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

 5.1 图像退化的数学模型  5.2 噪声模型  5.3 噪声估计  5.4 退化函数估计  5.5 无约束图像恢复  5.6 有约束图像恢复

盲系统辨识 盲源分离(BSS, Blind Source Separation) 独立分量分析 (ICA, Independent Component Analysis) 信道盲均衡 盲波束形成

 S1. Introduction  S2. Conventional Kalman filter  S3. Example  S4. RLS and Kalman filtering  S5. Square-root information filter  S6. Square-root covariance filter  Better numerical properties than the conventional one  The square-root RLS algorithms are special cases

 S1. Filters: devices of signal processing  Classic Filter  Optimal Filter  Adaptive Filter  S2. Adaptive filtering applications  S3. Stochastic processes  Partial characteristic: Autocorrelation Matrix (ACM)  PSD  Linear parametric model  S4. Mean Square Information Space

1 工程的价值及其特点 2 工程所服务的对象与可及性 3 工程的攸关方与社会成本承担 4 公正原则和工程的实现

• §1. 开环控制系统与闭环控制系统 • §2.闭环控制系统的组成和基本环节 • §3.自动控制系统的类型 • §4.自动控制系统的性能指标

第一节 网格划分原则 划分什么样的网格？ 第二节 网格划分方法 怎样划分网格？

第一节 位移约束条件 第二节 热边界条件 第三节 载荷条件

1.1 集合及其运算 1.2 关系 1.3 证明和证明的方法 1.4 图与树 1.5 语言 1.6 常用术语 1.7 形式语言与自动机的发展