电子工程代写|通讯系统代写Communication System代考|ELEC3540 Normal distribution model

如果你也在 怎样代写通讯系统Communication System ELEC3540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。通讯系统Communication System或通信系统是由单个电信网络、传输系统、中继站、支流站和终端设备组成的集合,通常能够相互连接和相互操作,形成一个整体。一个通信系统的组成部分服务于一个共同的目的,在技术上是兼容的,使用共同的程序,对控制作出反应,并在联合中运作。

通讯系统Communication System电信是一种通信方法(例如,用于体育广播、大众传媒、新闻等)。通信是通过使用相互理解的符号和符号学规则,从一个实体或群体向另一个实体或群体传达预期的意义的行为。光通信系统是使用光作为传输媒介的任何形式的电信。设备包括一个将信息编码成光信号的发射器,一个将信号传送到目的地的通信通道,以及一个从收到的光信号中复制信息的接收器。光纤通信系统通过在光纤中发送光,将信息从一个地方传输到另一个地方。光线形成一个载波信号,被调制以携带信息。

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电子工程代写|通讯系统代写Communication System代考|ELEC3540 Normal distribution model

电子工程代写|数字系统设计代写Digital System Design代考|Normal distribution model

The probability density, $f_N$, and distribution, $F_N$, functions for the normal model are given by: ${ }^{41}$
$$
\begin{aligned}
&f_N(x: \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^2} \
&F_N(x: \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \int_{-\infty}^x e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{y-\mu}{\sigma}\right)^2} d y
\end{aligned}
$$
where $\mu$ is the location parameter and $\sigma$ the scale parameter for the model. The normal distribution values are readily obtained from normal probability tables or normal distribution functions in spreadsheets. The ML estimates for $\mu$ and $\sigma$ are given by: ${ }^{41}$
$$
\begin{aligned}
&\hat{\mu}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i \
&\hat{\sigma}=\sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N\left(x_i-m\right)^2}
\end{aligned}
$$
where ` specifies an estimated value. Note that the ML estimate for the standard deviation is a minimum variance bound estimate and is biased when the number of samples is limited.

电子工程代写|数字系统设计代写Digital System Design代考|Gamma distribution model

The probability density, $f_G$, and distribution, $F_G$, functions for the gamma model are given by: ${ }^{41}$

$$
\begin{aligned}
&f_G(x: \sigma, \lambda)=\frac{1}{\sigma \Gamma(\lambda)}\left(\frac{x}{\sigma}\right)^{\lambda-1} e^{-\left(\frac{x}{\sigma}\right)} \
&F_G(x: \sigma, \lambda)=\frac{1}{\Gamma(\lambda)} \int_{-\infty}^x\left(\frac{x}{\sigma}\right)^{\lambda-1} e^{-\left(\frac{y}{\sigma}\right)} \frac{d y}{\sigma}
\end{aligned}
$$
where $\sigma$ is the scale parameter and $\lambda$ is the shape parameter for the model and $\Gamma(\lambda)$ is the gamma function and $F_G(x: \sigma, \lambda)$ is the incomplete gamma function. ${ }^{46}$ The gamma distribution values can be obtained from chi square distribution probability tables or gamma distribution functions in spreadsheets. The ML estimates for $\sigma$ and $\lambda$ are given by: ${ }^{41}$
$$
\begin{aligned}
&\hat{\sigma} \hat{\lambda}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i \
&\ln (\hat{\sigma})+\psi(\hat{\lambda})=\ln \left(\frac{\sum_{i=1}^N x_i}{\prod_{i=1}^N x_i^{1 / N}}\right)
\end{aligned}
$$
where ${ }^{\wedge}$ specifies an estimated value and $\psi(\lambda)$ is the digamma function. These equations may be solved iteratively.

电子工程代写|通讯系统代写Communication System代考|ELEC3540 Normal distribution model

数字系统设计代写

电子工程代写|数字系统设计代写 Digital System Design代考|Normal distribution model


概率密度, $f_N$, 和分布, $F_N$, 正常模型的函数由下式给出: 41
$$
f_N(x: \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^2} \quad F_N(x: \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \int_{-\infty}^x e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{y-\mu}{\sigma}\right)^2} d y
$$
在哪里 $\mu$ 是位置参数和 $\sigma$ 模型的尺度参数。正态分布值很容易从正态概率表或电子表楁中的正态分布函数中 获得。 $\mathrm{ML}$ 估计为 $\mu$ 和 $\sigma$ 由以下给出: ${ }^{41}$
$$
\hat{\mu}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i \quad \hat{\sigma}=\sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N\left(x_i-m\right)^2}
$$
其中 `指定一个估计值。请注意, 标准差的 ML 估计是最小方差界限估计, 并且在样本数量有限时会出现偏 差。


电子工程代写数字系统设计代写Digital System Design代考|Gamma distribution model


概率密度, $f_G$, 和分布, $F_G$, 伽马模型的函数由下式给出: ${ }^{41}$
$$
f_G(x: \sigma, \lambda)=\frac{1}{\sigma \Gamma(\lambda)}\left(\frac{x}{\sigma}\right)^{\lambda-1} e^{-\left(\frac{x}{\sigma}\right)} \quad F_G(x: \sigma, \lambda)=\frac{1}{\Gamma(\lambda)} \int_{-\infty}^x\left(\frac{x}{\sigma}\right)^{\lambda-1} e^{-\left(\frac{y}{\sigma}\right)} \frac{d y}{\sigma}
$$
在哪里 $\sigma$ 是尺度参数和 $\lambda$ 是模型的形状参数,并且 $\Gamma(\lambda)$ 是伽马函数和 $F_G(x: \sigma, \lambda)$ 是不完全伽马函数。46 伽马分布值可以从卡方分布概率表或电子表格中的伽马分布函数中获得。 $M L$ 估计为 $\sigma$ 和 $\lambda$ 由以下给出: ${ }^{41}$
$$
\hat{\sigma} \hat{\lambda}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i \quad \ln (\hat{\sigma})+\psi(\hat{\lambda})=\ln \left(\frac{\sum_{i=1}^N x_i}{\prod_{i=1}^N x_i^{1 / N}}\right)
$$

电子工程代写|数字系统设计代写Digital System Design代考

电子工程代写|数字系统设计代写Digital System Design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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