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辛钦定理的推广在线播放_辛钦定理的推广意义(2024年11月免费观看)

内容来源：蜘蛛SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

辛钦定理的推广

保研通信原理复习资料分享 𐟓š 保研经验分享第二十期——通信原理复习资料来啦！ 𐟔 题目：同时同频全双工的优缺点？答案：这种方式的空口频谱效率提高了1倍，频谱资源使用更加灵活。但自干扰问题严重，难以完美消除，用户间干扰也会增加。 𐟓ᠩ☧›šMIMO是什么？答案：MIMO是multiple input multiple output的缩写，即多入多出。它允许多个天线同时发送和接收多个信号，并能够区分发往或来自不同空间方位的信号。通过空分复用和空间分集等技术，在不增加占用带宽的情况下，提高系统容量、覆盖范围和信噪比。 𐟓Š 题目：自相关函数和功率谱密度的关系？答案：维纳-辛钦定理指出：一个信号的功率谱密度就是该信号自相关函数的傅里叶变换。 𐟓ˆ 题目：香农公式对信道和输入信号的要求？答案：香农公式适用于带宽受限的加性高斯白噪声信道，最佳信号分布为高斯分布。 𐟎𞠩☧›š采样定理？答案：采样定理是通信原理中的重要概念，具体内容需要根据具体题目来解答。 𐟌 题目：OFDM是什么？答案：OFDM即正交频分复用，将信道分为N个子信道，每个子信道上有一个载波，称为子载波。各子载波间相互正交。OFDM是将串行数据流转换为N路并行的子数据流，去调制各路子载波。子载波满足一定条件时，调制后的信号就是对原信号进行IDFT，解调时，就是对IDFT做DFT。正交信号可在接收端分离，避免子信道间的干扰；相对单载波系统，有更强的抗频率选择性衰落能力。 𐟓ˆ 题目：信道容量？答案：信道容量是指信道能无错误传送的最大信息率。 𐟚렩☧›š能否一直增大带宽？答案：不能，C不会一直增大。C=Blog2(1+S/NOB)B趋向于无穷时，C趋近1.44S2/N。 𐟓‰ 题目：信噪比的影响因素？答案：信噪比受多种因素影响，具体内容需要根据具体题目来解答。 𐟓‰ 题目：一代到四代通信系统的区别？答案：1G模拟通信FDMA，2G数字通信TDMA（以GSM为主）CDMA，3G CDMA(W-CDMA、CDMA-2000和TD-SCDMA)，4G OFDM (TDD-LTE FDD-LTE)。 𐟓š 保研经验分享——复习资料类：保研材料准备、保研推荐信写作、保研英文面试、夏令营面试经验、数学课程复习资料、信号与系统复习资料、通信原理复习资料等。 𐟏려🝧 ”经验分享——学校类：中科院空天院、北理信电学院、华五电信相关学院、清华电子系光电所、清华电子系通信所信检所、中科院自动化所、清华生物医学工程系、北大软微学院、北大信息工程学院等。

2025考研数学三大纲变动解析 𐟓… 2025考研数学大纲更新啦！快来看看有哪些变化吧！ 𐟓š 数学三的考试科目包括：微积分、线性代数和概率论与数理统计。考试形式为闭卷笔试，共180分钟。试卷满分150分，分为单选题、填空题和解答题三个部分。 𐟓– 微积分部分占86分，线代部分占32分，概率部分占32分。具体考试内容如下： 1️⃣ 微分方程与差分方程：了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念，掌握变量可分离的微分方程、齐次微分方程和一阶线性微分方程的求解方法，理解线性微分方程解的性质及解的结构，掌握二阶常系数齐次线性微分方程的解法，并会解某些高于二阶的常系数齐次线性微分方程。 2️⃣ 二次型：掌握二次型及其矩阵表示，了解二次型秩的概念，了解合同变换与合同矩阵的概念，了解二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理。掌握用正交变换化二次型为标准形的方法，会用配方法化二次型为标准形。理解正定二次型、正定矩阵的概念，并掌握其判别法。 3️⃣ 概率论与数理统计：了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律），了解棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理（二项分布以正态分布为极限分布）和列维-林德伯格中心极限定理（独立同分布随机变量序列的中心极限定理），并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。了解经验分布函数的概念和性质。 4️⃣ 参数估计：了解参数的点估计、估计量与估计值的概念，掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法。 𐟓ˆ 概率部分有一些小变动，比如将“掌握用事件独立性进行概率计算”改为“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”。大家在复习时要注意这些细节哦！

