第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解 一、插值与数据拟合 二、样条插值与数值微积分问题求解 三、由已知数据拟合数学模型 四、特殊函数及曲线绘制 五、信号分析与数字信号处理基础

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

2.1引言 信号与系统研究的内容 对于信号:A:信号分析B:信号处理 对于系统:A:系统分析B:系统综合

近年来，由于大规模集成技术的日臻成熟，各种计算机的广泛普及和各种快速傅里叶变换算法的涌现，人们对离散时间信号与系统的研究兴趣与日俱增，过去一些被认为是不切实际的设想，今天已成为现实，一些模拟电路无法涉及的领域，今天已找到了用数字电路实现的方法，离散时间信号与系统正是在这种情况下得到了突飞猛进的发展。 3.1 离散时间信号 3.2 常用序列 3.3 序列运算和序列的分解 3.4 序列的相关函数 3.5 差分方程及其解结构 3.6 离散时间系统

§ 2.1 测量误差的基本理论 误差定义、来源、分类、测量精度 § 2.2 数据处理的一般方法 算术平均法、最小二乘法、一元线性回归…

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

6.1 引言 6.2 连续小波变换 6.3 离散小波变换 6.4 小波分析的应用

第一章 概述 1．1 SOPC 的概念 1．2 SOPC 系统设计流程 1．3 SOPC 系统开发环境 1．4 本书中的系统配置 第二章 SOPC 系统构架 2． 1 系统模块框图 2． 2 Nios CPU 2． 3 Avalon 总线 2． 4 外设 IP 模块 第三章 系统硬件开发 3．1 硬件开发流程 3．2 创建 Quartus II 工程 3．3 创建 Nios 系统模块 3．4 编译设计（Compilation） 3．5 编程（Programming） 3．6 下载设计到 Flash 存储器 第四章 系统软件开发 4．1 软件开发流程 4．2 软件开发环境 4．3 文件系统 4．4 软件开发工具 4．5 可配置的处理器硬件属性 4．6 Nios SDK 4．7 软件开发应用 4．8 使用.hexout 4．9 其它的开发板通信和调试方法 4．10 Nios SDK Shell 提示信息 4．11 在 Nios 系统中实现中断服务程序（ISR） 4．12 用户自定义指令 第五章 系统模拟与调试 5．1 软件配置 5．2 模拟设置 5．3 ModelSim 模拟 5．4 模拟结果分析 5．5 增加/删除波形图信号 5．6 片外存储器模拟 5．7 调试 第六章 系统设计实例 6．1 建立硬件需求 6．2 创建一个基本的 Nios 设计 6．3 GDB 调试 6．4 添加用户外设 6．5 RTL 仿真 6．6 Flash 编程 6．7 用户指令和 DMA 6．8 MP3 播放器 附录 1：Nios 嵌入式处理器 32 位指令集 附录 2：Nios 嵌入式处理器开发板－APEX 20K200E 附录 3：Nios 嵌入式处理器开发板－Cyclone_1C20 附录 4：Nios 嵌入式处理器开发板－Stratix_1S10 附录 5：Nios 嵌入式处理器开发板－Stratix_1S40

4.1 引言 4.2 经典谱估计 4.3 现代谱估计中的参数建模 4.4 AR模型谱估计的性质 4.5 AR谱估计的方法 4.6 最大熵谱估计与最大似然谱估计 4.7 特征分解法谱估计

作为一个比较全面的方法,面向对象分析由五个主要步骤组成,即确定类 与对象,识别结构,识别主题,定义属性和定义方法。一旦建立了模型,就可 以由五个层次来表示,它们是: 主题层主题给出分析模型的总体概貌。 对象层对象是数据及其处理的抽象。它反映了系统保存和处理现实世界 中某些事物的信息的能力