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

一、预备知识 二、双线性变换 三、低通IIR滤波器设计 四、高通、带通、带阻IIR数字滤波器设计 五、IIR滤波器的谱变换 六、基于加窗傅立叶级数的FIR滤波器设计 七、数字滤波器的计算机辅助设计 八、用Matlab进行数字滤波器设计

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

1. 下列反应中，碳原子的外层轨道的杂化状态有无改变？有怎样的改变？ 2. 指出下列化合物是属于哪一类化合物？

2.1 单口电阻网络中电阻的串联、并联和混联 2.2 实际电源的两种电路模型及其等效变换 2.3 含源单口网络的等效化简 2.4 电源转移法 2.5 T-π变换

拓扑与线性空间、代数等概念一样，是一种数学结构。它与线性空间是研 究代数运算下形成的结构不同，是研究“连续体”在“连续变化”下不变的性 质，这样，极限概念就是不可缺少的

6-3 牛顿(Newton)－莱布尼兹(Leibnitz)公式 6-3-1 变上限定积分 (一 )变上限积分

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

继 1820 年丹麦物理学家奥斯特发现了电流的磁效应后 1831 年法拉第电磁感应现象的发现和电磁 感应定律的建立 是电磁学发展史上最辉煌的成就之一 它揭示了变化的磁场和变化的电场之间的本质 联系和互相转化的规律 为麦克斯韦普遍电磁理论的建立奠定了基础 为电工和电子技术的发展做出了 无可估量的贡献

前两章我们在二维(平面)层次上分别对形态的本质、类别以及衍生、 变化规律作了基本探讨。这一章我们将以体形态为对象，对其变化、 更新的规律进行练习，目的是了解和把握体形态的本质、特征、成型 原理以及体形态创造的基本途径