考研倒计时141天：数学英语统计复习计划 𐟓š数学复习：高数严选题：完成第一章函数极限连续的1-40题。高数强化：重点攻克中值定理部分的例题，并观看相关网课。 𐟓–英语复习：单词复习：背诵547个单词。 2006年阅读Text3复盘：深入分析并总结。 𐟓ˆ统计学复习：茆4.1：完成依概率收敛和依分布收敛的习题（部分）。茆4.3：精读大数定律部分，并观看相关网课。 𐟓总结：茆书4.3中的辛钦大数定律证明涉及特征函数知识，考纲未涉及，暂时跳过，等完成4.1和4.3全部习题后再回头复习。高数严选题：做过张宇1000题和880题，数列极限（夹逼准则类题目）还需多练习，容易遗漏。明天计划：利用零碎时间复习马原知识点。

2025考研数学大纲详解 𐟓š 2025考研数学大纲新鲜出炉！数学三的部分有一些小变动，主要是概率论与数理统计中，将“掌握用事件独立性进行概率计算”改为“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”。整体来说，数学三的考试内容依然涵盖了微积分、线性代数和概率论与数理统计三大板块。 𐟓– 微积分部分，函数、极限、连续依然是重点，包括函数的性质、数列极限、函数极限、无穷小量与无穷大量、极限的四则运算等。导数和微分也是必考内容，涉及导数的概念、可导性与连续性、导数的几何意义和经济意义。积分学部分则包括原函数与不定积分、定积分及其应用等。 𐟓 线性代数部分，行列式、矩阵、向量是核心内容。行列式主要考察基本性质和计算方法，矩阵则涉及线性运算、乘法、转置以及伴随矩阵。向量部分包括向量的基本概念、线性组合与线性表示、向量组的线性相关与线性无关等。 𐟓ˆ 概率论与数理统计部分，随机事件与概率是基础，包括事件的关系与运算、条件概率、概率的基本公式等。随机变量及其分布是重点，涉及离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。多维随机变量的分布也是考察的重点，包括二维离散型随机变量和二维连续型随机变量的概率密度。 𐟓Š 数字特征部分，数学期望（均值）、方差、标准差是必考内容，此外还有切比雪夫不等式、矩、协方差、相关系数等。大数定律和中心极限定理也是重要考点，包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律以及棣莫弗-拉普拉斯定理和列维-林德伯格定理。 𐟓ˆ 数理统计部分，总体与样本是基础，包括简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。分布函数、经验分布函数也是考察点。参数估计部分则涉及点估计的概念、估计量和估计值以及矩估计法和最大似然估计法。 𐟓 总的来说，数学三的考试内容依然全面而深入，考生们需要全面掌握各个知识点，做好充分的复习准备。希望这份大纲能帮助大家更好地把握考试方向，取得理想的成绩！

