关于数字信号的题目

似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

线性：是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数f(z，y)，h(x，y)和g(x，y)，

{af(x，Y)+bh(z，y)}g(z，y)=-af(x，y)g(x，y)+bh(x，y)g(z，y)。

同样有：f(x，y){ah(x，y)+bg(x，y)=af(x，y)h(x，y)+bf(x，y)g(x，y) 。

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验基本原理：

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。

扩展资料：

卡方检验基本步骤：

（1）提出原假设：

H0：总体X的分布函数为F(x)

如果总体分布为离散型，则假设具体为

H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=1，2，

（2）将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，如可取

A1=（a0，a1]，A2=(a1，a2]，，Ak=(ak-1,ak)，

其中a0可取-∞，ak可取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5，而区间个数k不要太大也不要太小。

（3）把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi，成为组频数（真实值），所有组频数之和f1+f2++fk等于样本容量n。

（4）当H0为真时，根据所假设的总体理论分布，可算出总体X的值落入第i 个小区间Ai的概率pi，于是，npi就是落入第i个小区间Ai的样本值的理论频数（理论值）。

（5）当H0为真时，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近，当H0不真时，则fi/n与pi相差很大。基于这种思想，皮尔逊引进如下检验统计量，在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡方分布。

参考资料：

参考资料：

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线性码指的是码字集中的元之间的任意线性组合仍是合法码字,即对线性组合运算封闭的码字集,称为线性码。

如果说线性码和非线性码有什么区别，大体是线性码引入了线性约束，使得我们可以用很多数学工具去分析这一类码，简化了码的设计。

顺便反对前一位说到上下文是否有关来判断线性非线性码的区别。上下文是否有关对应的应该是分组码与卷积码。即跟上下文无关对应的是分组码，跟上下文有关对应的是卷积码。同样也可以再根据是否线性细分成线性分组码/线性卷积码/非线性分组码/非线性卷积码。

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