一、基本数据处理算法内容提要 二、消除糸统误差的算法、非线性校正 三、工程量的标度换。 四、诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等算法,阅读数字信号处理方面的文献

提出了一种针对MPEG-2 AAC压缩音频的脆弱水印算法.该算法利用了AAC中MDCT量化系数大于15的Huffman编码特性来嵌入水印,并依据水印的频率分布和音频信号感知熵PE的大小对嵌入算法进行了分析和改进.实验表明,该算法具有较高隐藏率和良好的不可感知性,并且水印的嵌入和提取过程十分方便快速,适合进行实时分析

第9章排序 要点: 1、熟练掌握各种排序方法的排序过程; 2、掌握各种排序的算法(简单插入、交换、选择法,希尔排序,快速排序,堆排序) 3、哪些排序算法是稳定排序,哪些是不稳定排序; 4、各排序算法的时空性能分析

一、算法分析的概念 二、算法效率的度量 三、检验一个算法分析 四、Big-Oh分析法的限制

算法与过程 过程(Procedure)与算法(Algorithm)是解决问题的一种方法的逐步描述,它 (1)是由若干条指令组成的有穷序列; (2)每条指令的意义都是确定的; (3)具有零个或多个输入; (4)产生若干个输出;

研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性

针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘

一、向量距离(V-D)算法 （1)向量距离算法的两个基本要素 在向量距离算法中有两个基本的要素:一个向量,另一个为距离。这两个要素构成了动态路由表的基本元素结构

L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效 即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”

4.1 PID调节 4.2 PID算法的数字实现 4.3 PID算法的几种发展 4.4 PID参数的整定 4.5 大林算法