快速傅里叶变换（FFT)的出现推动了傅里叶分析的发展和应用。事实上，FFT不是一种新的变换，而是DFT的快速算法。线性卷和及离散傅里叶变换（DFT）是信号处理涉及最多的运算，DFT在相关、滤波及谱估计等方面已得到了广泛的应用。本章重点讨论FFT的基2算法、分裂基算法和使频域细化的线性调频Z变换(CZT)算法，同时，也讨论了卷和的快速算法。 7.1 概述 7.2 直接计算DFT存在的问题及改进的途径 7.3 Goertzel算法 7.4 按时间抽取(DIT)的基2 FFT算法 7.5 按频率抽取(DIF)的基2 FFT算法 7.6 进一步减少运算量的措施 7.7 按频率抽取(DIF)的基4 FFT算法 7.8 分裂基算法 7.9 线性卷和与线性相关的FFT算法 7.10 线性调频Z变换（CZT）

1、掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握序列的基本运算，并会判断序列的周期性。 2、了解对连续时间信号的时域抽样，掌握奈奎斯特抽样定理，了解抽样的恢复过程。 3、会利用卷积和、差分方程的迭代法计算系统的输出。 4、理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单位抽样响应。 5、掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概念并会判断，掌握线性移不变系统及其因果性/稳定性判断的充要条件。 引言 1.1 离散时间信号 1.2 采样 1.3 离散时间信号的傅里叶变换与Z变换 1.4 离散时间系统 1.5 系统的频率响应与系统函数

第5章积分变换与复变函数问题的计算机求解 一、 Laplace变换及其反变换 二、 Fourier变换及其反变换 三、其他积分变换问题及求解 四、变换及其反变换 五、复变函数问题的计算机求解 六、差分方程迭代求解与复平面映射分形

本章要点(1) 拉氏变换的定义——从傅立叶变换到拉氏变换 拉氏变换的性质,收敛域 卷积定理(S域) 周期和抽样信号的拉氏变换 系统函数和单位冲激响应 拉氏变换与傅氏变换的关系 本章要点:(2) 时移定理的应用条件 微分积分定理中初值的讨论 求信号拉氏变换的几种方法 .0-和0+系统的讨论 周期信号的拉氏变换

图像处理算法中的几何处理是根据几何变换改变一幅图像中象素的位置和/或排列。前面讨论过的各种 处理都要根据特定的变换改变象素值的大小。而几何变换并不改变象素值的大小,它只是改变象素所处的位置。也就是说,将给定象素值的象素移到图像中一个新位置上。 由于几何变换是一种调整一幅图像中各类特征间空间关系的变换。实际上,一个不受约束的几何变换 ,可将图像中的一个点变换到图像中任意位置。也就是说,几何变换可将原图像变得面目全非。但实际使用的几何变换是一种保持变换前后图像局部特征相似性的变换

•拉氏变换的定义——从傅立叶变换到拉氏变换 •拉氏变换的性质，收敛域 •卷积定理(S域) •周期和抽样信号的拉氏变换 •系统函数和单位冲激响应 •拉氏变换与傅氏变换的关系

3.1 成象模型与视觉坐标系 3.2 齐次坐标与N矢量 3.3 透视变换 3.4 平面对偶原理 3.5 直射变换、对射变换与标准极变换 3.6 平移运动

8.1 从傅里叶变换到小波变换的时频分析法 8.2 小波变换分类 8.3 小波变换的多分辨分析特性 8.4 尺度函数与小波 8.5 小波变换的快速实现 8.6 图像的多分辨分解与重建 8.7 小波变换在图像边缘检测中的应用 8.8 小波变换在图像去噪中的应用 8.9 小波变换在图像融合中的应用

4.1 引言 4.2 拉普拉斯变换的定义、 收敛域 4.3 拉氏变换的基本性质 4.4 拉氏变换逆变换 4.5 线性系统复频域分析法 4.6 系统函数(网络函数)H(s) 4.7 由系统函数零极、点分布决定时域特性 4.8 由系统函数零、极点分布决定频响特性 4.10 全通系统与最小相移系统 4.11 线性系统的稳定性 4.12 双边拉氏变换 4.13 拉氏变换与傅氏变换的关系

1. 小波介绍 1.1 小波简史 1.2 小波概念 1.3 小波分析 1.4 小波定义 2. 哈尔函数 2.1 哈尔基函数 2.2 哈尔小波函数 2.3 函数的规范化 2.4 哈尔基的结构 3. 哈尔小波变换 4. 二维哈尔小波变换 4.1 二维小波变换举例 4.2 二维小波变换方法 5. 图像多分辨率表示 6. 小波变换的多分辨率分析特性 7.小波变换在图像边缘检测中的应用 8.小波变换在图像去噪中的应用