讲解内容： 1. 图像恢复的概念、模型与方法 2. 图像几何校正和几何变换 3. 图像重建 目的： 1. 熟悉位移不变系统图像退化模型，掌握频率域逆滤波恢复方法； 2. 熟悉图像几何校正和几何变换的方法与基本步骤，掌握图像灰度内插方法及其特点 3.了解图像重建的基本概念与方法

⚫图块是一组图形实体的总称。图块中的各实体均有各自的图层、线性、颜色等特征。在应用时，图块作为一个单独的、完整的对象进行操作，可以根据需要按一定比例和角度将图块插入到需要的位置。⚫使用图块优点：便于创建图块库；节省存储空间；便于图形修改；便于携带属性

虚拟现实(Virtual Reality,VR)是3D视频或虚拟世界，遮蔽了现实世界，增强现实(Augmented Reality,AR)则是将电子信息叠加于现实世界中，例如：军方的模拟飞行训练是VR、飞行员头盔上的信息提示是AR。 VR技术难点 其它连PC式头显 插手机式头盔 应用举例 AR Coming Magic Leap

10.1 线性相位数字滤波器幅度函数的特点 10.2 窗函数设计法 10.3 各种窗函数 10.4 FIR数字滤波器的窗函数设计法举例 10.5 FIR数字滤波器设计的频率抽样法 10.6 FIR数字滤波器设计的切比雪夫逼近法 10.7 平均滤波器和梳状滤波器 10.8 插值滤波器和重排滤波器

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

研究对象：求解高等数学、线性代数、工程实践中相关数学模型的数值方法. 主要内容：误差理论，插值与曲线拟合，线性方程组的数值解法，非线性方程的迭代解法，数值积分和数值微分，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值计算等． 1.1 数值分析的内容与特点 1.2 误 差及有效数字 1.3 数值运算的误差估计 1.4 数值计算的注意事项

第一章 数值计算中的误差分析 第二章 线性方程组的直接解法 第三章 线性方程组的迭代解法 第四章 方阵特征值和特征向量的计算 第五章 非线性方程求根。 第六章 插值法 第七章函数逼近和曲线拟合 第八章 数值积分与数值微分 第九章 常微分方程的数值解法

9.1 排序的基本概念 9.2 插入排序 9.3 交换排序 9.4 选择排序 9.5 归并排序 9.6 基数排序 9.7 各种内排序方法的比较和选择

复旦大学：《急救护理学 Emergency Nursing》课程教学资源（教案讲义）急救技能——心肺复苏术 Cardio Pulmonary Resuscitation CPR除颤气管插管

一、SQL概述 — 认识SQL 二、数据定义 三、管理数据 — 插入表数据 四、思考题 五、SQL查询 — SELECT语句语法格式 六、视图 七、索引