时域信号分析小结与复习(1) 一、基本概念 1.典型基本信号:

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

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

1.1 信号及其分类 1.2 信号分析与处理概述 1.3 自动控制中的信号分析与处理 1.4 系统及其性质

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、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

本章将采用与讨论连续时间完全相同 的思想方法,来研究离散时间周期信号 与非周期信号的频域分解问题。 DFS与CFS之间既有许多类似之处,也有 一些重大差别:主要是DFS是一个有限项 级数,具有周期性

1．掌握信号的定义和分类； 2.熟悉周期信号的判定； 3 了解信号分析的基本方法。 教学内容（包括基本内容、重点、难点）：

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础