请问各位，这题的第二问怎么做，麻烦详细过程，谢谢你来了！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-08 15:05 标签： 谢谢你的爱

你首先要看看介绍这个DSP芯片的工具书，看看这个控制sci口的各个寄存器的各个bit位代表什么含义，对其赋值为0或1有什么区别。一般寄存器是16bit的，对寄存器赋值一般用Ox开头的16 进制数，赋值之后完成初始化配置。比如这个sci的寄存器，对其初始化要明确起始位，波特率。停止位，校验位，等等。

这个要看数据手册，寄存器里的定义啊，学DSP，那你应该学过微机原理吧！ 5当然可以换成其他的了，不过意义肯定不一样，给某一位赋值肯定有意义啊，比如某一位赋1代表传输速率提高一倍，赋0代表默认的。

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你问题太多了 不过看你是个勤于思考,爱学习的好孩子,就给你讲讲吧.1.当物体相对于它所接触的物体是静止的时,摩擦力就有利于它的运动,比如：放在汽车上的箱子.而当物体相对于它所接触的物体是运动的时候,就阻碍.比如,你推着一个大木箱在地上前进时.摩擦力的方向并不总是和运动方向相反,比如一个人站在向前行驶中的车上时,车对人的

这个也不需要,你只要在自学的时候碰到了不会的再去查查资料.线性代数基本上不要用到微积分,线性代数主要讲的是矩阵、行列式、以及求解.

线性代数需要高中和初中的普通代数基础,排列与组合,三角函数数理统计需要大学的概率论 、线性代数、数学分析做基础微积分需要导数,三角函数,函数

做高考卷130左右学起来相对比较轻松

对矩阵进行行初等变换时,要用箭头,向量一般并不用箭头 再问： 向量方程：Ax=b中的x和b要加么？ 再答： 向量方程：Ax=b中的x和b要加么？ 不要

自学要大概掌握目录、、及 注意事项1、行列式 （1） n 阶行列式的定义 （2）行列式的性质 （3）行列式的计算,按行（列）展开 （4）解线性方程组的克莱姆法则 2、矩阵 （1）矩阵的概念、单位矩阵、对角矩阵、对称矩阵 （2）矩阵的线性运算、乘法运算、转置运算及其规律 （3）逆矩阵概念及其性质,用伴随矩阵求逆矩阵 （4

如果做不来就把你知道的写下来,不要怕设未知量.把要的等价关系找到,题目就做好了.把运算法则体会一下,多用用求和号,那个比较快.加油! 再问： 能否找其中一个写一下过程，我会仔细看的。 再答： 好吧...我写一下第11题第一小题，其实都是差不多的。 令n阶方阵A=（aij）其中1

基本不需要什么基础,会数分已经很不错了,《高等代数》的简化就是《线性代数》,线性代数的很多证明都是在高等代数中学习的~

是改变证明分两步先证交换相邻的两个元素,利用这结果再证明一般情况

你如果不是数学专业的话,高数很简单,方法在我空间里有,主要是记基础知识和总结题型,具体的有兴趣自己去看看,线性代数也不算太难,关键是死题型太死,活题型太活,尤其是考研题,很不好把握.另外,他有大量文字型选择题,这不仅是考察基础知识的扎实程度,更考察智力.我分别说一下重点：高数：1、极限的求法（七大类型,重点掌握洛必达法

A21的第1列提出 -1,这是行列式的性质.你看的什么教材?这么推导能把人搞晕死! 再问： 展开定理 呵呵··我想知道第二张图 那个比的分子分母怎么选择的的 再答： 你是说 A11, A21 怎么来的?再问： 不是我就想知道这个怎么来的···  再答： A21 = (-1)^(2+1) * a12 a13 a

不需要什么知识,线性代数基本上“自成体系”,想要学习的话,直接买一本线性代数的书就可以了.所有线性代数教材,都是从线性代数最基本最基本的内容讲起的.

注意各分块矩阵的维数就行,只有m*n阶和n*p阶的矩阵才能相乘

高数和线性代数联系不紧.结合你的实际情况,你之前一点线代也没有学过,学习朱长龙老师的课程是适合的.但是在听课程前一定要先预习教材上的对应章节.先把教材上的基础知识学习下,因为课程上对于基础知识的讲解对于你来说可能还是有些困难,毕竟你一点基础也没有.至于用多少时间学完线性代数,老师建议是一个月内,要达到的目标是基础知识一

我使用《易尔统计》-一个全新设计的软件，自动进行非参数方差分析与两两比较，其描述的方法如下：

多组比较的参数检验是方差分析，与之相应，非参数多组比较法也叫方差分析法。只是其主要用于等级型数据或不满足参数检验条件的场合，故亦称等级方差分析。

非参数多组比较法也包括适用于完全随机化设计的单向秩次方差分析或称克—瓦氏单向方差分析(Kruskal-Wallis H检验)和适用于随机化区组设计的双向秩次方差分析(Friedman检验)。

当总体不呈正态分布和/或方差不齐时，对完全随机化实验设计资料中两组或多组样本均数进行比较，使用克-瓦氏非参数方差分析。如果检验结果有显著性差异，则说明总体分布不全相同，最大的均数和最小的均数不同。

对于随机化区组设计连续型变量资料，若各实验组来自非正态总体，不宜做随机化区组设计方差分析，可采用Friedman秩和检验。

当用上述Kruskal-Wallis非参数方差分析和弗里德曼秩和检验之后，若拒绝H0后，认为多组间总体分布不同，此时，需要对各处理组间进行多重比较。非参数多重比较（Behrens-Fisher检验程序）方法可用于进行组间两两比较。假设有三个样本（如g1，g2，g3），则可以比较3对（g1 -g2，g1 –g3，g2-g3），如果有4个样本，可以比较6对。

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