知无所待

AI摘要：这篇文章深入介绍了概率论的基础数学知识。主要内容包括期望、二阶原点矩、二阶中心矩（方差）等基本概念，以及随机变量表示、高斯分布（正态分布）及其性质、二维分布函数和概率密度、边缘分布、条件分布等内容。文章还涉及内积、协方差与相关系数，强调了正交与不相关的概念，阐述了独立事件的条件，引入了联合高斯分布的概念。此外，复随机变量和复高斯随机变量的相关概念也被详细探讨。整体而言，文章系统性地介绍了概率论中的数学基础，并深入讨论了各个概念之间的关联，为深入理解概率论打下了坚实的基础。

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AI摘要：这篇文章介绍了信号处理领域的基础知识，包括不同类型的信号如矩形脉冲、sinc脉冲、Dirac冲激等，以及复信号、复正弦等概念。作者详细讨论了傅里叶变换及其在时域和频域之间的转换关系，以及傅里叶变换的实用性质。文章还探讨了信号的内积、能量谱密度与相关函数，以及功率信号的内积、功率谱密度与相关函数，引入了一系列相关的数学定义和性质。此外，作者讨论了带宽的概念，包括带通信号的基带等效表示。文章涉及的主题丰富，涵盖了信号与系统的基本概念，为深入理解信号处理提供了良好的基础。

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