Category: Analogue and Digital Communications

如果你也在 怎样代写模拟和数字通信Analogue and Digital Communications ECE4664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。模拟和数字通信Analogue and Digital Communications数据传输和数据接收，或者更广泛地说，数据通信或数字通信是在点对点或点对多点的通信渠道上以数字比特流或数字化模拟信号的形式传输和接收数据。这种通道的例子有铜线、光纤、使用无线电频谱的无线通信、存储介质和计算机总线。数据被表示为电磁信号，如电压、辐射波、微波或红外信号。

模拟和数字通信Analogue and Digital Communications模拟传输是一种使用连续信号传递语音、数据、图像、信号或视频信息的方法，该信号的振幅、相位或其他一些属性与变量成比例变化。这些信息或者通过线码以脉冲序列表示（基带传输），或者通过一组有限的连续变化的波形（通带传输），使用数字调制方法。通带调制和相应的解调是由调制解调器设备进行的。根据数字信号最常见的定义，代表比特流的基带和通带信号都被认为是数字传输，而另一种定义只认为基带信号是数字的，而数字数据的通带传输是一种数模转换的形式。

模拟和数字通信Analogue and Digital Communications代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的模拟和数字通信Analogue and Digital Communications作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此模拟和数字通信Analogue and Digital Communications作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Periodic Signals and Trigonometric Fourier Series

The science of analysis of signals treats signals in a special manner. Let us consider a periodic signal $x_T(t)$ with period $T$ as shown in Fig. 2.20. Since the function is periodic
$$
x_T(t)=x_T(t+T)
$$
We stipulate that this function may be written as a sum of sine and cosine functions in the following manner:
$$
x_T(t)=a_0+\sum_{k=1}^{\infty} a_k \cos \left(k \omega_0 t\right)+\sum_{k=1}^{\infty} b_k \sin \left(k \omega_0 t\right)
$$
where
$$
\frac{2 \pi}{T} \equiv \omega_0
$$
is called the fundamental frequency, and each $a_k$ and $b_k$ is a constant. The idea behind this expansion is to convert an arbitrary periodic signal in terms of a ‘standard’ set of other, ‘known,’ periodic signals, which in this case are sine and cosine functions, and the only characterisation feature comprises the constant coefficients $a_k \mathrm{~s}$ and $b_k \mathrm{~s}$.

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Fourier Series of a Pulse Train

Example 2.13 Find the Fourier series of the pulse train depicted in Fig. 2.21.
A pulse train shown in Fig. $2.21$ is written in terms of sines and cosines in the interval $-T / 2 \leq t \leq T / 2$ as
$$
p_T(t)=a_0+\sum_{k=1}^{\infty} a_k \cos \left{k\left(\frac{2 \pi}{T}\right) t\right}+\sum_{k=1}^{\infty} b_k \sin \left{k\left(\frac{2 \pi}{T}\right) t\right}
$$
by virtue of the fact these trigonometric functions form a complete orthogonal set of functions over the period $T$. By (2.53),
$$
\begin{aligned}
a_0 &=\frac{1}{T} \int_{-\tau}^\tau d t=\frac{2 \tau}{T} \
a_m &=\frac{2}{T} \int_{-\tau}^\tau \cos \left(m \omega_0 t\right) d t \quad m=1,2, \ldots \
&=\frac{2}{m T \omega_0}\left[\sin \left(m \omega_0 t\right)\right]_{-\tau}^\tau \
&=\frac{2}{m \pi} \sin \left(m \omega_0 \tau\right)
\end{aligned}
$$

模拟和数字通信代写

电气工程代写模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代 考|Periodic Signals and Trigonometric Fourier Series

信号分析科学以特殊的方式处理信号。让我们考虑一个周期信号 $x_T(t)$ 有句号 $T$ 如图 $2.20$ 所示。由于函数是周期性的
$$
x_T(t)=x_T(t+T)
$$
我们规定这个函数可以写成正弦和余弦函数之和，形式如下:
$$
x_T(t)=a_0+\sum_{k=1}^{\infty} a_k \cos \left(k \omega_0 t\right)+\sum_{k=1}^{\infty} b_k \sin \left(k \omega_0 t\right)
$$
在哪里
$$
\frac{2 \pi}{T} \equiv \omega_0
$$
称为基频，每个 $a_k$ 和 $b_k$ 是一个常数。这种扩展背后的想法是将任意周期信号转换为一组“标准”的其他“已知”周期信昊，在这种情兄 下是正弦和余弦函数，唯一的表征特征包括常数系数 $a_k \mathrm{~s}$ 和 $b_k \mathrm{~s}$.

