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

第三章信息检索原理 3.1信息检索概述 3.2文献检索的方法 3.3文献检索的具体步骤 3.4检索效果的分析及评估 3.5关于文献检索的几个问题

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

一、随机信号的正交分解 二、常见随机信号的性质 三、随机信号的检测 四、随机信号的均方滤波

一、随机信号通过线性系统的表示 二、随机信号的功率谱密度 三、随机信号通过线性系统的统计性质 四、随机信号通过非线性系统

描述了基于新型驱动电路和低噪声程控放大器的超声测距系统.驱动系统的设计从硬件角度提高了回波信号的信噪比和稳定性.基于能量重心校正法和最小二乘法的原理,提出了一种改进型椭圆中心超声回波寻峰算法:通过曲线拟合搜索椭圆中心点,即回波信号能量集中点,进而找到回波信号的峰值点.测试比较证明,与包络线法和三次多项式法相比,此算法测量相对误差稳定在0.2%,适用高精度工业测量

一、引言 周期信号: f(t)傅里叶级数-F(jno)离散谱 非周期信号:

一、正交分解和随机信号的表示 二、随机信号的 Fourier正交分解 三、随机信号的K-L正交分解

§3-1 引言 §3-2 信号在正交函数集中的分解 §3-3 信号的傅立叶级数表示

第一节引言 第二节码的分类 第三节等长信源编码定理 第四节变长信源编码定理 第五节香农编码 第六节费诺编码 第七节霍夫曼编码 第八节游程编码、算术编码、冗长编码