盲系统辨识 盲源分离(BSS, Blind Source Separation) 独立分量分析 (ICA, Independent Component Analysis) 信道盲均衡 盲波束形成

表格处理基础 一、Excel的基本信息元素 二、Excel的基本操作 三、表格的建立、编辑和格式化 四、显示与打印工作表 五、公式与函数 六、图表的使用 七、数据管理

第1章论 1.1计算机图形学的研究内容 计算机图形学的主要核心技术是如何建立所处理对象的模型并生成该对象的图形。 研究内容: (1)几何模型构造技术 (2)图形生成技术 (3)图形操作与处理方法 (4)图形信息的存贮、检索与交换技术 (5)人机交互及用户的接口技术 (6)动画技术 (7)图形输出设备与输出技术 (8)图形标准图形软件句的研究开

第3章顺序结构程序设计 为了让计算机处理各种数据,首先就应该把源数据输入到计算机中;计算机处理结束后,再将目标数据信息以人能够识别的方式输出。C语言中的输入输出操作,是由C语言编译系统提供的库函数来实现。 3.1格式化输出 printf函数 3.2格式化输入0函数 3.3单个字符输getchar入输出和 putchar函数 3.4顺序结构程序设计 良好的源程序书写风格——顺序程序段左对齐

为了让计算机处理各种数据,首先就应该把源数据输 入到计算机中;计算机处理结束后,再将目标数据信息 以人能够识别的方式输出。C语言中的输入输出操作,是 由C语言编译系统提供的库函数来实现。 3.1格式化输出 printf函数 3.2格式化输入0函数 3.3单个字符输getchar入输出和 putchar函数 3.4顺序结构程序设计 良好的源程序书写风格——顺序程序段左对齐

第五章线性处理器 5.1运放工作在线性区时的特点 5.2信号的运算电路 5.3有源滤波器 5.4电压源、电流源与电压、电流、电阻的测量

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

第一章、计算机基础知识 1-1、计算机系统的组成 1-1-1计算机的特点 计算机是快速高效的进行信息处理的电子设备,它能按照人们预先编写的程序对输入数据进行存储,处理和传送,从而获得有用的输出信息或知识,以便促进社会的生产发展,提高人民的生活质量

第一节定位误差分类 按来源分类:与卫星有关的误差;与信号传播有关的误差;与接收设备有关的误差 其它误差。 第二节与卫星有关的误差 卫星星历误差的来源、大小、性质及处理措施;卫星钟误差来源、大小、性质及处理 措施

在实际应用中,各系统之间的采样率往往是 不同的,例如,在音频范围内,广播系统的 采样率为32kHz,CD唱机的采样率为44.1kHz ,而数字录音带(DAT)的采样率为48kHz 这就需要设计一类数字滤波器,用于将被处 理信号的采样率转换成与相应系统所要求一 致的采样率。多采样率技术还有许多其他的 应用,过采样技术是其中的一个典型应用实 例