如果你也在 怎样代写数字信号处理Digital Signal Processing EEE5502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 Eigenvalue Decomposition
To demonstrate the eigenvalue decomposition, we continue our earlier example, which calculated the eigenvalues and eigenvectors of the transformation matrix, $A$, shown below. We find the eigenvalues by solving for $\lambda$ in the polynomial $p(\lambda)=\operatorname{det}(A-\lambda I)$.
$$
\begin{gathered}
A=\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \
p(\lambda)=\operatorname{det}\left[\begin{array}{cc}
2-\lambda & -4 \
-1 & -1-\lambda
\end{array}\right]=(2-\lambda)(-1-\lambda)-(-4)(-1)=\lambda^2-\lambda-6=(\lambda-3)(\lambda+2)
\end{gathered}
$$
Recall the original requirement of $A v_n=\lambda_n v_n$ for each eigenpair.
$$
\begin{gathered}
A \cdot v_n=\lambda_n \cdot v_n \
{\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{c}
-4 \
1
\end{array}\right]=3 \cdot\left[\begin{array}{c}
-4 \
1
\end{array}\right]} \
{\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{l}
1 \
1
\end{array}\right]=-2 \cdot\left[\begin{array}{c}
1 \
1
\end{array}\right]}
\end{gathered}
$$
We can easily combine these two systems of equations into one using notation $V$ to represent the matrix of eigenvectors and $A$ for the eigenvalues.
$A \quad v_1\left|v_2 \quad 3 \cdot v_1\right|-2 \cdot v_2$
$\left[\begin{array}{cc}2 & -4 \ -1 & -1\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{c|c}-4 & 1 \ 1 & 1\end{array}\right]=\left[3 \cdot\left[\begin{array}{c}-4 \ 1\end{array}\right] \mid-2 \cdot\left[\begin{array}{l}1 \ 1\end{array}\right]\right]$
We now reformulate the expression.
$$
\begin{gathered}
A \
{\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{c|c}
-4 & 1 \
1 & 1
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c|c}
-4 & 1 \
1 & 1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{cc}
\lambda_1=3 & 0 \
0 & \lambda_2=-2
\end{array}\right]}
\end{gathered}
$$
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|The Power of the Eigenvalue Decomposition
There are mathematical challenges which require that we compute an equation that takes a matrix as an argument. Can you image computing $A^{1 / 2}$, or $e^4$ ? Nothing that we have learned up to now allows us to even guess at how to compute the quantities above. To get a handle on these challenges, we will use the eigenvalue decomposition to compute the quantity $A^2$.
$$
A \cdot A=\left(V \cdot \Lambda \cdot V^{-1}\right) \cdot\left(V \cdot \Lambda \cdot V^{-1}\right)
$$
Note that the quantities $V^{-1}$ and $V$ appear next to one another and their product reduces to the identity matrix, $I$.
$$
\begin{aligned}
&A^2=V \cdot \Lambda \cdot I \cdot \Lambda \cdot V^{-1} \
&A^2=V \cdot \Lambda \cdot \Lambda \cdot V^{-1} \
&A^2=V \cdot \Lambda^2 \cdot V^{-1}
\end{aligned}
$$
This rather interesting manipulation proves that we can square a matrix A by firsts computing its eigenvalue decomposition, squaring the diagonal entries in $\Lambda$ and multiplying out $V \cdot \Lambda^{2 \cdot} V^{-1}$. Without a doubt, it would have been easier to just compute $A^2$ directly. But this example is pointing us into an interesting direction. Could we compute the square root of $A$, or equivalently $A^{1 / 2}$, in a similar manner?
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|特征值分解
为了演示特征值分解，我们继续前面的例子，计算变换矩阵$A$的特征值和特征向量，如下图所示。我们通过在多项式$p(\lambda)=\operatorname{det}(A-\lambda I)$中求解$\lambda$来找到特征值，
$$
\begin{gathered}
A=\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \
p(\lambda)=\operatorname{det}\left[\begin{array}{cc}
2-\lambda & -4 \
-1 & -1-\lambda
\end{array}\right]=(2-\lambda)(-1-\lambda)-(-4)(-1)=\lambda^2-\lambda-6=(\lambda-3)(\lambda+2)
\end{gathered}
$$
回想一下对每个特征对初始要求$A v_n=\lambda_n v_n$。
$$
\begin{gathered}
A \cdot v_n=\lambda_n \cdot v_n \
{\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{c}
-4 \
1
\end{array}\right]=3 \cdot\left[\begin{array}{c}
-4 \
1
\end{array}\right]} \
{\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{l}
1 \
1
\end{array}\right]=-2 \cdot\left[\begin{array}{c}
1 \
1
\end{array}\right]}
\end{gathered}
$$
我们可以很容易地将这两个方程组合并为一个方程组，使用符号$V$表示特征向量的矩阵，$A$表示特征值。
$A \quad v_1\left|v_2 \quad 3 \cdot v_1\right|-2 \cdot v_2$
$\left[\begin{array}{cc}2 & -4 \ -1 & -1\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{c|c}-4 & 1 \ 1 & 1\end{array}\right]=\left[3 \cdot\left[\begin{array}{c}-4 \ 1\end{array}\right] \mid-2 \cdot\left[\begin{array}{l}1 \ 1\end{array}\right]\right]$
我们现在重新表述表达式。
$$
\begin{gathered}
A \
{\left[\begin{array}{cc}
2 & -4 \
-1 & -1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{c|c}
-4 & 1 \
1 & 1
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c|c}
-4 & 1 \
1 & 1
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{cc}
\lambda_1=3 & 0 \
0 & \lambda_2=-2
\end{array}\right]}
\end{gathered}
$$
电子代写|数字信号处理代写数字信号处理代考|特征值分解的力量
.
有一些数学挑战要求我们计算一个以矩阵为参数的方程。你可以图像计算$A^{1 / 2}$，还是$e^4$ ?到目前为止，我们所学的知识都不能让我们猜测如何计算上述的数量。为了处理这些挑战，我们将使用特征值分解来计算量$A^2$ .
$$
A \cdot A=\left(V \cdot \Lambda \cdot V^{-1}\right) \cdot\left(V \cdot \Lambda \cdot V^{-1}\right)
$$
请注意，量$V^{-1}$和$V$彼此相邻，它们的乘积简化为单位矩阵$I$ .
$$
\begin{aligned}
&A^2=V \cdot \Lambda \cdot I \cdot \Lambda \cdot V^{-1} \
&A^2=V \cdot \Lambda \cdot \Lambda \cdot V^{-1} \
&A^2=V \cdot \Lambda^2 \cdot V^{-1}
\end{aligned}
$$
这个相当有趣的操作证明了我们可以通过计算矩阵a的特征值分解来平方它，对$\Lambda$中的对角线项进行平方，并将$V \cdot \Lambda^{2 \cdot} V^{-1}$乘出来。毫无疑问，直接计算$A^2$会更简单。但这个例子将我们引向了一个有趣的方向。我们可以用类似的方式计算$A$的平方根，或者相当于$A^{1 / 2}$的平方根吗?
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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。