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单位脉冲响应权威发布_系统的脉冲响应是什么(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

单位脉冲响应

广州大学2024年考研真题精选 𐟓š 信号与系统—823 1️⃣ 已知信号x(C)的频谱范围为0~wnrad/s，若对信号y()=x()*x()进行时域采样，其频谱不发生改变。 2️⃣ x(k)=-2ku(-k-1)-3u(-k-1)的双边z变换的收敛域为k2。 3️⃣ x(k)=(9元 2+2)的极点是什么？ 4️⃣ 已知信号f()的频带宽度为wm，则f(t-3)的频带宽度为多少？ 5️⃣ 对于系统y(k)=2x(k-1+3x(k-3)，下列说法正确的是？ 6️⃣ 系统函数H(S)与激励X(S)之间的关系是什么？ 7️⃣ 某系统的系统函数为H()，若同时存在颇响函数HOiw)，则该系统必须满足什么条件？ 8️⃣ 对于连续系统，输入为e()，输出为r()=a)，则该系统是什么系统？ 9️⃣ 已知f()=e-2[u()一-u(t-1]1，则f(1-2)的表达式为？ 𐟔Ÿ 以下信号为周期信号的是哪个？ 1️⃣ 已知f()=e-2[u()一-u(t-1]1，求f(2t+1)的表达式。 2️⃣ 周期短形脉冲序列的频谱的谱线包络线为什么？ 3️⃣ 信号(t)=e-cos(t),≥0,是哪种信号？ 4️⃣ 求如下系统的系统函数H(s)和冲激响应h(t)。 Y(s) = (s-1)/(s+2) 5️⃣ 某因果L'1离散时间系统，其差分方程为y()+十)vck-1)=x()，求系统的频率响应。 6️⃣ 已知某理想数字带通滤波器的频率响应H(ei)，求该滤波器的单位脉冲响应。若滤波器的输入x(k)=2in(.2k)+3cos(0.5元k)+7sin(0.9k)，试求滤波器的输出。 7️⃣ 已知某因果连续LT1系统的模拟框图，输入x()=u()，初始状态y(0-)=1,y(-)=2。试求解系统函数H(S)、微分方程以及零输入响应和零状态响应。 8️⃣ 电路如下所示，在t=0之前开关K位于"1“端，电路已经进入稳态，t=0时刻开关由“1”转至 “2”，求u(),i()。

ba960 这部分内容主要是关于信号处理中的零输入和线性应用，很多同学对这些概念还不太清楚，所以做了个整理。 𐟓Œ零输入线性与零状态线性零输入线性：系统在没有任何输入信号的情况下，输出信号只取决于初始状态。零状态线性：系统在没有任何初始状态的情况下，输出信号只取决于输入信号。 𐟓Œ分解性、叠加性和比例性分解性：系统的响应可以分解为各个分量之和。叠加性：系统的响应是所有分量响应之和。比例性：系统的响应与输入信号成比例。 𐟓Œ初值问题与单位脉冲响应初值问题：系统在初始时刻的响应。单位脉冲响应：单位脉冲信号的响应。 𐟓Œ线性系统的特性线性系统的响应是输入信号的线性组合。线性系统的响应具有叠加性和比例性。 𐟓Œ实际应用举例根据系统在t=0时的响应，利用叠加性和比例性，可以求解系统在任何时刻的响应。利用系统的单位脉冲响应，可以求解系统在任何输入信号下的响应。 𐟓Œ总结掌握零输入和零状态线性的概念是理解信号处理的基础。通过分解性、叠加性和比例性的应用，可以解决各种复杂的信号处理问题。

寒假必备：Stata实证分析全攻略𐟓ˆ 𐟓š 一，数据处理技巧: 取年份数据；剔除无效样本；生成新变量；为变量添加标签。 𐟓Š 二，面板数据模型：固定效应模型 (Fixed Effects Model) 随机效应模型 (Random Effects Model) 差分面板模型 GMM动态面板模型面板VAR模型门限回归模型控制年度和行业变量的固定效应模型 𐟓ˆ 三，时间序列模型： GARCH模型 VAR向量自回归模型脉冲响应方差分解 VECM向量误差修正模型 𐟔 四，分位数回归，调节效应，双重差分，中介效应，时间序列Var，VECM显著性优化。稳健性检验。 𐟛 ️ 五，异方差，自相关，多重共线性，随机解释变量，内生性等的检验及修正。 𐟓Š 六，描述性统计，相关性分析，单位根检验，协整检验等。 𐟔 七，稳定性检验：互为因果检验，2SLS工具变量法，PSM得分倾向匹配检验，豪斯曼检验，HECKMAN二阶段检验等。 𐟓š 你可以获得： Data数据和do文件代码结果文字分析

