【学术论文 - 人工智能基础】一种挖掘带时间约束序列模式的改进算法（合肥工业大学：胡学钢、张圆圆）

• 掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握序列的基本运算，并会判断序列的周期性。 • 掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概念并会判断，掌握线性移不变系统及其因果性/稳定性判断的充要条件。 • 理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单位抽样响应。 • 了解对连续时间信号的时域抽样，掌握奈奎斯特抽样定理，了解抽样的恢复过程

掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌 握序列的基本运算,并会判断序列的周期性。 掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的 概念并会判断,掌握线性移不变系统及其因果性/ 稳定性判断的充要条件。 理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单 位抽样响应。 了解对连续时间信号的时域抽样,掌握奈奎斯 特抽样定理,了解抽样的恢复过程

一、离散时间信号 1 序列的表示 2 序列的产生 3 常用序列 4 序列的基本运算 二、系统分类 1 线性系统 2 移不变系统 3 因果系统 4 稳定系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

1. 掌握基2时间抽取和基2频率抽取FFT算法的基本思想和方法 。 2. 了解基4时间抽取FFT算法的基本原理 。 3. 掌握实序列FFT计算，以及由N点序列FFT计算2N点序列FFT的方法 。 4. 掌握利用FFT计算IDFT的过程以及IFFT实现的原理 。  6.0 引言  6.1 基2时间抽取法  6.2 基2频率抽取法  6.3 IFFT  6.4 实序列FFT的高效算法  6.5 *基4和混合基 FFT算法(扩展部分)  6.6 *线性调频Z变换算法

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

一、序列的Z变换 二、序列的傅里叶变换 三、序列的Z变换与连续时间信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法.该方法采用小波变换进行数据降维,利用R*-tree建立多维索引结构.给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配.证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法.实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价

到目前为止，我们讨论了连续时间周期信号的频谱（CTFS）、连续时间非周期信号的频谱（CTFT）及非周期序列的频谱(DTFT)，本章主要讨论周期序列的傅里叶级数（DFS)及其性质、有限长序列的傅里叶变换(DFT)的性质、有限长序列的傅里叶变换与周期序列的傅里叶级数的关系。有限长序列的离散傅里叶变换不仅在理论上十分重要，而且还存在快速算法，因此，离散傅里叶变换在数字信号处理中起着核心作用。 6.1 有限长序列与周期序列的关系 6.2 导出周期序列傅里叶级数的各种途径 6.3 常用周期序列的傅里叶级数 6.4 离散傅里叶变换 6.5 DFS与DFT的性质 6.6 离散傅里叶级数分析法 6.7 有限长序列的ZT、DTFT及DFT的相互表示 6.8 利用DFT逼近CTFT

《信号与系统》课程教学课件（PPT讲稿）§7.2 离散时间信号——序列