给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

1简单电阻电路的分析 2电路的等效变换方法 电阻网络的等效化简 实际电源的两种模型 含独立电源网络的等效变换 含受控电源网络的等效变换 第一节 电阻串、并、混联电路 第二节 实际电源的两种模型 第三节 含受控源的简单电路分析 第四节 电阻星形联接与三角形联接的等效互换

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)

3.1 问题介绍 3.2 Householder 变换和 Givens 变换 3.3 QR 分解 3.4 奇异值分解 3.5 线性最小二乘问题的求解方法

Fourier 变换及其逆变换 前面关于 Fourier 级数的论述都是对周期函数而言的，那么对于 非周期函数，又该如何处理呢？ 在 +∞−∞ ),( 上可积的非周期函数 f x( )可以看成是周期函数的极限 情况，处理思路是这样的： （1） 先取 f x( )在[ ,] −T T 上的部分（即把它视为仅定义在[ ,] −T T 上 的函数），再以2T 为周期，将它延拓为 +∞−∞ ),( 上的周期函数 f x T ( )；

§ 4-1 拉普拉斯变换 § 4-2 拉普拉斯变换的性质 § 4-3 拉氏反变换

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法

第2章电路的分析方法 2.1电阻串并联联接的等效变换 2.2电阻星型联结与三角型联结的等效变换 2.3电压源与电流源及其等效变换 2.4支路电流法 2.5结点电压法 2.6叠加原理 2.7戴维宁定理与诺顿定理 2.8受控源电路的分析 2.9非线性电阻电路的分析

一、随机变量的无记忆变换 二、随机向量的无记忆变换 三、随机过程的无记忆变换

重点: 1.电路等效的概念; 2.电阻的串、并联; 3.Y—变换; 4.电压源和电流源的等效变换;