向量自回归模型（VAR）全解析向量自回归模型（Vector Autoregression，VAR）是自回归模型的一种扩展形式。自回归模型主要用于单个因变量的滞后项回归，而VAR模型则将其扩展为多个因变量的联立方程组，适用于多变量时间序列的分析和预测。它特别关注多个相互关联的因变量之间的动态变化和反馈机制。在VAR模型中，一个变量是内生变量还是外生变量，通常由经济理论和经济意义决定，而不是从数学形式上判断。 VAR模型的操作步骤：平稳性检验 𐟓Š 在进行VAR模型之前，需要对各时间序列变量进行平稳性检验，也称为单位根检验。平稳性检验的方法包括ADF检验和Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) test。ADF检验的原假设是数据存在单位根（非平稳），备择假设是数据不存在单位根（平稳）。确定滞后阶数 𐟎€š过分析各种准则，如AIC准则、SC准则和HQ准则等，来确定最优的滞后阶数。构建VAR模型 𐟏—️ 根据确定的最优滞后阶数，构建VAR模型。模型稳定性检验 𐟔犖AR模型稳定的前提是所有特征值都在单位圆内。格兰杰因果检验 𐟕𕯸‍♂️ 格兰杰因果检验用于检验时间序列之间是否存在相关关系。在VAR模型中，格兰杰检验的因果关系并不是通常意义上的因果关系，而是指先发生的事情对后发生的事情有一定的影响，或者说某个变量是否可以用来提高对其他变量的预测能力。具体步骤如下：估计当前的Y值被Y本身的滞后项所能解释的程度；检验加入X的滞后项后，Y的被解释程度是否得到提高；如果满足条件（2），则X是Y的格兰杰成因，此时X的滞后项系数具有统计显著性。脉冲响应（IRF） 𐟌Š 脉冲响应结果描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给另一个内生变量所带来的影响。方差分解 𐟓Š 通过方差分解，可以查看各变量对于预测的贡献度。总结 𐟓 VAR模型是一种强大的统计工具，适用于多变量时间序列分析和预测。通过以上步骤，可以深入了解多个相互关联的因变量之间的动态变化和反馈机制。

EViews数据分析全攻略，轻松上手！ 𐟓Š 描述性统计分析探索变量的基本统计特征，如均值、中位数和方差。路径：View > Descriptive Statistics & Tests。 𐟓ˆ 回归分析使用普通最小二乘法（OLS）估计线性模型，例如 y = c + x1 + x2。路径：Open > Equation 输入模型公式。 𐟓Š 时间序列分析单位根检验：测试序列的平稳性（ADF）。 ACF/PACF：查看序列的自相关和偏自相关特性。路径：View > Unit Root Test 或 View > Correlogram。 𐟓ˆ 面板数据分析固定效应与随机效应模型。使用 Hausman 检验选择模型。路径：Estimate Equation > 设置Panel Options。 𐟓Š 协整分析检测变量间的长期均衡关系。常用方法：Engle-Granger 或 Johansen 检验。路径：View > Cointegration Test。 𐟓ˆ 波动率分析 ARCH/GARCH模型：分析序列波动性。路径：Estimate Equation > 选择 ARCH。 𐟓Š 因果检验检测变量之间的Granger因果关系。路径：View > Granger Causality。 𐟓ˆ 预测分析基于模型生成未来趋势预测。路径：模型估计后选择 Forecast。 𐟓Š 非线性模型 Logit/Probit模型：处理二分类问题。路径：Estimate Equation > 选择 Binary 类型。 𐟓ˆ 高级模型 VAR模型：分析多变量动态关系。脉冲响应函数（IRF）：评估系统对冲击的反应。路径：Estimate Equation > VAR 类型。

