◆ Background ◆ Some Basic Intensity Transformation Functions ◆ Histogram Processing ◆ Fundamentals of Spatial Filtering ◆ Smoothing Spatial Filters ◆ Sharpening Spatial Filters ◆ Combining Spatial Enhancement Methods ◆ Using Fuzzy Techniques *

◆ Background ◆ Preliminary Concepts ◆ Sampling and the Fourier Transform of Sampled Functions ◆ The Discrete Fourier Transform of One Variable ◆ Extension to Functions of Two Variables ◆ Some Properties of the 2-D Discrete Fourier Transform ◆ The Basics of Filtering in the Frequency Domain ◆ Image Smoothing Using Frequency Domain Filters ◆ Image Sharpening Using Frequency Domain Filters ◆ Selective Filtering

◆ Color Fundamentals ◆ Color Models ◆ Pseudocolor Image Processing ◆ Basics of Full-Color Image Processing ◆ Color Transformations ◆ Smoothing and Sharpening ◆ Image Segmentation Based on Color ◆ Noise in Color Images ◆ Color Image Compression

◆ A Model of the Image Degradation/Restoration Process ◆ Noise Models ◆ Restoration in the Presence of Noise Only-Spatial Filtering ◆ Periodic Noise Reduction by Frequency Domain Filtering ◆ Linear, Position-Invariant Degradations ◆ Estimating the Degradation Function ◆ Inverse Filtering ◆ Minimum Mean Square Error (Wiener) Filtering ◆ Constrained Least Squares Filtering ◆ Geometric Mean Filter ◆ Image Reconstruction from Projections*

第一部分 宽带天线  天线带宽的定义及展宽带宽的一般方法  两种宽带匹配网络介绍  基于体积/结构设计的宽带天线  天线加载技术  部分行波/频率无关天线 第二部分 移动通信天线  移动终端天线  一般性技术要求  小型化及宽带化措施  MIMO及案例  终端天线测试  基站天线  一般技术性要求  低频及高频单元  阵面布局

周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换（DFT）及性质 DFT的快速算法（FFT） DFT/FFT的应用

周期序列的DFS及性质 离散傅里叶变换（DFT）及性质 DFT的快速算法（FFT） DFT/FFT的应用

 1 线性相位FIR数字滤波器的特点  2 窗函数设计法  3 IIR与FIR数字滤波器的比较

• 信号模型及其功率谱 • AR、MA、ARMA模型与功率谱 • AR 模型的功率谱估计 –Yule-Walker 方程 –AR 模型特性 –参数估计方法 • MA模型的功率谱估计 • ARMA模型的功率谱估计

一、随机信号基本概念 二、信号的幅值域分析 三、相关分析及其应用 四、功率谱分析及其应用