§2.1、信号与信息的关系 §2.2、信号分类与描述 §2.3、周期信号与离散频谱 §2.4、瞬变非周期信号的频谱分析 §2.5、随机信号 §2.6、信号分析与处理

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

5.1 引言 5.2 短时傅里叶变换 5.3 维格纳变换(WD) 5.4 时域离散信号的维格纳变换 5.5 时频分布的统一表示式 5.6 时频分析在编队目标架次检测中的应用

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

本文把带钢热连轧节奏控制系统视作随机服务系统进行分析;在统计生产实际数据的基础上,确定系统的服务时间和服务条件;通过数字仿真,研究不同条件对节奏控制时间和产量的影响

针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

＆9.1 复因子试验概述 ＆9.2 二因素随机区组设计的结果分析 ＆9.3 二因素裂区设计的结果分析 ＆9.4 正交试验设计及统计分析

一、概率论及随机过程回顾 二、排队论的基本知识 三、单服务台负指数分布排队系统分析 四、多服务台负指数分布排队系统分析 五、一般服务时间M/G/1模型分析 六、经济分析——排队系统的最优化

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