面板数据回归分析：从零开始到实战 𐟓Š 描述性分析首先，我们需要了解数据的结构。使用xtset命令设置面板数据集，然后使用xtdes命令显示数据的结构。接着，使用xtsum命令查看变量的统计特征。 𐟔 单位根检验单位根检验是确保数据平稳性的重要步骤。我们可以通过LLC检验方法来检查数据是否包含单位根。例如： LLC检验（适用于T较大的情况）： xtunitroot llc x1, trend demean lags(bic 12) 仅含个体固定效应项的检验： xtunitroot llc x1, demean lags(bic 12) 既不包含线性时间趋势项，也不包含个体固定效应项的检验： xtunitroot llc x1, noconstant demean lags(bic 12) 𐟓ˆ 协整检验协整检验用于确定变量之间是否存在长期均衡关系。我们可以使用Kao检验、Pedroni检验和Westerlund检验来验证协整关系。例如： Kao检验： xtcointtest kao y x1 x2 Pedroni检验： xtcointtest pedroni y x1 x2, trend Westerlund检验： xtcointtest westerlund y x1 x2, trend 𐟏† 确定最优滞后阶数使用平稳数据，我们可以使用pvar2命令来确定最优滞后阶数。例如： pvar2 y x1 x2 x3 x4 x5, lag(5) soc 𐟔砦 𜥅𐦝𐥛 果检验格兰杰因果检验用于确定变量之间的因果关系。例如： pvar2 y x1 x2 x3, lag(2) granger 𐟓Š GMM估计、脉冲响应及方差分解首先，我们需要进行赫尔默特变换以消除固定效应。然后，使用pvar2命令进行GMM估计、脉冲响应和方差分解。例如： rename province id // 将个体变量名更改为id rename month year // 将时间变量名更改为year xtset id year // 告知Stata数据为面板数据 helm id year y x1 x2 x3 x4 x5 // 赫尔默特变换数据 pvar2 y x1 x2 x3 x4 x5, lag(3) irf(10) // 脉冲响应 pvar2 y x1 x2 x3 x4 x5, lag(3) decomp(30) // 方差分解通过以上步骤，我们可以对面板数据进行全面的回归分析，了解变量之间的关系和影响。

北京信息科技大学2024年考研真题精选 1. 信号与系统—804 信号与系统—804 冲激信号是奇对称信号。 6(t-b)=0 (t+2)的周期为52。线性系统因果稳定的充要条件是极点在复平面的左半平面。 -(-1)(1-)=0 20 x(t)的高频分量为100Hz，x(t)+x(z)的最高频率为200Hz。周期信号的频谱有离散性。某系统单位冲激响应h(t)=e-2t，该系统是否稳定？说明理由。微分方程的解是连续时间系统的全响应。已知信号里变(m)=(m+2)的傅里叶变换为2(m+2)。 et(-t)的拉普拉斯变换为。 h(t)的复数形式是由系统函数H(s)的零点决定的。信号与系统—804 冲激信号是奇对称信号。 (-t)=t 6(t+2)的周期为15。线性系统因果稳定的充要条件是极点在复平面的左半平面。 -(-1)(1-)=0 36(-)=0 200 x(t)的最高频率为100Hz，则x(t)+x(z)最高频率为200Hz。周期信号的频谱有离散性。某系统单位冲激响应h(t)=e-2t，该系统是否稳定？说明理由。微分方程的解是连续时间系统的全响应。已知信号里变(m)=(m+2)的傅里叶变换为2(m+2)。 et(-t)的拉普拉斯变换为。 h(t)的复数形式是由系统函数H(s)的零点决定的。

南理工891专业课备考攻略大家好，我是来自双非二本的一名学生，今年一战上岸南理工的微电子专业，初试总分395，专业课总分136。今天我想和大家分享一下我对891专业课复习的一些心得，希望能帮到正在备考的学弟学妹们。 891专业课：从零开始的挑战 𐟚€ 首先，891是南理工第一年独立考察的专业课，往年这个位置要么考信号与系统&数电，要么就是单考电磁场。今年的竞争特别激烈，所以大家一定要尽早开始复习，最迟不能超过暑假。相比公共课，专业课难度其实不高，但性价比很高。南理工给分还是比较宽松的，891的录取均分大概在120左右。所以，如果你轻视专业课，总分很容易被别人拉开差距。信号部分：打好基础是关键 𐟓‰ 891的信号部分考纲只要求到傅里叶变换，但我的建议是，如果学有余力的话，还是学一下拉普拉斯变换和Z变换。这是因为这些方法在求解微分方程和单位冲激响应时更高效。在24年的真题上，并没有要求必须使用时域进行计算，所以不必担心扣分的情况。复习阶段一定要打好基础，牢记基本的公式，特别要加强自己的计算能力。虽然今年是第一年考察，但可以参考818的信号部分以及书本的课后题。完成一轮复习后，可以先用时域的方法求解，再用s域或者z域的方法进行验算。如果时域、频域、s域和z域都熟练掌握，那么在考场上即使碰到难题也能做到游刃有余。电磁场部分：重视课本例题和课后题 𐟌 很多同学在复习电磁场部分时觉得吃力，因为很多知识点晦涩难懂，数学公式也很多。其实不必担心，做到真题的时候就会发现，考的都非常基础。复习阶段一定要重视课本上的重点例题和课后题。拿24年的真题来说，80%的题目都能在教材上找到原题。像边界条件、达朗贝尔方程等基本的推导要做到下笔如有神。电磁场的内容很多，但很多知识点不会考察也很难进行考察，仅作了解即可。所以在复习时不要对一些难题钻牛角尖，浪费宝贵的复习时间。在做真题时，完全可以参考往年821的题目，往年考察过的知识点要做到不留死角地掌握，做到全面复习。希望这些心得能帮到大家，祝大家都能顺利上岸南理工！如果有任何问题或者需要交流的地方，欢迎随时留言哦！