考研数学一知识点全解析研究生入学考试的数学一主要考察本科时期学习的高等数学、线性代数和概率论与数理统计。以下是各部分知识点的详细总结： 𐟓š 高等数学函数极限与连续：函数的概念、定义域、值域、对应法则，函数的单调性、有界性、周期性和奇偶性，复合函数、反函数和隐函数，基本初等函数和初等函数。数列极限与函数极限：定义，左极限和右极限，无穷小量的概念和比较，极限的四则运算，极限存在的两个准则（单调有界夹逼和洛必达法则），两个重要极限。函数连续性与间断点：初等函数的连续性，闭区间连续函数的性质（有界性、最大值和最小值定理、介值定理）。导数与微分：导数和微分的概念，几何意义和物理意义，四则运算，函数连续与可导的关系，平面曲线的切线和法线，基本初等函数的导数，复合函数、反函数和隐函数的导数，参数方程确定的函数的导数，高阶导数。中值定理与不等式：中值定理，不等式与零点问题，导数的应用。积分：原函数与不定积分的概念，不定积分的基本性质和基本积分公式，定积分的概念和基本性质，积分上限函数及其导数，牛顿-莱布尼茨公式，换元积分和分部积分，反常积分（广义积分），定积分的应用（平面图形的面积、曲线弧长、旋转体体积、侧面积等）。 𐟓Š 线性代数行列式：行列式的概念和基本性质，行列式按行展开定理。矩阵：矩阵的概念，单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵及其性质，矩阵的线性运算和乘法，方阵的幂和方阵乘积的行列式，矩阵的转置。逆矩阵：逆矩阵的概念和性质，矩阵可逆的充分必要条件，伴随矩阵。矩阵的初等变换：初等矩阵，矩阵的秩，矩阵的等价。分块矩阵：分块矩阵及其运算。向量：向量的概念，向量的线性组合与线性表示，向量组的线性相关与线性无关，极大线性无关组，等价向量组，向量的内积。线性无关向量组的正交规范法：施密特方法。特征值与特征向量：矩阵的特征值和特征向量的概念和性质，相似矩阵的概念与性质，矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵。二次型：二次型及其矩阵表示，秩，合同变换与合同矩阵，标准形与规范形，惯性定理（正/负惯性指数），用正交变换和配方法化二次型为标准型。 𐟎悧Ž‡论与数理统计随机事件和概率：随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的概念与基本性质。条件概率：概率的基本公式（加法、减法、乘法、全概率公式、贝叶斯公式），事件的独立性。随机变量及其概率分布：随机变量分布函数的概念与性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度。常见的随机变量分布：0-1分布、二项分布B(n,p)、几何分布、超几何分布、泊松分布P()、均匀分布U(a,b)、正态分布N(𒩣€指数分布E()等及其应用。随机变量函数的分布：多维随机变量及其分布。大数定律和中心极限定理：切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列维林德伯格定理。数理统计的基本概念：总体个体简单随机样本统计量（样本均值、样本方差），样本据Xⲥˆ†布、F分布分位数正态总体常用的抽样分布。参数估计：点估计的概念（估计量与估计值），矩估计法和最大似然估计法。估计量的评选标准（无偏性、有效性、一致性）。区间估计的概念（单个正态总体的均值与方差的区间估计）。通过以上知识点的学习和理解，你将能够更好地应对考研数学一的挑战。

