第二章时域离散信号和系统的频域分析 信号和系统的分析方法有两种,即时域分析方法和频域 分析方法,本章学习序列的傅立叶变换,它和模拟域中的傅 立叶变换是不一样的

1 非线性贝叶斯滤波理论 / 3 2 基于标称状态的线性化滤波方法 / 16 3 扩展卡尔曼滤波 / 23 4 递代扩展卡尔曼滤波 / 30 5 Unscented Kalman Filter(UKF) / 33 6 粒子滤波 (PF) / 34

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法

实验一 生药理化鉴别(一) 实验二 生药理化鉴别(二) 实验三 根类生药的鉴定 实验四 根茎类生药的鉴定 实验五 皮类生药的鉴定 实验六 叶类生药的鉴定 实验七 花类生药的鉴定 实验八 全草类生药的鉴定 实验九 中成药的显微鉴定 实验十 未知混合生药粉末的显微鉴定 附 录 一、生药性状的记载方法 二、显微标本片的制作方法

提出了一种基于小波矩不变量和保局投影(LPP)的特征提取方法,并应用于中厚板表面缺陷自动识别.首先对图像做三级小波变分解,将中厚板表面图像的细节分解到各个尺度的各个分量中并利用小波阈值收缩法降噪;然后对各分量的傅里叶幅值谱提取Hu不变矩作为原始特征向量,并利用LPP将该特征向量的维数从77维降到8维;最后利用AdaBoost分类器对样本进行分类识别.实验结果表明,本文提出的特征提取方法适用于中厚板表面缺陷分类,识别率达到91.60%

对SnAgCu合金粉末的真空蒸镀涂层硬脂酸的成膜机理进行了研究.采用扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)对涂覆后合金粉末的形貌及结构进行观测,采用傅里叶红外光谱仪(FTIR)和X射线光电子能谱仪(XPS)对涂覆后粉末的透射吸收谱和光电子能量进行测试.结果表明:硬脂酸在合金粉末表面形成一层均匀致密、厚度为5~10 nm的薄膜,硬脂酸涂层SnAgCu合金粉末的行为属于物理吸附行为,其生长方式遵循岛状生长机理模式,其过程实质是一个气-固转换、晶体生长的过程

决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法

一、课程性质 植物分类学的实习实训,是植物分类学重要的教学环节。通过实习认识自然界中植物 的多样性,了解每种植物的生活环境,使分类学抽象的原理具体化,加强理论联系实际, 从而可提高学生鉴别各种植物所属科、属、种的能力。在采集和制作标本的活动中,还可 以训练学生采集和制作蜡叶标本的技能,要求学生学会使用工具采集植物标本的方法。由 于学生亲手制作,会激发学生的学习兴趣,吸引学生的注意力,调动学生的学习积极性。 植物分类学实习,对于培养德智体美全面发展的人才,具有重要意义

2.2.1树 1847年,克希霍夫在研究电网络方程时首次提出了树的概念 树(tree): connected(连通的) and acyclic(无圈的) graph. 平凡树(trivial tree):v=1的树,即K1(平凡图);非平凡树(nontrivial tree): otherwise. 叶(leaf):树的悬挂点(度为1的顶点);分支点(branch vertex:度≥2的顶点 非同构的树