金融计量学EViews实证分析指南 𐟓Š 实训内容：数据收集与预处理：收集某一金融市场（如股票市场、债券市场或外汇市场）的历史数据，包括收盘价、收益率、波动率等关键指标。对数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值。差分方程与动态模型：利用差分方程对时间序列数据进行建模，分析数据中的动态特性。构建并估计一个简单的滞后模型，解释其经济含义。平稳AR模型与平稳ARMA模型：使用平稳AR模型和平稳ARMA模型对时间序列数据进行拟合。比较不同模型的拟合效果，选择最优模型，并解释模型的经济学意义。 GARCH模型：利用GARCH模型对金融市场的波动率进行建模。估计模型的参数，并解释模型如何捕捉市场的波动聚集现象。向量自回归(VAR)模型：选取多个金融市场指标，构建VAR模型。分析各变量之间的动态关系，进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验所选金融市场指标之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，构建误差修正模型，并解释其经济学含义。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测。评估模型的预测性能。 𐟓‹ 实训要求：学生需要按照上述实训内容逐一完成，确保每个步骤都有详细的操作和结果记录。实训过程中应注重模型的经济学解释，而不仅仅是技术操作。预测结果应基于模型的实际表现，不得人为调整。提交的实训报告应包含数据描述、模型构建过程、结果展示和经济学解释等内容。 𐟓ˆ 示例分析：单位根检验：对深证成指收盘价序列进行ADF检验，结果显示存在单位根，说明序列非平稳。差分方程建模：对深证成指收盘价序列进行一次差分后，建立AR模型，结果显示模型拟合效果良好。 GARCH模型：利用GARCH模型对深证成指的波动率进行建模，估计参数后发现模型能有效捕捉市场的波动聚集现象。 VAR模型：选取多个金融市场指标构建VAR模型，分析各变量之间的动态关系，并进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验深证成指与上证指数之间是否存在协整关系，结果显示存在协整关系，构建误差修正模型后发现短期波动会向长期均衡调整。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测，并评估模型的预测性能。

𐟚€如何求解单位冲激响应h(t)？ 𐟤”你是否在寻找求解单位冲激响应h(t)的方法？冲激响应是信号处理中的一大关键，它描述了系统对单位冲激信号的响应。 𐟒ᩦ–先，我们要明白什么是冲激信号。冲激信号，就像是一个瞬间爆发的强大信号，迅速衰减至零。它在信号处理中超级重要，因为很多系统的响应都可以通过冲激响应来分析哦！ 𐟓Œ接下来，让我们看看如何求解单位冲激响应h(t)。 1️⃣ 理解定义：冲激响应其实就是系统对单位冲激信号的响应。记住，单位冲激信号t)在t=0时值为无穷大，但整个信号的面积为1。 2️⃣ 明确系统特性：你是要解一个线性时不变系统吗？那就得明确它的特性，因为这将决定你如何应用冲激响应来求解其他问题。 3️⃣ 应用卷积：在大多数情况下，求解特定信号通过系统的响应会用到卷积定理。冲激响应与任意信号的卷积结果，就是该信号通过系统的响应。 4️⃣ 利用性质简化：冲激信号有好多特殊性质，比如筛选性、移位性、尺度变换等。利用这些性质，你可以简化计算过程哦！ 𐟓š现在，你是不是对如何求解单位冲激响应h(t)有了更清晰的认识呢？记得多做练习，加深理解哦！

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