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《小波分析》课程教学讲义(Wavelets)第一章 准备知识
文档格式:PDF 文档大小:215.11KB 文档页数:19
本章将介绍一些必要的准备知识。第一节为 Hilbert空间中基的概念,第二节为线性算子的定义,第三节为有关积分的性质,第四节将介绍框架与 Riesz基。 1. BanachHibert空间与空间设X为数域K上的线性空间,若函数:X→R+满足如下三个条件: 1.三角不等式:w(x+y)≤w(x)+w(y),x,y∈, 2.齐次性:w(ax)=lalw(x),a∈k,x∈X, 3.正定性:w(x)=0分x=0
河北理工学院:《高等数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 定积分的应用(6.3)平面曲线的弧长
文档格式:PPT 文档大小:681.5KB 文档页数:21
一、平面曲线的弧长 平面曲线弧长的概念设A、B是曲线弧上的两当个端点,在弧上插入分点并依次连接相邻分点得一内接折线,当分点的数目无限增加且每个小弧段都缩向一点时
《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第四章 双序列比对
文档格式:PDF 文档大小:578.23KB 文档页数:19
本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础
《工业微生物学》课程教学资源(课件讲义)第二章 微生物的形态与分类(3/3)
文档格式:DOC 文档大小:2.91MB 文档页数:16
十九世纪末,已经分离得到了许多引起传染病的细菌,但对一些传染病如口蹄疫、烟 草花叶病等却一直无法获得其病原细菌。1892年俄国学者伊万诺夫斯基(Ⅵ B a B KHⅱ)首次发现烟草花叶病的感染因子可以通过细菌滤器。1898年荷兰生物学家贝哲林 克(M.W. Beijerinck)进一步肯定了伊万诺夫斯基的结果,并将这类感染因子称为病毒 ( Virus)
四川国际标榜职业学院:《毛发护理》第一讲 头发护理知识
文档格式:PPT 文档大小:4.96MB 文档页数:31
一、毛发基本理论 毛发是由角化的表皮细胞构成。毛发的结构分毛干及毛根两部分。毛干 露于皮肤外,可分为三层:中心是髓质,含有黑色素;中间为皮质,使毛发 有一定的抗拉力;最外层为毛小皮。毛根斜插在毛囊内,由毛乳头提供营养, 是毛发的生长点
《大学物理》课程教学资源(讲稿)第二篇 热学(Heat)第6章 气体动理论(Kinetic Theory of Gases)
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:113
§6-1 分子热运动与统计规律 §6-2 理想气体状态方程 §6-3 理想气体的压强 §6-4 理想气体的温度 §6-5 能量按自由度均分定理 §6-6 麦克斯韦速率分布律 §6-7 分子的平均碰撞频率 *§6-8 气体内的迁移现象 §6-9 玻尔兹曼分布律 *§6-10 实际气体等温线
西安石油大学计算机学院:《计算机系统结构》课程资源(PPT教学课件)第1章 计算机系统结构的基本概念
文档格式:PPT 文档大小:2.77MB 文档页数:82
第1章计算机系统结构的基本概念 1.1概述 1.2计算机系统结构的定义与内涵 1.3计算机系统结构的类型 1.4计算机系统性能分析 1.5计算机系统结构的发展过程 1.6计算机系统的成本、性能与价格
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 统计量与抽样分布(2.3)抽样分布
文档格式:PPT 文档大小:397.5KB 文档页数:10
尽管在一般情况下,要确定某个统计量的分布是非常困难的,但在总体服从正态分布时,可以确定某些统计量的分布定理3.1设总体X~N(u,o2),X,X2,X为其样本,则样本均值ⅹ与样本方差S2独立,且有
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 统计量与抽样分布(2.4)次序统计量及其分布
文档格式:PPT 文档大小:206KB 文档页数:10
一次序统计量 设(X,X2…X)是从总体X中抽取的一个样本, 记(x,x2x)为样本的一个观测值,将观测值的各 个分量按由小到大的递增序列重新排列为 x(1)≤x2)≤…≤Xn 当(x,X2,,X)取值为(x,x2,xn)时,定义Xk取 值为x(k=1,2,n),由此得到的(Xxx(2),Xn)称为 样本(X,X2X)的次序统计量
湘潭大学:《数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8.3)主成分分析
文档格式:PPT 文档大小:438.5KB 文档页数:24
多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析
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