 掌握模式识别的基本概念  掌握模式识别的基本步骤与流程  掌握模式识别经典算法的基本原理，了解其优缺点与适用范围  对实际生活中的识别问题建模，完成自动识别系统的构建  为研究新的模式识别的理论和方法打下基础

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

 特征选择  从D个原始特征中，选择其中的d个特征。保持了原有特征的物理含义  特征变换  对D个原始特征进行一定的数学变换，得到d组新特征，往往不具有原始特征对应的物理含义

 聚类分析的概念 一、聚类分析的基本思想 ★相似的归为一类。 ★模式相似性的度量。 ★无监督分类算法。 二、特征量的类型 ★物理量----(重量、长度、速度) ★次序量----(等级、技能、学识) ★名义量----(性别、状态、种类)  模式相似性测度  类的定义与类间距离  聚类的算法

1 机器人操作系统ROS概述 2 ROS体系架构 3 ROS通信机制 4 ROS核心工具 5 ROS坐标变换(TF) 6 ROS开发接口 7 ROS机器人定位与建图SLAM 8 ROS机器人导航与路径规划Navigation

——直接计量和间接计量法 ——基本计量法和定义计量法 ——直接比较计量和替代计量法 ——微差计量法和符合计量法 ——补偿计量法和调换计量法 ——中介源测试计量法 ——静态计量和动态计量 ——主观计量和客观计量 ——通过被测量的重建进行测量的方法

一、概述 二、测量误差 三、测试系统的静态特性 四、测试系统的动态特性 五、测试系统实现精确测量的条件 六、测试系统的负载效应

第二节 可逆线路中的环流及抑制措施(2) 第三节 有环流可逆调速控制系统及其控制系统仿真

1.1 数据采集系统的基本原理 1.2 高速数据采集的应用 1.3 高速数据采集的研究现状及发展趋势

实现高采样率的技术瓶颈 TIADC系统实现 TIADC时间误差来源 TIADC误差对输出影响 TIADC误差校准算法