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

§8.7 用单边Z变换解差分方程 §8.8 离散系统的系统函数 §8.9 离散系统的频率响应 §8.10 数字滤波器的基本原理和构成

§7.1 离散时间信号的描述 §7.2 抽样定理 §7.3 离散时间系统的描述和模拟

5.1 引言 5.2 采样过程的数学描述 5.3 信号恢复 5.4 Z变换理论 5.5 采样系统的数学模型 5.6 离散控制系统分析 5.7 Matlab在离散系统中应用

2.1 引言 2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解 2.3 离散维纳滤波器的z域解 2.4 维纳预测 2.5 卡尔曼(Kalman)滤波

直觉概率分析：三门问题 直觉的形式化：概率空间 条件概率与贝叶斯定理 随机变量及其期望与方差

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

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

3.1信源及其分类 3.2离散无记忆信源的等长编码 3.3离散无记忆信源的不等长编码 3.4最佳不等长编码

离散变量的非平均信息量 离散集的平均自信息量－熵 离散集的平均互信息量 信息不等式 凸函数和互信息的凸性 连续随机变量的互信息和微分熵