Doraemonzzz

课程主页：https://www.coursera.org/learn/dsp2 这部分回顾第二周的习题。 1(Difficulty: $\star$ ) Consider the following causal CCDE y[n]+2 y[n-1]=3 x[n]+2.5 x[n-1]Which of the following statements are correct? If the input signal is $\delta[n]-\delta[n+1]$, then the z-transform of the output would be $(-3 z+1 / 2+$ $\left.5 / 2 z^{-1}\right) /\left(1+2 z^{-1}\right)$ It has two poles at $-$2 and $\frac{-5}{6}$ Its ROC contains the unit circle. The system is stable. 使用$Z$变换可得 \begin{aligned} Y(z)(1+2z^{-1})&=X ...

课程主页： https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail-c.php?bgid=8&gid=0&nid=612&pid=973 http://shannon.cm.nctu.edu.tw/it18.htm 老师主页： http://shannon.cm.nctu.edu.tw/ 课程视频： https://www.youtube.com/playlist?list=PLj6E8qlqmkFsWS54o6gNWeDGXeI7c3eUd 这次回顾第二讲，主要介绍了一些基本数学知识，对应视频3-4，这里只回顾不太熟悉的部分。 Suprema和Limits概述备注，该课程的讨论都在拓展实数集$\mathbb{R} \cup\{-\infty, \infty\}$上。 单调函数的上确界/下确界 如果$f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$是不减函数，那么 \begin{array}{l} \sup \{x \in \mathbb{R}: f(x)\varepsilon\} \end{arra ...

课程主页： https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail-c.php?bgid=8&gid=0&nid=612&pid=973 http://shannon.cm.nctu.edu.tw/it18.htm 老师主页： http://shannon.cm.nctu.edu.tw/ 课程视频： https://www.youtube.com/playlist?list=PLj6E8qlqmkFsWS54o6gNWeDGXeI7c3eUd 这次回顾第一讲，主要介绍了信息论背后的哲学，对应视频1-2。 概述：信息论背后的哲学如何度量信息 信息内容的定量定义（概率视角） 公理： 事件概率的单调性：如果事件发生的可能性较小，则在事件发生时应携带更多信息，因为不确定事件是否会发生。 可加性：对信息度量具有“可加性”是合理的，即，联合事件的不确定度应等于单个（但不相交）事件的不确定度之和。 连续性：事件概率的小变化仅会导致事件不确定性的小变化。 例如，两个事件的概率分别为$0.20001$和$0.19999$，应该合理地拥有可比较 ...

课程主页：https://www.coursera.org/learn/dsp2 这一讲介绍了Stochastic and Adaptive Signal Processing。 平稳过程宽平稳过程(WSS)的期望方差满足如下条件： \begin{aligned} \mathrm{E}[X[n]] &=m_{X}, & & n \in \mathbb{Z} \\ \mathrm{E}\left[\left(X[n]-m_{X}\right)^{2}\right] &=\sigma_{X}^{2}, & & n \in \mathbb{Z} \end{aligned}自相关函数满足如下条件： \begin{array}{ll} R_{X}[l, k]=r_{X}[l-k], & l, k \in \mathbb{Z} \\ K_{X}[l, k]=k_{X}[l-k], & l, k \in \mathbb{Z} \end{array}如果$X[n],Y[n]$都是宽平稳过程，那么互相关函数满足如下条件： R_{X Y}[l, k]=r_{X Y}[l-k]功率谱密度(PSD)定 ...

课程主页：https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail.php?bgid=8&gid=0&nid=558 老师主页：http://shannon.cm.nctu.edu.tw/ 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1sW411U7xK?from=search&seid=2411740640027894887， https://www.youtube.com/watch?v=IsQSWVbAKy0&list=PLj6E8qlqmkFvw7Rt63yBqai2HmPKF0V0J 这次回顾第三讲，继续介绍基本概念，对应视频7-8。 半随机电报信号继续上一讲的泊松过程，这里假设$\lambda(t)=\lambda$，定义： \boldsymbol{u}(t)=\left\{\begin{array}{ll} 1, & \text { if } \boldsymbol{n}[0, t) \text { is even } \\ -1, & \text { if } \boldsymbol{ ...

课程主页：http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15213-f15/www/schedule.html 课程资料：https://github.com/EugeneLiu/translationCSAPP 课程视频：https://www.bilibili.com/video/av31289365/ 这一讲介绍了信号和非本地跳转。 ShellsLinux进程层次结构 使用pstree命令可以看到层次结构。 Shell程序 Shell是代表用户运行程序的应用程序。 sh csh/tcsh bash 简易的Shell实现如下： int main() { char cmdline[MAXLINE]; /* command line */ while (1) { /* read */ printf("> "); Fgets(cmdline, MAXLINE, stdin); if (feof(stdin)) ex ...

