绪论 一、离散数学的主要内容 二、离散数学的学习方法

◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结

1 、信源的数学模型及分类 2、信息量及其性质 3、离散信源的熵及性质 4、联合熵和条件熵 5、平均互信息量及其性质 6、扩展信源 7、离散有记忆信源的熵 8、马尔可夫信源的信息熵 9、离散信源的信息（速）率和信息含量效率 10、连续随机变量下的熵和平均互信息量

一、Fourier变换的几种可能形式 二 、周期序列的DFS及其性质 三、离散傅里叶变换（DFT） 四、离散傅里叶变换的性质 六 、抽样z变换——频域抽样理论 七 、用DFT对模拟信号作频谱分析 八 、序列的抽取与插值

一、二维离散型随机变量函数的分布 设(X,Y)是二维离散型随机变量,g(x,y)是二元连续函数,则Z=g(X,)为一元离散型随机变量

一、离散时间信号——序列 二、离散时间系统 三、线性常系数差分方程 四、连续时间信号的取样 五、Matlab实现

3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什一哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

2.1 离散变量的非平均信息量 2.2 离散集的平均自信息量－熵 2.3 离散集的平均互信息量 2.4 连续随机变量的互信息和熵 2.5 凸函数和互信息的凸性

第二章离散时间信号和系统的频域分析 主要内容: 一、DT信号的离 Fourier散时间变换 二、周期序列的离散傅立叶级数及傅立叶变换表示式 三、序列的Z变换 四、利用Z变换分析信号和系统的频域特性

第二章离散时间信号和系统 2-1信号及序列 设离散信号系列{x(k)} 一、标准向量 一般作为自变量k. 1、向量的基本表示方法: