1、控制系统的基本概念 2、控制系统的数学描述方法 （1）微分方程— 基础 （2）传递函数（包括方块图和信号流图）— 最常用的 （3）状态方程— 描述复杂系统 3、控制系统的三大分析方法 （1）时域分析方法 （2）根轨迹分析方法 （3）频率特性分析方法

1.1 图像的概念 1.1.1图像的分类 1.1.2图像信息的分类 1.1.3图像处理的基本方法 1.1.4数字图像处理的几个基本术语 1.2数字图像处理技术 1.3 数字图像处理的发展历程与主要应用领域 发展历程 不断拓展的应用领域 1.4 课程学习要求

一、DF按频率特性分类 可分为低通、高通、带通、带阻和全通, 其特点为: (1)频率变量以数字频率O表示,=QT, Ω为模拟角频率,T为抽样时间间隔; (2)以数字抽样频率0=2·T=2元为周期; (3)频率特性只限于≤/2=π范围,这是因为依取样定理,实际频率特性只能为抽样频率的一半

一x→x时函数f(x)的极限: 由f(x)、2x+1,x≠2,考虑x→2时的极限引入0,x=2. 定义函数极限的“-δ”定义

性质1(线性性)设f(x)和g(x)都在[a,b]上可积,k1和k2是常数

1.设总体X的数学期望μ已知,方差2未知,1,X,…,Xn为来自X的样本。下列表达式中哪些是统计量:

一填空题(本题共5小题,每小题3分,满分15分) ,x>0, ()设函数f(x)= arcsin 在x=0处连续,则a=-2 ae2,x≤0 (2)位于曲线y=xe(0≤x<+∞)下方,x轴上方的无界图形的面积是1

Ch.1 绪论 Ch.2 数字概率算法 Ch.3 Sherwood算法 Ch.4 Las Vegas算法 Ch.5 Monte Carlo算法

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

第一章 Excel 基本操作简介 .1 1.1 Excel 公式及函数的调用 . 2 1.2 Excel 高级统计功能的调用 .5 第二章 数理统计中常用函数及常见分布 .6 2.1 常用函数 .6 2.2 常见概率分布 .7 第三章 单样本的描述性统计 . 11 3.1 描述统计 . 11 3.2 正态总体的区间估计 . 14 3.3 协方差和相关系数的计算 . 16 第四章 假设检验 . 17 4.1 单正态总体均值的假设检验. 17 4.2 两个正态总体均值的假设检验. 19 4.3 正态总体方差的假设检验 . 21 第五章 方差分析. 23 第六章 回归分析 . 25