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代 考|Fourier Series of a Pulse Train

例 $2.13$ 求图 $2.21$ 中描述的脉中序列的傅立叶级数。
脉冲序列如图 1 所示。 $2.21$ 用区间中的正弦和余弦写成 $-T / 2 \leq t \leq T / 2$ 作为
$\backslash \operatorname{left}$ 的分隔符缺失或无法识别
由于这些三角函数在该周期内形成了一组完整的正交函数 $T$. 由（2.53），
$$
a_0=\frac{1}{T} \int_{-\tau}^\tau d t=\frac{2 \tau}{T} a_m \quad=\frac{2}{T} \int_{-\tau}^\tau \cos \left(m \omega_0 t\right) d t \quad m=1,2, \ldots=\frac{2}{m T \omega_0}\left[\sin \left(m \omega_0 t\right)\right]_{-\tau}^\tau \quad=\frac{2}{m \pi} \sin \left(m \omega_0 \tau\right)
$$

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications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。

如果你也在 怎样代写模拟和数字通信Analogue and Digital Communications ECE5000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。模拟和数字通信Analogue and Digital Communications数据传输和数据接收，或者更广泛地说，数据通信或数字通信是在点对点或点对多点的通信渠道上以数字比特流或数字化模拟信号的形式传输和接收数据。这种通道的例子有铜线、光纤、使用无线电频谱的无线通信、存储介质和计算机总线。数据被表示为电磁信号，如电压、辐射波、微波或红外信号。

模拟和数字通信Analogue and Digital Communications模拟传输是一种使用连续信号传递语音、数据、图像、信号或视频信息的方法，该信号的振幅、相位或其他一些属性与变量成比例变化。这些信息或者通过线码以脉冲序列表示（基带传输），或者通过一组有限的连续变化的波形（通带传输），使用数字调制方法。通带调制和相应的解调是由调制解调器设备进行的。根据数字信号最常见的定义，代表比特流的基带和通带信号都被认为是数字传输，而另一种定义只认为基带信号是数字的，而数字数据的通带传输是一种数模转换的形式。

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电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Transformation of the Independent Variable

We may also transform the real independent variable, $t$. Three cases are of paramount importance:

1. The transformation where $t$ is replaced by ‘ $a t$ ‘ where $a$ is a real number. As an example, we may concentrate on two functions, $\sin (t)$ and $\sin (2 t)$. When we consider these two functions and look at a point $t_0$, then
   $$
   \left.\sin (t)\right|{t=t_0}=\left.\sin (2 t)\right|{t=t_0 / 2}
   $$
   since then the arguments of two functions will be equal. In this equation, (2.2), the point $t_0$ is any point, therefore, whatever the value of the function $\sin (t)$ for any particular value of $t,\left(=t_0\right)$ will be the value of the function $\sin (2 t)$ at $t=t_0 / 2$. This implies that if we graph the two functions, the second function will appear compressed by a factor of two. This is so since the value of $\sin (t)$ will be the same as $\sin [2 \times(t / 2)]$
   This is shown in Fig. 2.4. In general, if we consider the general real function $f(t)$ and another function $f(a t)$ where $a>0$, then the two values are identical for the two points
   $t_0$ and $t_0 / a$
   If $a>1$ then
   $t_0 / at_0
   $$
   and the graph of $f(a t)$ is expanded when compared to that of $f(t)$. In the figure, compare $0<t<\pi$ in the $\sin (2 t)$ graph and $0<t<2 \pi$ in the $\sin (t)$ graph and one will notice the obvious compression.

2. The second case which is of importance is the case when $t$ is replaced by $-t$. Let us observe the function defined by
   $$
   f(t)= \begin{cases}e^{-t} & t>0 \ 0 & t<0\end{cases} $$ which is shown plotted by the solid line in Fig. 2.5. And then compare this to the curve $$ f(-t)= \begin{cases}e^t & -t>0 \ 0 & -t<0\end{cases}
   $$
   where we have substituted $-t$ wherever $t$ occurs. We can see that each function is a mirror image of the other. This is so, because if we were to consider any point $t_0$, then
   $$
   \left.f(t)\right|{t=t_0}=\left.f(-t)\right|{t=-t_0}
   $$
3. The third case of interest is when the variable $t$ is shifted by $\tau$. In this case, the two functions are $f(t)$ and $f(t-\tau)$. Now consider the two points $t_0$ and $t_1$ such that
   $$
   \begin{aligned}
   f\left(t_0\right) &=f\left(t_1-\tau\right) \
   \text { therefore } t_0 &=t_1-\tau \
   \text { or } t_1 &=t_0+\tau
   \end{aligned}
   $$

