如果你也在 怎样代写数字信号处理Digital Signal Processing IN3190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 Fast Fourier Transform (Radix-2)
The fast Fourier transform, or FFT, is a family of efficient algorithms used to compute the discrete Fourier transform (DFT). While the most popular FFT method was proposed by J.W. Cooley and John Tukey in 1965 [5], the inception of the FFT can be traced back all the way to Carl Friedrich Gauss [4]. The Cooley-Tukey approach subdivides a size $N$ DFT into two DFTs of length $N / 2$. These two new DFTs are then themselves divided again and the division process continues until we reach the basic 2-point DFT. This methodology allows only DFTs that feature a size $N=2^b$, where $b$ is any non-zero positive integer, to be computed. The method of continually dividing an $N$-point DFT into two equal $N / 2$-point DFT modules is called the radix-2 implementation. Other implementations, like the radix-4 and split radix techniques, feature further gains in computational efficiency. Computing the DFT of a time sequence is one of the most important operations in the field of digital signal processing. It is an algorithm that is heavily used in many different engineering disciplines, including in the area of electronic communication, where it estimates the frequency content of signals. Further, the DFT and its inverse, the IDFT, are the core processing blocks in all OFDM modems. Efficient implementations via the FFT are paramount when designing low power communication transceivers of this type. First, let us review some basic DFT/FFT definitions and constraints.
The DFT requires an evenly sampled time sequence $x[n]$ of any length $N$. The DFT is computed at $N$ normalized frequencies, $m / N$, where $m$ ranges from 0 to $N$-1. Due to the effects of aliasing, normalized frequencies, $\mathrm{m} / \mathrm{N}$, that are larger than $0.5$ in fact represent negative oscillations at a rate of $(m / N)-1$.
The FFT (radix-2) is based on the decomposition of an $N$-point DFT into two $N / 2$-point DFT modules. The length $N$ is restricted to values of $N=2^b$, where $b$ is a non-zero positive integer $(N$ $=2,4,8,16 \ldots$ etc.). Otherwise, the same restrictions for the DFT apply to the radix-2 FFT.
The FFT (radix-4) is based on the decomposition of an $N$-point DFT into four $N / 4$-point DFT modules. The length $N$ is restricted to values of $N=4^b$, where $b$ is a non-zero positive integer $(N$ $=4,16,64 \ldots$ etc.). Compared to the radix-2 structure, some further digital hardware can be saved at the expense of slightly increased abstraction.
The FFT (split radix [6], [7], [8]) tries to get around some of the restrictions on the length $N$ that are placed on higher radix FFT operations. A 32-point FFT could for example start with a radix-2 operation to split the task into two 16-point DFT blocks, and then decompose them into 4-point DFT elements via the radix-4 approach.
电子代写|数字信号处理代写Digital Signal Processing代考|Hardware Efficiency
Minimizing the number of multiplication in both hardware and software implementations of the DFT operation is of paramount importance for large values of $N$. The following formulas compare the number of complex multiplications required for a DFT and the radix-2/4 FFT counterparts.
$$
\text { Multiplication } \rightarrow \quad D F T=N^2 \quad \text { radix }-2 F F T=(N / 2) \cdot \log _2(N) \quad \text { radix }-4 F F T=(3 N / 8) \cdot \log _2(N)
$$
There are plenty of instances where complex multiplication by certain convenient values can be implemented without the use of a full multiplier, as for example multiplications by $1,-1, j$ and $-j$. Keep this in mind in case you start counting multiplication operations at the end of your own FFT custom design. Note that the radix-4 implementation of the FFT yields an additional multiplier saving of $25 \%$ over the radix-2 implementation but the improvement is nowhere near as great as that experienced during the initial migration from the DFT to the radix-2 FFT.
数字信号处理代写
电子代写|数字信号处理代写Digital 信号处理代考|快速傅里叶变换（Radix-2）
快速傅里叶变换，或称FFT，是一个用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法系列。虽然最流行的FFT方法是由J.W. Cooley和John Tukey在1965年提出的[5]，但FFT的起源可以一直追溯到Carl Friedrich Gauss[4]。Cooley-Tukey方法将一个大小为$N$的DFT细分为两个长度为$N/2$的DFT。然后，这两个新的DFT本身又被分割，分割过程一直持续到我们达到基本的2点DFT。这种方法只允许计算具有$N=2^b$大小的DFT，其中$b$是任何非零正整数。将一个$N$点的DFT不断划分为两个相等的$N / 2$点的DFT模块的方法被称为radix-2实现。其他实现方法，如radix-4和分割radix技术，在计算效率方面有进一步的提高。计算时间序列的DFT是数字信号处理领域中最重要的操作之一。它是一种在许多不同的工程学科中被大量使用的算法，包括在电子通信领域，它估计信号的频率内容。此外，DFT和它的逆运算，即IDFD，是所有OFDM调制解调器的核心处理模块。在设计这种类型的低功率通信收发器时，通过FFT的高效实现是最重要的。首先，让我们回顾一下DFT/FFT的一些基本定义和约束。
DFT需要一个任意长度$N$的均匀采样的时间序列$x[n]$。DFT是在$N$的归一化频率上计算的，$m/N$，其中$m$的范围是0到$N$-1。由于混叠的影响，归一化的频率，$mathrm{m} / $mathrm{N}的范围是0-1。/ \mathrm{N}$，大于0.5$的频率实际上代表了$(m / N)-1$的负振荡。
FFT（radix-2）是基于将$N$点DFT分解为两个$N / 2$点DFT模块。长度$N$限制为$N=2^b$，其中$b$为非零正整数$(N$ $=2,4,8,16$…等)。否则，对DFT的限制同样适用于radix-2 FFT。
FFT（radix-4）是基于将$N$点的DFT分解成四个$N/4$点的DFT模块。长度$N$被限制在$N=4^b$的值，其中$b$是一个非零的正整数$（N$$=4,16,64/ldots$等）。与radix-2结构相比，可以进一步节省一些数字硬件，代价是略微增加抽象性。
FFT（分裂子数[6], [7], [8]）试图绕过一些对长度$N$的限制，这些限制被放在高子数FFT操作上。例如，32点FFT可以从radix-2操作开始，将任务分成两个16点DFT块，然后通过radix-4方法将它们分解成4点DFT元素。
电子代写|数字信号处理代写Digital信号处理代考|硬件效率
在DFT操作的硬件和软件实现中，最大限度地减少乘法次数对$N$的大数值来说是最重要的。下面的公式比较了DFT和radix-2/4 FFT对应的复数乘法的数量。
乘法 $\rightarrow\quad D F T=N^2\quad$ radix $-2 F F T=(N / 2) \cdot \log _2(N) \quad$ radix $-4 F F T=(3 N / 8) $
有很多情况下，用某些方便的数值进行复数乘法可以不使用完整的乘法器，例如用1,-1,j$和$-j$进行乘法。请记住这一点，以防你在自己的FFT定制设计的最后开始计算乘法运算。请注意，FFT的radix-4实现比radix-2实现额外节省了25美元/%$的乘法器，但这种改进远不及从DFT迁移到radix-2 FFT时的改进大。
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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。