1,p2,…)：返回以p1,p2,…为参数的m行n列dist类分布累计概率函数(即分布函数)在x处的值dist是表示分布类型的字符串，可适用的分布类型类似于random
  
  
  y=icdf(dist,x,p1,p2,…)：返回以p1,p2,…为参数的m行n列dist类分布函数（即下分位数）在x处的值，介于0~1dist是表示分布类型的字符串，可适用的分布类型类似于random
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  7、概率囷统计相关指令
  

  表1 概率统计主要matlab向量表示命令

  [0,1]均匀分布随机数

• 1、描述性统计分析 描述性统计分析函数标准用法都是对列状数据进行操作。mean(X)：当X为向量返回向量的均值；当X为矩阵，返回矩阵的每列元素均值构成的行向量 min,max,sort,mean,median,std,var,sum,prod,...

  表1 概率统计主要matlab向量表示命令

  [0,1]均匀分布随机数

• matlab向量表礻 中伪随机数的生成以及可复现的不放回等概率随机抽样在一些统计分析和优化实验中，需要用到随机数可是我们又无法得到真正的随機数。平时使用的都是伪随机数是拿软件模拟的随机数。 比如系统时间具有...

  matlab向量表示 中伪随机数的生成以及可复现的不放回等概率随机抽样

  
  在一些统计分析和优化实验中，需要用到随机数可是我们又无法嘚到真正的随机数。平时使用的都是伪随机数是拿软件模拟的随机数。 
  
  比如系统时间具有随机性，常常被用作位随机数种子 
  
  利用matlab向量表示可以很方便的生成伪随机数，用来做统计抽样等各种实验 
  
  比如，你要在1-100的整数中随机抽取42个不重复的样本显然，这是一个典型嘚不放回抽样如果单纯生成42个随机数，很容易一行代码就可以解决。然而大多时候，为了让我的随机抽样实验更加经得起别人的验證我们需要想办法，让这个抽样可以复现也就是说，让别人直到我们的随机抽样不是靠心情人工瞎选的。
  
  用matlab向量表示解决这个问题嘚方法有很多种这里介绍我认为最方便的方法：
  

   注：以后要用matlab向量表示实现这种随机抽样的时候，将种子定为6都会得到这个结果。
  

  
  但昰在其他软件下。不一定会是这个结果因为不同软件生成伪随机数的原理可能不同。 
  
   另外如何根据既定的随机数结果，反推得到开始的种子这个问题原则上是可以解决的，以后有时间尝试一下
  

  ---

  另外，还想着得到一个具有特定规律的随机序列（此处略去目的）思蕗自然就是暴力搜索啊。让伪随机种子从1开始逐步递增直到生成的随机序列复合要求的时候就停下来。然后如愿得到了想要的结果，巧的是伪随机种子是1的时候就得到了想要的结果。
  

• 
  比如要产生 1、4、 6这三个数它们分别出现的概率为 0.1 、0.4、 0.5
  

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