基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

傅立叶分析定义了信号时域和频域之间的 一种变换,这里时间和频率变量可以取连续值, 也可以取离散值,因而形成了几种形式的傅立 叶变换对. 离散傅立叶变换是数字信号处理中最基本 也是最重要的运算.特别是有了快速傅立叶算 法，离散傅立叶变换得到了广泛应用

J. Fourier1807年提出周期函数可表为三角级数的和.随后,关于 FourierFourier级数以及积 分的理论逐步建立. Fourier变换得到了广泛的应用。 在第一节中将介绍L1与L2 Fourier中变换与逆变换及其性质。第二节是关于 Heisenberg不 确定性原理,并证明函数在时域与频域内不可能同时有紧支集。第三节将介绍时不变系统并 引入滤波的概念

本章主要介绍网络函数及其在电路分析中的应用网络函数极点和零点的概念,并讨论了极点和零点分布对时域响应和频率响应的影响

第六章放大器反馈原理及稳定化基础 6.1反馈放大器的基本概念 6.2负反馈对放大器性能的影响 6.3负反馈放大器的分析与计算 6.4负反馈对放大器频域和时域特性的影响 6.5负反馈放大器的稳定性 6.6相位补偿原理与技术

7.1 系统函数与系统特性 一、系统函数的零、极点分布图 二、系统函数与时域响应 三、系统函数收敛域与极点的关系 四、系统函数与频率响应 7.2 系统的稳定性 7.3 信号流图 7.4 系统模拟 一、直接实现 二、级联实现 三、并联实现

(1)古典控制理论 古典控制理论以传递函数为基础,研究单输入、单输出一类自动控制系统的分析与设 计。它又有:时域分析法、根轨迹法、频率特征法等。 古典控制理论局限性:只适合于单输入、单输出的线性定常系统;对变系统、复杂的 非线性系统和多输入、多输出系统无能为力

实验4离散系统的频率响应分析和零、极点分布 实验目的:加深对离散系统的频率响应分析和零、极点分布的概念 理解。 实验原理:离散系统的时域方程为 (n-k)=(n-k) 其变换域分析方法如下:

一.本章要点 1.利用傅立叶级数的定义式分析周期信号的离散谱 2.利用傅立叶积分分析周期信号的连续谱 3理解信号的时域与频域间的关系 4.用傅立叶变换的性质进行正变换. 5.握抽样信号顿谱的计算及抽样定理

二非周期信号激励下的系统的响应 1.付立叶积分法概述 2怎样理解傅立叶变换法可以分析系统的瞬态响应? 例:一个稳定的直流电瓜和一个接通的直流电瓜,在时域中的表达式不同,在频域中频谱分布也不同。在对激励信号进行傅立叶变换时,产生瞬态响应的频率也包含在变换式中