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

对称矩阵和正定矩阵 (Symmetric Matrices and Positive Definite Matrices) 对称矩阵 正定矩阵 特征空间、代数重数以及几何重数 线性变换 (Linear Transformation) 线性变换的概念 线性变换的矩阵形式 线性变换的像和核 对偶性 (Duality) 奇异值分解 (Singular Value Decomposition) SVD 基础 用线来拟合数据 用 k 维子空间拟合数据 再看Ax = b的近似解

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