数据加密: 加密:将信息变成不同的、不可读的形式。 解密:将加密后的信息还原成它原来的形式 原来的信息叫明文,加密后的信息叫做密文

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

3.1信道定义与数学模型 3.2恒参信道及其传输特性 3.3随参信道及其传输特性 3.4分集接收技术 3.5加性噪声 3.6信道容量的概念

为了研究铁磁性材料金属磁记忆信号与其内部机械应力之间的关系,应用小波分析技术,将金属磁记忆信号分解为大尺度逼近和细节分量两个部分,然后计算其细节分量的关联维数,并考察机械应力与关联维数变化之间的关系.结果表明,随着机械应力的增加,磁记忆信号关联维数降低

6.1 数字信号处理基础 6.2 数字信号的基本变换 6.3 随机信号处理的基本概念与方法 6.3 自适应滤波 6.4 信号平均与信号压缩技术

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

2.1 生物信息的分类 ◼ 化学信息 ◼ 血液 ◼ 代谢物 ◼ 呼吸气体 ◼ 其它体液等 ◼ 以往通过化验来检测 ◼ 现在很多实现仪器自动分析 2.2 生物电现象 2.3 生物磁现象 2.4 生物声现象 2.5 生物光现象 ◼ 光的来源 ◼ 特殊腺器官，在受到刺激时分泌出发光必须的物质 ◼ 在体表面的腺细胞，只在受到刺激时才分泌 ◼ 散布在细胞内各处的小发光微粒 ◼ 生物光的颜色 ◼ 蓝，绿，黄，红 ◼ 荧火虫的发光最强 ◼ 人体发出的生物光为蓝色，太弱，肉眼无法看见 2.6 其它生理信息 ◼ 血压、脉搏、心音 ◼ 血压：指血管内血液对血管壁的側压（Pa） ◼ 1mmHg=12.9mm血柱=133.332Pa ◼ 心脏收缩，血压上升，称为收缩压 ◼ 心脏舒张，血压下降，称为舒张压 ◼ 脉搏（动脉搏动） ◼ 动脉内压力周期性的波动，引起动脉血管发生搏动，称为动脉脉搏。检测脉搏的波形，可以诊断不同的疾病

一、随机信号的正交分解 二、常见随机信号的性质 三、随机信号的检测 四、随机信号的均方滤波

一、随机信号通过线性系统的表示 二、随机信号的功率谱密度 三、随机信号通过线性系统的统计性质 四、随机信号通过非线性系统