电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|ECE4664 Complement of an Event

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。

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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|ECE4664 Complement of an Event

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Complement of an Event

(see Appendix B) If we consider the event $E$ and its complement, $E^c$
but from the earlier discussion $P(E)+P\left(E^c\right)=1 \quad$ (mutually exclusive)
therefore the probability of occurrence of $E^c$ is given by
$$
P\left(E^c\right)=1-P(E)
$$
this equation tells the probability of occurrence of the event that event $E$ does not occur is $1-P(E)$.
Example 3.7 If we toss two dice what is the probability of not getting doubles?
The probability of occurrence of the event of getting doubles is $P(E)=$ $P{(1,1),(2,2), \ldots(6,6)}=6 / 36$. Therefore the probability of occurrence of the event of not getting doubles is $P\left(E^c\right)$
$$
P\left(E^c\right)=1-\frac{6}{36}=\frac{30}{36}
$$

电气工程代写|模拟和数字通信代写Analogue and Digital Communications代考|Probability of the Union of Events

If there are two events, $E_1$ and $E_2$ which are not mutually exclusive, then
$$
P\left(E_1 \cup E_2\right)=P\left(E_1\right)+P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)
$$

The reader should remember that $P\left(E_1 \cup E_2\right)$ is the same as saying “The probability of occurrence of events $E_1$ or $E_2$ taking place is…”. What follows is not a definitive proof but rather an explanation. Let us suppose that there are elementary events $x_1, x_2, \ldots x_n$ which are mutually exclusive events and which comprise the event $E_1 \cup E_2$ (see Fig. 3.2). Then
$$
E_1 \cup E_2=\underbrace{x_1, x_2, \ldots x_{k-1}}{E_1-E_2}, \underbrace{x_k \ldots x{k+m}}{E_1 \cap E_2}, \underbrace{x{k+m+1}, \ldots x_n}_{E_2-E_1}
$$
so
$$
E_1 \cup E_2=\left(E_1-E_2\right) \cup\left(E_1 \cap E_2\right) \cup\left(E_2-E_1\right)
$$
these three sets are mutually exclusive. But
$E_1=\left(E_1-E_2\right) \cup\left(E_1 \cap E_2\right)$
$P\left(E_1\right)=P\left(E_1-E_2\right)+P\left(E_1 \cap E_2\right) \quad$ (mutually exclusive events)
or $P\left(E_1-E_2\right)=P\left(E_1\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$
similarly
$P\left(E_2-E_1\right)=P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$
$P\left(E_1 \cup E_2\right)=P\left(E_1-E_2\right)+P\left(E_1 \cap E_2\right)+P\left(E_2-E_1\right)$
$=P\left(E_1\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)+P\left(E_1 \cap E_2\right)+P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$ (using earlier Eqns)
$=P\left(E_1\right)+P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$

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模拟和数字通信代写

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(见附录 B) 如果我们考虑事件 $E$ 及其补充, $E^c$
但从前面的讨论 $P(E)+P\left(E^c\right)$
因此发生的概率 $E^c$ 是 (谁) 给的
这个等式告诉事件发生的概率该事件 $E$ 不发生是 $1-P(E)$.
例 $3.7$ 如果我们拪两个骰子, 没有得到双倍的概率是多少? 获得双打事件的发生概率为 $P(E)=P(1,1),(2,2), \ldots(6,6)=6 / 36$. 因此, 末获得双打事件的发生概
狱但为 $P\left(E^c\right)$
$$
P\left(E^c\right)=1-\frac{6}{36}=\frac{30}{36}
$$


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如果有两个事件, $E_1$ 和 $E_2$ 不是互反的,那么
$$
P\left(E_1 \cup E_2\right)=P\left(E_1\right)+P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)
$$
证据, 而是一个解释。让我们假设有一些基本事件 $x_1, x_2, \ldots x_n$ 哪些是互币事件, 哪些构成该事件
$E_1 \cup E_2=\underbrace{x_1, x_2, \ldots x_{k-1}}{E_2-E_1} E_1-E_2, \underbrace{x_k \ldots x k+m} E_1 \cap E_2, \underbrace{x k+m}{x k+m+1, \ldots x_n}$
所以
$$
E_1 \cup E_2=\left(E_1-E_2\right) \cup\left(E_1 \cap E_2\right) \cup\left(E_2-E_1\right)
$$
这二组是互茂的。但
$E_1=\left(E_1-E_2\right) \cup\left(E_1 \cap E_2\right)$ $P\left(E_1\right)=P\left(E_1-E_2\right)+P\left(E_1 \cap E_2\right) \quad$ (互㔫事件) 式 $P\left(E_1-E_2\right)=P\left(E_1\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$
或 $P\left(E_1-E_2\right)=P\left(E_1\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$
相似地
$P\left(E_2-E_1\right)=P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$ $P\left(E_1 \cup E_2\right)=P\left(E_1-E_2\right)+P\left(E_1 \cap E_2\right)+P\left(E_2-E_1\right)$
$=P\left(E_1\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)+P\left(E_1 \cap E_2\right)+P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$ (使用早期的 Eqns)
$=P\left(E_1\right)+P\left(E_2\right)-P\left(E_1 \cap E_2\right)$

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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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