6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

南阳师范学院：《智能仪器》课程教学资源（PPT课件）第四章 智能仪器的基本数据处理算法（2/2）减小系统误差的算法、标度变换

• 数据压缩 • 数字滤波 • 基线修正 • 小波变换和自适应系统

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)

5.1 【案例34】“大家来投票”程序 5.2 【案例35】“矩阵变换”程序 5.3 【案例36】“统计成绩”程序 5.4 【案例37】“求组合数”程序

一、离散时间信号 二、离散时间系统 三、卷积和与相关 四、采样信号的傅里叶变换 五、采样定理 六、离散傅里叶变换 七、快速傅里叶变换

给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

第二节 消除系统误差的软件算法 第三节 标度变换

5.1 【案例34】“大家来投票”程序 5.2 【案例35】“矩阵变换”程序 5.3 【案例36】“统计成绩”程序 5.4 【案例37】“求组合数”程序