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（请给出正确答案）
(I)利用I型线性相位滤波器的幅度函数的特性
试证明II型线性相位滤波器在M+1个取样点值满足
(2)试推导h[k]的表达式，并证明h[k]满足线性相位条件。
答案
更多“(I)利用I型线性相位滤波器的幅度函数的特性试证明II型线性相位滤波器在M+1个取样点值满足(2)试推”相关的问题
第1题
利用AIRFARERAW中的1997年数据。
(i)美国航线机票的一个简单需求函数为
其中，passen是日均乘客量，fare是平均票价，dist是航线距离(以英里计)。如果这真的是一个需求函数，a1的符号应该如何？
(ii)用OLS估计第(i)部分中的方程。估计的价格弹性是什么？
(iii)考虑变量concen，它度量了市场集中程度。(具体而言，它就是最大运家所占的商业份额。)用语言解释，要在需求方程中把concen看成外生变量，我们必须假定什么？
(iv)现在假定concen在需求方程中是外生的。估计log(fare)的约简型，并证实concen对log(fare)有正的(偏)效应。
(v)用Ⅳ估计需求函数。现在，估计的需求价格弹性是什么？它与OLS估计值相比如何？
(vi)利用Ⅳ估计值，描述座位需求如何取决于航线距离。
第2题
A.X(double、k){、i=k;、}
B.X(double、m,、double、n){、i=m;j=n;、}
C.XO){、i=6;、}
D.doubleX(double、k){、i=k;、return、i;、}
第3题
证明：若f∈C2[a，b]，sI(x)是I型三次插值样条函数，则
而且等号仅当f(x)=sI(x)时成立。
第4题
(I)用非退化线性替换化下列二次型为标准形，并利用矩阵验算所得结果：
(II)把上述二次型进一步化为规范形，分实系数、复系数两种情形;并写出所作的非退化线性替换。
第5题
利用PRISON.RAW中的数据。
(i)以教材(16.41)中的2SLS估计结果为基础，估计Alog(prisonit)的约简型方程。其中，IVs，final1和final2分别都是统计显著的吗？
(ii)求(i)中的约简型方程残余，把它加入教材(16.41)的方程中，并且检验Δlog(prisonit)的内生性，你的结论是什么？
(iii)在应用2SLS法估计教材方程(16.41)时检验单个过度识别约束。你的结论是什么？
(iv)在这个应用过程中，2SLS和OLS两种方法之间的不同实际上重要吗？
第6题
利用NYSE.RAW中的数据。
(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。
(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_，取何值时最小？这个方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
第7题
利用NYSE.RAW中的数据回答本题。
(i) 估计方程(12.47) 中的模型并求OLS残差平方。求
在整个样木中的平均值、最小值和最大值。
(ii) 利用OLS残差平方估计如下的异方差模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(iii) 将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return-1取何值时最小？方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
第10题