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Energy and Power

We progress next to considering the energy and power in a signal. If a voltage $f(t)$ is applied to an $R(\Omega)$ resistor, then the power consumed at any instant of time would be
$$
\frac{[f(t)]^2}{R}(\mathrm{~W})
$$
and the total energy consumed by the $R(\Omega)$ resistor would be
$$
\mathbb{E}R=\frac{1}{R} \int{-\infty}^{\infty}[f(t)]^2 d t(\mathrm{~J})
$$
Similarly, if $f(t)$ is a current signal, then the power consumed at any instant of time would be
$$
R[f(t)]^2(\mathrm{~W})
$$
and the total energy consumed would be
$$
R \int_{-\infty}^{\infty}[f(t)]^2 d t(\mathrm{~J})
$$
To consider energy for all signals, and taking both definitions into account, we normalise the energy, and consider energy consumed by a $R=1(\Omega)$ resistor only.

模拟和数字通信代写

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代 考|Transformation of the Independent Variable

我们也可以变换实数自变量， $t$. 三个安例非常重要:

转型在哪里 $t$ 替换为 ‘ $a t^{\prime}$ 在哪里 $a$ 是一个实数。例如，我们可以专注于两个功能， $\sin (t)$ 和 $\sin (2 t)$. 当我们考慮这两个函数 并看一点 $t_0$ ，然后
$$
\sin (t)\left|t=t_0=\sin (2 t)\right| t=t_0 / 2
$$
从那时起，两个函数的参数将相等。在这个等式 $(2.2)$ 中，点 $t_0$ 是任何点，因此，无论函数的值是多少 $\sin (t)$ 对于任何特定 的价值 $t,\left(=t_0\right)$ 将是函数的值 $\sin (2 t)$ 在 $t=t_0 / 2$. 这意味着如果我们绘制这两个函数，第二个函数将被压缩两倍。之所以 如此，是因为 $\sin (t)$ 将与 $\sin [2 \times(t / 2)]$
如图 $2.4$ 所示。一般来说，如果我们考虑一般的实函数 $f(t)$ 和另一个功能 $f(a t)$ 在哪里 $a>0$, 那么这两个点的两个值是相 同的
$t_0$ 和 $t_0 / a$
如果 $a>1$ 然后
$t_0 /$ a $t_0$ andthegraphof胖的) isexpandedwhencomparedtothatoff(t). Inthefigure, compare $0<\mathrm{t}<\backslash \mathrm{pi}$ inthe \sin (2 吨) graphand0<t<2 \piinthe \sin ( $\mathrm{t})$ \$图形，人们会殶意到明显的压缩。

第二个重要的情况是 $t$ 被替换为 $-t$. 让我们观察定义的函数
$$
f(t)=\left{e^{-t} \quad t>00 \quad t<0\right.
$$
如图 $2.5$ 中的实线所示。然后将其与曲线进行比较
我们葩换的地方 $-t$ 无论在哪里 $t$ 发生。我们可以看到，每个功能都是另一个功能的镜像。之所以如此，是因为如果我们要考 虑任何一点 $t_0$ ，然后
$$
f(t)\left|t=t_0=f(-t)\right| t=-t_0
$$

第三种感兴趣的情况是当变量 $t$ 被转移 $\tau$. 在这种情况下，这两个函数是 $f(t)$ 和 $f(t-\tau)$. 现在考虑两点 $t_0$ 和 $t_1$ 这样
$$
f\left(t_0\right)=f\left(t_1-\tau\right) \text { therefore } t_0 \quad=t_1-\tau \text { or } t_1=t_0+\tau
$$

电气工程代写模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代 考|Energy and Power

我们接下来会考虑信号中的能量和功率。如果一个电压 $f(t)$ 应用于一个 $R(\Omega)$ 电阻器，那么在任何时刻消耗的功率将是
$$
\frac{[f(t)]^2}{R}(\mathrm{~W})
$$
和消耓的总能量 $R(\Omega)$ 电阻器将是
$$
\mathbb{E} R=\frac{1}{R} \int-\infty^{\infty}[f(t)]^2 d t(\mathrm{~J})
$$
同样，如果 $f(t)$ 是电流信号，那么在任何时刻消耗的功率将是
$$
R[f(t)]^2(\mathrm{~W})
$$
并且消耗的总能量为
$$
R \int_{-\infty}^{\infty}[f(t)]^2 d t(\mathrm{~J})
$$
为了考虑所有信昊的能量，并考虑到这两个定义，我们对能量进行归一化，并考虑一个 $R=1(\Omega)$ 只有电阻。

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微观经济学代写

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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。

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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。

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电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Signal Transformations

When we study engineering communication, a great deal of manipulation of signals have to be performed. With this in mind, we need to understand the transformation of signals, both of the dependent variable and independent variable. We take a look at these two types of transformations.

