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

一、(12分)已知某连续时间信号x(t)的波形如图所示。 1.画出信号x1(t)=x(2-2t)+x(t-1)的波形;x( 2.若x(t)的频谱是X(),试用X(a)表示信号x(t)的频谱

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

◼ 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

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

3.1 周期信号的频谱分析 3.2 非周期信号的频谱分析 3.3 傅里叶变换的性质及其应用

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