河北工业大学432统计学考研全攻略𐟓š 大家好，今天邀请到了一位22级应用统计的学姐来给大家分享一下考研心得，欢迎欢迎𐟔… 𐟎Š院校实力河北工业大学位于天津市，是一所以工为主、多学科协调发展的"211工程"重点建设大学，还是"卓越工程师教育培养计划"高校和中西部高校基础能力建设工程高校。 𐟪…招生情况 23年河北工业大学应用统计专业拟招总人数20人，其中推免生10人，统考生10人。从22年的招生情况来看，录取的初试最高分是426分，最低分360分，报录比大概在6:1左右。 𐟪饏‚考教材《概率论基础》(第三版)，李贤平编，高等教育出版社。《数理统计学讲义》(第二版)，陈家鼎等编，高等教育出版社。《概率论与数理统计》，金少华等编，电子工业出版社。 𐟪稀ƒ察内容一、事件与概率样本空间与事件；古典概型；几何概型；概率空间。二、条件概率与统计独立性条件概率；全概率公式；贝叶斯公式；事件的独立性；二项分布；泊松分布。三、随机变量与分布函数离散型随机变量与连续型随机变量及其有关的分布；随机变量函数及其分布等。四、数字特征与特征函数数学期望的定义及其性质；方差，相关系数，矩；特征函数。五、大数定律与中心极限定理依概率收敛；伯努利大数定律；切比雪夫大数定律；辛钦大数定律；林德伯格-列维中心极限定理等。六、抽样分布：统计量；分位数；抽样分布定理。七、参数估计参数点估计；区间估计；估计量的优良性；置信区间。八、假设检验假设检验的基本概念与应用；假设检验中的两类错误；参数的假设检验方法。九、回归分析与线性模型线性回归；线性模型的参数估计；线性模型的显著性检验。我是从暑假开始复习专业课的，基本上是看一章书本的内容然后完成配套的练习。九月份再看一遍书，边看边提取重点记在笔记本上。之后是结合往年的真题，再自行总结重点，考前背一背。不过专业课的考试还是会考察考生所学专业知识的广度和深度，会有些比较开放的不纯粹是参考书目上的内容，大家多练练题灵活把握。 ☺️☺️☺️☺️☺️☺️有问题大家可以留言哦！加油加油！

𐟓š 2025年考研数学三新大纲解析 𐟌Ÿ 𐟎“ 微积分：函数、极限、连续：了解函数的概念，掌握函数的表示法，会建立应用问题的函数关系。理解极限的概念，掌握极限的四则运算法则，会用极限求函数的值。一元函数微分学：理解导数的概念及可导性与连续性之间的关系，了解导数的几何意义与经济意义，会求平面曲线的切线方程和法线方程。一元函数积分学：理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和基本积分公式，掌握不定积分的换元积分法和分部积分法。多元函数微积分学：了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义。了解二元函数的极限与连续的概念，了解有界闭区域上二元连续函数的性质。无穷级数：理解常数项级数收敛、发散以及收敛级数的和的概念，掌握级数的基本性质及收敛的必要条件。掌握正项级数收敛性的比较判别法、比值判别法、根值判别法。常微分方程与差分方程：了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念。掌握变量可分离的微分方程、齐次微分方程和一阶线性微分方程的求解方法。 𐟧𚿦€礻㦕𐯼š 行列式：了解行列式的概念，掌握行列式的性质，会应用行列式的性质和行列式按行（列）展开定理计算行列式。矩阵：理解矩阵的概念，了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵的定义及性质。掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律。向量：了解向量的概念，掌握向量的加法和数乘运算法则。理解向量的线性组合与线性表示、向量组线性相关、线性无关等概念。线性方程组：会用克拉默法则解线性方程组，掌握非齐次线性方程组有解和无解的判定方法。理解齐次线性方程组的基础解系的概念，掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。矩阵的特征值与特征向量：理解矩阵的特征值、特征向量的概念，掌握矩阵特征值的性质，掌握求矩阵特征值和特征向量的方法。二次型：掌握二次型及其矩阵表示，了解二次型秩的概念，了解合同变换与合同矩阵的概念。掌握用正交变换化二次型为标准形的方法，会用配方法化二次型为标准形。 𐟓Š 概率论与数理统计：随机事件与概率：了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算。理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率。随机变量及其分布：理解随机变量的概念，理解分布函数F(x)=P(X≤x)的概念及性质。掌握离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握连续型随机变量及其概率密度的概念。多维随机变量的分布：理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质。理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。随机变量的数字特征：理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。大数定律和中心极限定理：了解切比雪夫大数定律，伯努利大数定律和辛钦大数定律。了解棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理和列维-林德伯格中心极限定理，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。数理统计的基本概念：了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。了解经验分布函数的概念和性质。参数估计：了解参数的点估计、估计量与估计值的概念，掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法。

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