今天hexo写博客的时候又遇到一个坑，这里简单记录下。 参考资料：https://github.com/hexojs/hexo/issues/2070 报错内容： Template render error: (unknown path) Error: expected end of comment, got end of file hexo 原因 {# 所以只要修改上述内容即可。

课程主页：https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail.php?bgid=8&gid=0&nid=558 老师主页：http://shannon.cm.nctu.edu.tw/ 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1sW411U7xK?from=search&seid=2411740640027894887， https://www.youtube.com/watch?v=IsQSWVbAKy0&list=PLj6E8qlqmkFvw7Rt63yBqai2HmPKF0V0J 这次回顾第二讲，继续介绍基本概念，对应视频5-6。 独立性两个过程$\boldsymbol{x}(t), y(t)$独立，如果$x(t)$的任何有限维样本独立于$y(t)$的任何有限维样本。 正交性两个过程$x(t),y(t)$正交，如果对于任意$t_1,t_2\in \mathcal I$： R_{x y}\left(t_{1}, t_{2}\right)=0不相关性两个过程$x(t),y(t)$不相关，如果 ...

课程主页：http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15213-f15/www/schedule.html 课程资料：https://github.com/EugeneLiu/translationCSAPP 课程视频：https://www.bilibili.com/video/av31289365/ 这一讲介绍了异常。 异常控制流控制流 处理器只做一件事： 从启动到关闭，CPU只需读取并执行（解释）一系列指令，一次一条命令 此序列是CPU的控制流 改变控制流 到目前为止，有两种用于更改控制流的机制： 跳跃和分支 call和return对程序状态的变化做出反应 对于有用的系统而言不够：难以对系统状态的变化做出反应 数据来自磁盘或网络适配器 除以零的指令 用户在键盘上按Ctrl+C 系统计时器到期 系统需要“异常控制流”的机制 异常控制流 存在于计算机系统的各个级别 低级机制 1.异常 响应系统事件而改变控制流（即系统状态改变） 结合使用硬件和OS软件来实现 更高级别的机制 2.进程上下文切换 由OS软件和硬件计 ...

课程主页：https://www.coursera.org/learn/dsp2 这部分回顾第一周的习题。 1(Difficulty: $\star$ ) Among the choices below, select all the linear systems. (Please note that some of the choices use functions rather than discrete-time signals; the concept of linearity is identical in both cases). Second derivative, i.e.$y(t)=\frac{d^{2} }{d t^{2} } x(t)$ The DTFT, i.e. transform a sequence $\mathbf{x}$ into $\text{DTFT} \{\mathbf{x}\}$ Scrambling, i.e. a permutation to the input sequence, e.g.: AM radio modulat ...

课程主页：http://www.inference.org.uk/mackay/itprnn/，http://www.inference.org.uk/itprnn_lectures/ 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV14b411G7wn?from=search&seid=1786094286746981315，https://www.youtube.com/watch?v=BCiZc0n6COY&list=PLruBu5BI5n4aFpG32iMbdWoRVAA-Vcso6 课程书籍：https://book.douban.com/subject/1893050/ 这次回顾第八讲，第八讲介绍了噪声信道编码定理。 备注：笔记参考了中文书籍。 噪声信道编码定理 对于每个离散的无记忆信道，信道容量 C=\max _{\mathscr{P}_{X} } I(X ; Y)具有如下性质。对于任意 $\varepsilon>0$ 和 $R<C,$ 当 $N$ 足够大时,存在一个长度为 $N$ 的码 $,$ 码率 $\ge ...

课程主页：https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail.php?bgid=8&gid=0&nid=558 老师主页：http://shannon.cm.nctu.edu.tw/ 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1sW411U7xK?from=search&seid=2411740640027894887， https://www.youtube.com/watch?v=IsQSWVbAKy0&list=PLj6E8qlqmkFvw7Rt63yBqai2HmPKF0V0J 之前学习随机过程的时候感觉学校的教材不太好，后续工作中应该还需要使用相关知识，所以网上找了一些资料，最后选择台交大陈伯宁老师的课程。 这次回顾第一讲，主要是一些基本概念，对应视频0-4。 基本定义随机变量概率空间$(S, \mathcal{F}, P)$（其中$\mathcal F$是$\sigma$域，$P$是定义在$\mathcal F$中事件的概率测度）上的随机变量是实值函数$\boldsymbol{x}( ...