If we consider a real signal $y(t)$, which is a function of time, then $y$ is the dependant variable and $t$ is the independent variable. Generally, the independent variable is on the $\mathrm{x}$-axis while the dependent variable is on the $\mathrm{y}$-axis. The independent variable values may be chosen in an independent manner, while the ones for the dependent variable are obtained from the independent variable according to a rule. (i.e. the function $y(t))$.
We will be considering two types of transformations:

1. Transformations of the dependent variable.
2. Transformations of the independent variable.

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Transformation of the Dependent Variable

The simple transformations of the dependent variables are

1. Multiplication of the signal $f(t)$ by a constant: $a f(t)$, where $a$ may be a complex number.
2. Addition or subtraction of a constant $f(t) \pm a$ where $a$ in general may be complex.
   These types of transformations are shown in Fig. 2.3. In the (a) part of the figure, the original signal, $f(t)$, is shown, in the (b) part, a real positive constant $a$ is added to $f(t)$ and in the (c) part, the signal $a f(t)$ is shown where $a$ is a real number greater than one.

Similarly, two complex signals, $f_1(t)$ and $f_2(t)$, may added, subtracted or multiplied:

1. $f(t)=f_1(t) \pm f_2(t)$ and
2. $f(t)=f_1(t) f_2(t)$

A simple case where two signals are added is shown in Fig. 1.5(b), where noise is added to a signal when it passes through a channel. Similarly, the multiplication of two signals is shown in Fig. 1.3, where amplitude modulation is shown, and the two signals $f_1(t)=\left(1+0.1 t^2\right)$ and $f_2(t)=\cos (3 t)$ are multiplied.

We may also consider more general cases where complicated operations may be done on the dependant variable, $y=f(t)$, such as squaring of a given real signal
$$
g(t)=[f(t)]^2
$$
or taking the logarithm of a given complex signal
$$
g(t)=\ln [|f(t)|]
$$

模拟和数字通信代写

电气工程代写模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代 考|Signal Transformations

当我们研究工程通信时，必须对信号进行大量操作。考虑到这一点，我们需要了解信号的转换，包括因变量和自变量。我们来看看 这两种尖型的转换。 -轴。自变量的取值可以以独立的方式选择，而因变量的取值是根据规则从自变量中获得的。 $($ 即函数 $y(t))$.
我们将考虑两种类型的转换:

因变量的变换。

自恋量的亲抰。

电气工程代写模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代 考|Transformation of the Dependent Variable

因变量的简单术换是

信昊的乘法 $f(t)$ 由一个常数: $a f(t)$ ，在哪里 $a$ 可能是一个复数。

常数的加法或咸去 $f(t) \pm a$ 在哪里 $a$ 一般来说可能很复杂。
这些类型的转换如图 $2.3$ 所示。在图中 (a) 部分，原始信号， $f(t)$, 在 (b) 部分中显示了一个实数正常数 $a$ 被添加到 $f(t)$ 在 $(\mathrm{c})$ 部分，信号 $a f(t)$ 显示在哪里 $a$ 是大于一的实数。
同样，两个复信号， $f_1(t)$ 和 $f_2(t)$ ，可以相加、相咸或相乘:

$f(t)=f_1(t) \pm f_2(t)$ 和

$f(t)=f_1(t) f_2(t)$
图 1.5(b) 显示了添加两个信号的简单情况，其中当信号通过一个通道时，㗁声被添加到信号中。类似地，两个信号的相乘如图 $1.3$ 所示，其中显示了幅度调制，两个信号 $f_1(t)=\left(1+0.1 t^2\right)$ 和 $f_2(t)=\cos (3 t)$ 成倍增加。
我们也可以考虑对因恋量进行复杂运算的更一般的情况， $y=f(t)$ ，例如给定实信号的平方
$$
g(t)=[f(t)]^2
$$
或取给定复信号的对数
$$
g(t)=\ln [|f(t)|]
$$

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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。