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《随机信号分析——自适应滤波技术探讨》 自适应滤波是信号处理领域中的一种关键技术，主要用于在未知或变化的环境中对信号进行优化处理。主要围绕两种自适应滤波算法进行深入讨论：最小均方误差（MSE）准则下的LMS（Least Mean Squares）算法和RLS（Recursive Least Squa

主要介绍SEIR模型的简单应用。该模型用于描述传染病的传播过程，涉及四个主要状态：易感者(S)、暴露者(E)、感染者(I)和移除者(R)。每个状态间的转移由特定的速率常数控制，模型能够帮助我们理解疾病在群体中的传播动态。以下是模型的基本公式： dS/dt = -βSI：易感者转化为暴露者的速率。

在本实验报告中，我们主要讨论信号处理的两个方面：滤波器的幅频特性和矩形脉冲信号的分解与合成。 滤波器的幅频特性 滤波器是一种能够使有用频率信号通过而同时抑制（或大为衰减）无用频率信号的电子装置。根据滤波器的构成，可以将其分为模拟滤波器和数字滤波器。模拟滤波器主要采用无源元件R、L和C组成，而数字滤波