计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考|ECE457A Random Signals

如果你也在 怎样代写自适应算法Cooperative and Adaptive Algorithms COSC1436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。自适应算法Cooperative and Adaptive Algorithms是一种在运行时改变其行为的算法,基于可用的信息和先验定义的奖励机制(或标准)。这种信息可以是最近收到的数据的故事,可用的计算资源的信息,或其他运行时获得的(或先验已知的)与它所处环境有关的信息。

自适应算法Cooperative and Adaptive Algorithms最常用的自适应算法是Widrow-Hoff的最小平均数(LMS),它代表了一类用于自适应过滤和机器学习的随机梯度修正算法。在自适应滤波中,LMS是通过寻找与产生误差信号(所需信号和实际信号之间的差异)的最小均方有关的滤波器系数来模仿所需的滤波器。例如,稳定分区,不使用额外的内存是O(n lg n),但给定O(n)内存,它在时间上可以是O(n)。正如C++标准库所实现的那样,stable_partition是自适应的,因此它获取尽可能多的内存(最多需要多少),并使用这些可用的内存应用算法。另一个例子是自适应排序,它的行为随着输入的预排序性而改变。

自适应算法Cooperative and Adaptive Algorithms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。 最高质量的自适应算法Cooperative and Adaptive Algorithms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,因此自适应算法Cooperative and Adaptive Algorithms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。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

essayta.™ 为您的留学生涯保驾护航 在计算机Computers作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Computers代写服务。我们的专家在C++代写方面经验极为丰富,各种C++相关的作业也就用不着 说。

我们提供的C++ MPCS51045及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考|ECE457A Random Signals

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考| Random Signals

A random variable $\mathrm{X}$ is a function that assigns a number to every outcome, denoted by $\varrho$, of a given experiment. A stochastic process is a rule to describe the time evolution of the random variable depending on $\varrho$, therefore it is a function of two variables $\mathrm{X}(k, \varrho)$. The set of all experimental outcomes, i.e., the ensemble, is the domain of $\varrho$. We denote $x(k)$ as a sample of the given process with $\varrho$ fixed, where in this case if $k$ is also fixed, $x(k)$ is a number. When any statistical operator is applied to $x(k)$ it is implied that $x(k)$ is a random variable, $k$ is fixed, and $\varrho$ is variable. In this book, $x(k)$ represents a random signal.

Random signals do not have a precise description of their waveforms. What is possible is to characterize them via measured statistics or through a probabilistic model. For random signals, the first- and second-order statistics are most of the time sufficient for characterization of the stochastic process. The first- and secondorder statistics are also convenient for measurements. In addition, the effect on these statistics caused by linear filtering can be easily accounted for as shown below.
Let’s consider for the time being that the random signals are real. We start to introduce some tools to deal with random signals by defining the distribution function of a random variable as
$$
P_{x(k)}(y) \triangleq \text { probability of } x(k) \text { being smaller or equal to } y
$$

or
$$
P_{x(k)}(y)=\int_{-\infty}^y p_{x(k)}(z) d z
$$
The derivative of the distribution function is the probability density function (pdf)
$$
p_{x(k)}(y)=\frac{d P_{x(k)}(y)}{d y}
$$

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考|Autoregressive Moving Average Process

The process resulting from the output of a system described by a general linear difference equation given by
$$
y(k)=\sum_{j=0}^M b_j x(k-j)+\sum_{i=1}^N a_i y(k-i)
$$
where $x(k)$ is a white noise, is called autoregressive moving average (ARMA) process. The coefficients $a_i$ and $b_j$ are the parameters of the ARMA process. The output signal $y(k)$ is also said to be a colored noise since the autocorrelation function of $y(k)$ is nonzero for a lag different from zero, i.e., $r(l) \neq 0$ for some $l \neq 0$.

For the special case where $b_j=0$ for $j=1,2, \ldots, M$, the resulting process is called autoregressive (AR) process. The terminology means that the process depends on the present value of the input signal and on a linear combination of past samples of the process. This indicates the presence of a feedback of the output signal.

For the special case where $a_i=0$ for $i=1,2, \ldots, N$, the process is identified as a moving average (MA) process. This terminology indicates that the process depends on a linear combination of the present and past samples of the input signal. In summary, an ARMA process can be generated by applying a white noise to the input of a digital filter with poles and zeros, whereas for the AR and MA cases the digital filters are all-pole and all-zero filters, respectively.

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考|ECE457A Random Signals

自适应算法代写

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考| Random Signals

随机变量 $\mathrm{X}$ 是一个函数, 它为每个结果分配一个数字, 表示为 $\varrho$, 给定的实验。随机过程是描述随机变量随时 间演化的规律 $\varrho$, 因此它是两个变量的函数 $\mathrm{X}(k, \varrho)$. 所有实验结果的集合, 即合奏, 是 $\varrho$. 我们表示 $x(k)$ 作为 给定过程的样本 $\varrho$ 固定的, 在这种情况下如果 $k$ 也是固定的, $x(k)$ 是一个数字。当任何统计运算符应用于 $x(k)$ 这意味着 $x(k)$ 是一个随机变量, $k$ 是固定的, 并且 $\varrho$ 是可变的。在本书中, $x(k)$ 表示随机信号。
随机信号没有对其波形的精确描述。可能的是通过测量的统计数据或概率模型来表征它们。对于随机信号, 一阶和二阶统计荲在大多数情况下足以表征随机过程。一阶和二阶统计荲也便于测量。此外, 线性过滤对这 些统计数据的影响可以很㕣易地解释如下所示。
让我们暂时考虑随机信号是真实的。我们开始引入一些工具来处理随机信号, 将随机变量的分布函数定义为 $P_{x(k)}(y) \triangleq$ probability of $x(k)$ being smaller or equal to $y$
或者
$$
P_{x(k)}(y)=\int_{-\infty}^y p_{x(k)}(z) d z
$$
分布函数的导数是摡率密度函数(pdf)
$$
p_{x(k)}(y)=\frac{d P_{x(k)}(y)}{d y}
$$

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考|Autoregressive Moving Average Process

由下式给出的一般线性差分方程描述的系统输出产生的过程
$$
y(k)=\sum_{j=0}^M b_j x(k-j)+\sum_{i=1}^N a_i y(k-i)
$$
在哪里 $x(k)$ 是白噪声, 称为自回归移动平均 (ARMA) 过程。系数 $a_i$ 和 $b_j$ 是ARMA过程的参数。输出信号 $y(k)$ 也被称为有色噪声, 因为自相关函数是 $y(k)$ 对于不同于䨐的滞后是非霝的, 即 $r(l) \neq 0$ 对于一些 $l \neq 0$.
对于特殊情况 $b_j=0$ 为了 $j=1,2, \ldots, M$, 由此产生的过程称为自回归 (AR) 过程。该术语意味着该过程 取决于输入信号的当前值以及该过程过去样本的线性组合。这表明存在输出信号的反馈。
对于特殊情况 $a_i=0$ 为了 $i=1,2, \ldots, N$, 该过程被识别为移动平均 (MA) 过程。该术语表明该过程取决 于输入信号的当前样本和过去样本的线性组合。总之, 可以通过将白噪声应用于具有极点和零点的数字滤波 器的输入来生成 ARMA 过程, 而对于 AR 和 MA 情况, 数字滤波器分别是全极点和全零滤波器。

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms代考

计算机代写|自适应算法代写Cooperative and Adaptive Algorithms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。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注