本问题是一个“有人管理分类问题”． 首先分别列举出 20 个学习样本序列中 1 字 符串、2 字符串、3 字符串出现的频率，构成含 41 个变量的基本特征集，接着用主成分分析 法从中提取出 4 个特征．然后用 Fisher 线性判别法进行分类，得出了所求 20 个人工制造序列 及 182 个自然序列的分类结果如下：

3.1周期序列的离散傅立叶级数 3.1.1周期序列的傅立叶级数（DFS） 对于周期为N的周期序列 可用 基序列 { } 来展开

主要介绍经济时间序列的分解和平滑方法。 时间序列的分解:季节调整 趋势分解 平滑方法:指数平滑

创建序列 使用序列 修改序列属性

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

本文提出了辨识非线性动态系统的两个方法。非线性系统近似由线性动态系统和非线性部件组成。在所提出的二个方法中,m序列和逆重复m序列用于输入信号或相关信号,这些方法可用于估算高阶多项式非线性部件的全部系数,并有足夠多的脉冲响应栅点值。此外,所提出的方法还适于存在缓慢随机漂移干扰时的在线辨识。由辨识试验的数字模拟可以证实所提方法的正确性

本章我们讨论分析时间序列数据(检验序列相关性,估 计ARMA模型,使用分布滞后,非平稳时间序列的单位根检 验)的单方程回归方法

1. Suppose the linear regression model is如果不恒成立,则称误差项是序列相关的(自相关的)。(serial correlation) 2.产生序列相关的原因及序列相关的影响 1)原因 (1)经济行为的惯性或冲击的惯性(SARS) (2)模型误设(Model misspecification) 2、序列相关对估计与检验的影响与异方差性类似

10.1m序列的产生 10.2m序列的性质 10.3m序列的应用

一、离散时间信号 1 序列的表示 2 序列的产生 3 常用序列 4 序列的基本运算 二、系统分类 1 线性系统 2 移不变系统 3 因果系统 4 稳定系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样