3.1信道定义与数学模型 3.2恒参信道及其传输特性 3.3随参信道及其传输特性 3.4分集接收技术 3.5加性噪声 3.6信道容量的概念

一.实验目的 1.在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并能够从信号频谱中读取所需的信息。 2.了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

第五章离散时间系统的时域分析 5.0引言 一、连续时间信号、连续时间系统 连续时间信号: f(t)是连续变化的的函数,除若干不连续点之外对 于任意时间值都可以给出确定的函数值。函数的波形都是具有平滑曲线的形状,一般也称模拟信号

1. 周期信号 2. 数字信号波形的频谱 3. 频谱分析仪 4. 非周期信号的表示 5. 随机信号（数据）的表示

为了研究铁磁性材料金属磁记忆信号与其内部机械应力之间的关系,应用小波分析技术,将金属磁记忆信号分解为大尺度逼近和细节分量两个部分,然后计算其细节分量的关联维数,并考察机械应力与关联维数变化之间的关系.结果表明,随着机械应力的增加,磁记忆信号关联维数降低

4.1 连续时间信号的复频域分析-拉普拉斯变换 4.1.1 从傅立叶变换到拉普拉斯变换 4.1.2 双边拉普拉斯变换的收敛域 4.1.3 单边拉氏变换的收敛域 4.1.4 常用信号的(单边)拉氏变换 4.3 单边拉普拉斯反变换 4.3.2 部分分式展开法 4.4 连续时间系统的复频(S)域分析 4.4.1 S域分析法是分析线性连续系统的有力工具 系统微分方程的复频域解 4.4.2 系统函数H(S) 4.4.3 系统的S域模型 4.4.4 RLC系统的复频域分析 4.5 系统函数与系统特性 4.5.1 系统函数H(s) 的零点与极点 4.5.2 系统函数的零、极点分布与系统的时域特性 4.4.5 系统函数与系统的稳定性准则 4.6 拉氏变换与傅里叶变换的关系 4.5.3 系统函数的零、极点分布与系统的频率响应特性

◼ 第一节 旧车市场的逆向选择问题（Akerlof，1970）； ◼ 第二节 劳动力市场的逆向选择问题； ◼ 第三节 信贷市场的逆向选择问题（Stiglitz，1987） ； ◼ 第四节 逆向选择问题的解决途径； ◼ 第五节 劳动力市场的信号发送（Spence，1973）； ◼ 第六节 劳动力市场的信息甄别

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式