以前各章所述的统计方法都只涉及X一种变数,其统计分析的主要目的可概括为试验 结果的比较,即对一种变数间的差异是否显著进行测验,从而确定对不同处理试验结果的取 舍。本章则是介绍研究X、Y两种数间关系的统计分析方法 第一节回归和相关意义 基本概念 在自然界和生产实践中有许多现象、事物之间存在相互关系或相互影响

离散 Fourier 变换 人们刚开始利用无线电技术传输信号时，是将连续信号进行某种 调制处理后直接传送的（图 16.5.1），本质上传送的还是连续信号（也 叫模拟信号）。这样的传输方式抗干扰能力差，失真严重，尤其是经 过长距离传送或多级传递后，信号可能面目全非，质量自然难尽人意

多元线性回归分析 多元线性回归分析( multiple linear regression analysis)的定义 通过建立关系方程式,实现用k(k≥2)个自变数来预测依变数及对预测精度给出 评价的统计分析,当自变数与依变数间的关系为线性时此分析称之为多元线性回归分析

曲线坐标 设U 为uv平面上的开集，V 是xy平面上开集，映射 T: ( , ), ( , ) x = x uv y yuv = 是U 到V 的一个一一对应，它的逆变换记为T u uxy v vxy − = = 1: ( , ), ( , )。 在U 中取直线u u = 0，就相应得到xy平面上的一条曲线 x xu v y yu v = ( , ), ( , ) 0 0 = ， 称之为v -曲线；同样，取直线v v = 0 ，就相应得到xy平面上的u -曲线， x xuv y yuv = ( , ), ( , ) 0 0 =

图像尖锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度跳变 部分。因为图象中边缘及急剧变化部分与高频分量有关, 所以当利用高通滤波器衰减图象信号中的低频分量时就会 相对的强调其高频分量,从而加强了图象中的边缘及急剧 变化部分,达到图象尖锐化的目的。 在对图象进行特征提取之前一般要进行边缘增强,然 后再进行二值化处理以提取图象特征。边缘增强算法处理 的目的是要突出图象的边缘

课程简介:地质学是研究地壳的物质组成、变化和发展历史及古生物变化的一门科学。其内容包括三部分:第一部分是地球的基本知识和地壳的物质组成,重点讲述有关矿物、岩石的基本原理以及野外手测标本的鉴定;第二部分是介绍各种地质作用,重点是 各种动力所形成的主要地貌和沉积物特点以及水文地质基础知识;最后一部分简单介绍我 国地壳发展历史和我国地貌概况,其中重点是第四纪地质和地貌

1、课程简介 本课程介绍了系统工程的一些基本方法以及一些简单的的原理,通过学习使学生具有系统的概念, 能够将所学习得到的知识以系统的观点出发进行整合,梳理知识脉络,描绘学科知识拓扑图。 2、地位和任务 系统工程可以解决的问题涉及到改造自然、改造提高社会生产力等等,系统工程涉及到整个社会, 我们面临由于系统工程而引起的社会变革决不亚于大约一百二十年前的巨大的社会变革

一、初等因子的概念 定义7把矩阵A(或线性变换A)的每个次数大于零的不变因子分解成互 不相同的一次因式方幂的乘积,所有这些一次因式方幂(相同的必须按出现的次 数计算)称为矩阵A(或线性变换A)的初等因子 例设12级矩阵的不变因子是

现在来证明,-矩阵的标准形是唯一的 定义5设λ-矩阵A(4)的秩为r,对于正整数k,1≤k≤r,A(4)中必有非 零的k级子式.A(4)中全部k级子式的首项系数为1的最大公因式D(4)称为 A(A)的k级行列式因子 由定义可知,对于秩为r的λ-矩阵,行列式因子一共有r个行列式因子的 意义就在于,它在初等变换下是不变的

对于给定的n维线性空间V,A∈L(V),如何才能选到V的一个基使关于 这个基的矩阵具有尽可能简单的形式由于一个线性变换关于不同基的矩阵是相 似的因而问题也可以这样提出在一切彼此相似的n阶矩阵中如何选出一个形 式尽可能简单的矩阵这一节介绍不变子空间的概念,来说明线性变换的矩阵的 化简与线性变换的内在联系