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假设ωk=ωk(x1，x2，…，xn)=0(k=1，2，…，n)为包含n个未知元的联立方程组，设
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若d(x)=(f(x)，g(x))，则存在u(x)，v(x)，使
d(x)=u(x)f(x)+v(x)g(x)．
若d(x1，x2，…，xn)=(f(x1，x2，…，xn)，g(x1，x2，…，xn))，n≥2，则存在u(x1，x2，…，xn)，v(x1，x2，…，xn)，使d(x1，x2，…，xn)=u(x1，x2，…，xn)f(x1，x2，…，xn)+v(x1，x2，…，xn)g(x1，x2，…，xn)？
设总体X~N(u，σ2),x1，x2，...xn为来自总体X的样本，
为样本均值，则
函数X1(t)，X2(t)，…，Xn(t)，在区间a≤t≤b上线性相关，则它们的伏朗斯基行列式W(t)=0，a≤t≤b。()
A.错误
B.正确
函数X1(t)，X2(t)，…，Xn(t)，在区间a≤x≤b上线性相关，则在[a，b]上它们的伏朗斯基行列式W(t)≠0。()
A.错误
B.正确
设X1，X2，...，Xn是来自正态总体N(u，σ2)的样本，
则服从自由度是n-1的t分布的随机变量是
A.一定会导致x1商品消费量的减少
B.一定会导致x2商品消费量的增加
C.一定会导致消费者总效用的降低
D.一定会导致x2商品相对价格的下降
令A(k，s，m)代表方程X1k+X2k+…+Xsk=m之非负整数解组(X1，…，Xs)的个数．又设θk(n)为由下式所定义：
则有下列的解数公式
现需要对某变电器中自动控制设备设置一个异动的实时检测环节，它能监视该变电自动控制设备的工作状况，其简化模型如图2-25所示。
已知临近的变电器产生的啾啾噪声对这一实时检测环节产生加性干扰，有可能影响控制中心作出正确判决。已知控制中心接收到10s已经受到噪声污染的信号xn(t)，记录的波形，如图2-26所示。为了有效分离噪声，需要单独检测加性噪声源特性，于是在附近的变电器处记录得20s噪声m(t)其时域波形，如图2-27所示。试判断噪声对原信号的污染程度并从xn(t)中恢复出原始信息。
产生以上两个信号波形的源代码如下：
T=0.035；tb=0:T:20；F=1/(T)；%x+n补零滤波
f0=2；t1=1；f1=6；%连续时间噪声信号m(t)波形演示
y1=20*chirp(tb，f0，t1，f1)；%啾啾噪声m(t)
figure(1)；
plot(tb，y1)；%记录的20秒噪声波形
title('噪声波形')；xlabel('Time(s)')；ylabel('Amplitude')；
n=0: 0.005: 10；Ts=0.005；Fs1/(Ts)；%采样参数设置
x1=cos(2*pi*65*n). *[cos(2*pi*20*n)+1]；%原始信号x(n)模型：由x1和x2的乘积构成
v=zeros(1，2000)：
v(100)=0.5；v(1)=2.5；v(150)=-1.2；v(250)=1；v(700)=3.5；
v(550)=1.5；v(950)=1.5；v(1550)=-2.5；v(1850)=1.5；
u=sinc(3*n)+1：
w=conv(u, v)；
x2(1: 2001)=w(1: 2001)；
x=x1. *x2;
f0=2；t1=1；f1=6；%啾啾噪声m(n)用y1表示
y1=20*chirp(n，f0，t1，f1)；
xn=y1+x；%加性干扰下的受污染信号xn(t)=x(n)+m(n)
figure(2)；
plot(n，xn)；%记录的10秒受污染信号波形
title('受污染信号波形'); xlabel('Time(s)')；ylabel('Amplirude')；
，则
