4.1 引言 4.2 经典谱估计 4.3 现代谱估计中的参数建模 4.4 AR模型谱估计的性质 4.5 AR谱估计的方法 4.6 最大熵谱估计与最大似然谱估计 4.7 特征分解法谱估计

6.1 引言 6.2 连续小波变换 6.3 离散小波变换 6.4 小波分析的应用

2.1 TMS320C54x的特点和硬件组成框图 2.2 TMS320C54x的总线结构 2.3 TMS320C54x的存储器分配 2.4 中央处理单元（CPU） 2.5 TMS320C54x片内外设简介 2.6 硬件复位操作 2.7 TMS320VC5402引脚及说明

5.1 引言 5.2 短时傅里叶变换 5.3 维格纳变换(WD) 5.4 时域离散信号的维格纳变换 5.5 时频分布的统一表示式 5.6 时频分析在编队目标架次检测中的应用

2.1 引言 2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解 2.3 离散维纳滤波器的z域解 2.4 维纳预测 2.5 卡尔曼(Kalman)滤波

3.1 背景知识 3.2 基本灰度变换 3.3 直方图处理 3.4 空间滤波基础 3.5 平滑空间滤波器 3.6 锐化空间滤波器 3.7 混合空间增强法

8.1 从傅里叶变换到小波变换的时频分析法 8.2 小波变换分类 8.3 小波变换的多分辨分析特性 8.4 尺度函数与小波 8.5 小波变换的快速实现 8.6 图像的多分辨分解与重建 8.7 小波变换在图像边缘检测中的应用 8.8 小波变换在图像去噪中的应用 8.9 小波变换在图像融合中的应用

一、理解SPTool工具的基本内容 二、掌握信号浏览器的使用方法 三、掌握滤波器浏览器的使用方法 四、掌握频谱浏览器的使用方法 五、掌握滤波器设计的使用方法 六、掌握FDATool工具的使用方法

一、理解功率谱估计的基本概念 二、掌握随机信号处理的各种运算 三、掌握经典功率谱估计的各种方法 四、掌握AR模型功率谱估计方法 五、掌握现代谱估计的各种非参数方法

图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果, 或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理 的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣 的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用 价值。 图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域 增强和频率域增强两种