有限长序列的傅里叶变换称为离散傅里叶变换，简写为DFT。DFT可以按3个步骤由 DFS推导出来： ①将有限长序列延拓成周期序列； ②求周期序列的DFS； ③从DFS中取出一个周期便得到有限长 序列的DFT

◆ 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

8.1 引言 8.2 z变换的定义、典型序列的z变换 8.3 Z变换的收敛域 8.4 Z变换的逆变换 8.5 Z变换的基本性质 8.6 Z变换与拉氏变换的关系 8.7 用单边Z变换解差分方程 8.8 离散系统的系统函数 8.9-8.10 离散系统的频率响应

一个周期为N的周期序列 可表示为： 这样的周期序列的Z变换是不收敛的。如果用离散傅里叶 级数表示，则可以讨论其收敛性。 用傅里叶级数表示，其基波频率为： 用复指数表示： 第k次谐波为： 由于是周期序列，且k次谐波也是周期为N的序列：

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

1离散时间信号分类 2离散时间系统时域特性互连

一、离散型随机变量分布律的定义 二、离散型随机变量表示方法 三、三种常见分布 四、小结 布置作业