功率谱密度从（ ）的角度描述过程统计特性的数字特征，而自相关函数则从（ ）的角度描述过程统计特性的最主要数字特征，它们之间构成（ ）。
A: 时间、频率、傅里叶变换对
B: 频率、时间、拉普拉斯变换对
C: 频率、时间、傅里叶变换对
D: 时间、频率、拉普拉斯变换对
A: 时间、频率、傅里叶变换对
B: 频率、时间、拉普拉斯变换对
C: 频率、时间、傅里叶变换对
D: 时间、频率、拉普拉斯变换对
举一反三
- 功率谱密度从（ ）的角度描述过程统计特性的数字特征，而自相关函数则从（ ）的角度描述过程统计特性的最主要数字特征，它们之间构成（ ）。
- 连续因果系统的傅里叶变换形式的系统函数的实部与虚部构成了一个（ ）变换对。 A: 傅里叶变换 B: 拉普拉斯变换 C: 希尔伯特变换 D: z变换
- 17e0c874713fbb1.jpg中用到了下面拉普拉斯变换的哪些知识点？ A: 幂函数的拉普拉斯变换对 B: s域平移定理 C: 时域平移定理 D: 指数函数的拉普拉斯变换对
- 系统的（）和（）是一对傅里叶变换对；脉冲响应函数和传递函数是一对拉普拉斯变换对。? 连续时间函数|脉冲响应函数|离散时间函数|频响函数
- 平稳随机信号的自相关函数R(τ) 与其功率谱密度P()是( ) A: 互为拉普拉斯变换与反变换 B: 互为傅里叶变换与反变换 C: 互为Z变换与反变换