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[主观题]

图9-8示出N=4的有限长序列x(n),试绘图解答:(1)x(n)与x(n)之线性卷积;(2)x(n)与x(n)之4点圆卷

图9-8示出N=4的有限长序列x(n),试绘图解答:(1)x(n)与x(n)之线性卷积;(2)x(n)与x(n)之4点圆卷

图9-8示出N=4的有限长序列x(n),试绘图解答:

(1)x(n)与x(n)之线性卷积;

(2)x(n)与x(n)之4点圆卷积;

(3)x(n)与x(n)之10点圆卷积;

(4)欲使x(n)与x(n)的圆卷积和线性卷积相同,求长度L之最小值.

图9-8示出N=4的有限长序列x(n),试绘图解答:(1)x(n)与x(n)之线性卷积;(2)x(n

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第1题

设x(n)为一有限长序列,当n<0和n≥N时x(n)=0,且N等于偶数.已知DFT[x(n)]=X(k),试利用X(k)来表示
设x(n)为一有限长序列,当n<0和n≥N时x(n)=0,且N等于偶数.已知DFT[x(n)]=X(k),试利用X(k)来表示

设x(n)为一有限长序列,当n<0和n≥N时x(n)=0,且N等于偶数.已知DFT[x(n)]=X(k),试利用X(k)来表示以下各序列的DTF.

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第2题

有限长序列的数字滤波器都具有严格的线性相位特性。()
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第3题

若正弦序列x(n)=sin(30nπ/120)是周期的,则周期是N=()。

A.2π

B.4π

C.2

D.8

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第4题

设在有序顺序表中搜索x的过程为:首先用x与表中的第4i(i=0,1,…)个元素做比较,如果相等,则搜索
设在有序顺序表中搜索x的过程为:首先用x与表中的第4i(i=0,1,…)个元素做比较,如果相等,则搜索

成功;否则确定下一步搜索的区间为4(i-1)+1到4i-1.然后在此区间内与第4i-2个元素作比较,若相等则搜索成功,否则继续与第4i-3或4i-1个元索进行比较,直到搜索成功。

(1)给出实现算法。

(2)试面出当表长n=16时的判定树,并推导此搜索方法的平均搜索长度(考虑搜索元素等概率和n%4=0的情况)。

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第5题

用已知序列Z变换的收敛域为|z|>1,则该序列为()。

A.有限长序列

B.右边序列

C.左边序列

D.双边序列

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第6题

图5.37示出氙的氟化物和氧化物的分子(或离子)结构。(1)根据图形及VSEPR理论,指出分子的几何构型名称和所属点群

图5.37示出氙的氟化物和氧化物的分子(或离子)结构。

(1)根据图形及VSEPR理论,指出分子的几何构型名称和所属点群;

(2)Xe原子所用的杂化轨道;

(3)Xe原子的表观氧化态;

(4)已知在XeF2,XeF4,加合物晶体中,两种分子的构型与单独存在时的几何构型相同,不会相互化合成XeF2,从中说明什么问题?

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第7题

对一段4秒长的连续时间信号进行无混叠的均匀抽样,产生一段包含85个样本点的有限长序列,连续时间信号中可能存在的最高频率成分是什么()?

A.2125Hz

B.162.5Hz

C.425Hz

D.不能确定

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第8题

线性表是具有n个()的有限序列。

A.整数

B.字符

C.数据元素

D.数据项

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第9题

PageRank算法是基于网页链接分析对关键字匹配搜索结果进行处理的。它借鉴传统引文分析思想:当
网页甲有一个链接指向网页乙,就认为乙获得了甲对它贡献的分值,该值的多少取决于网页甲本身的重要程度,即网页甲的重要性越大,网页乙获得的贡献值就越高。由于网络中网页链接的相互指向,该分值的计算为一个迭代过程,最终网页根据所得分值进行检索排序。

互联网是一张有向图,每一个网页是图的一个顶点,网页间的每一个超链接是图的一个边,邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接,则by=1,否则为0。

记矩阵B的列和及行和分别是它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程,与过去浏览过哪些页面无关,而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程,其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为式中:d是模型参数,通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质,对于正则Markov链存在平稳分布x=式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布,Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到,则它按分量满足方程网页i的PageRank值是划,它链出的页面有τ个,于是页面i将它的PageRank值分成r份,分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值,即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到,平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。

已知一个N=6的网络如图4.8所示,求它的PageRank取值。

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第10题

设A是n个元素的有限集,假设π12,···,πk是A上划分序列,使πr+1真细分πr,找出最大可能的序列长度。

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