一 信号的分类 二 信号的描述 三 信号的时域统计分析 四 信号的幅值域分析 五 信号的频域描述(分析） 六 相关分析

5.1 气味信息的特征与提取 5.2 气味信息的预处理 5.3 主成分分析 5.4 独立成分分析 5.5 聚类分析 5.6 线性判别分析 5.7 支持向量机分析

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

3.5 数字滤波器在虚拟仪器中的应用及其软件实现 3.5.1调用数字滤波器子程序的几个问题 3.5.2 在LabVIEW中应用滤波器 3.6 信号和系统的频率分析技术及其软件实现 3.6.1 离散傅里叶变换 3.6.2 在LabVIEW中的频谱分析VI 3.6.3 功率谱分析及其VI 3.6.4 谐波分析及其LabVIEW实现 3.7 逐点分析库 3.8 虚拟仪器中其他常用数据处理技术 3.8.1 概率和统计函数 3.8.2 曲线拟合 3.8.3 线性代数

随机信号和随机噪声的基本概念 随机信号:实际通信系统中由信源发出的信息是 随机的,或者说是不可预知的,因而携带信息的信号 也是随机的,这种具有随机性的信号,称为随机信号 °随机噪声:携带了信息的信号在传输过程中将受 到噪声的污染,而噪声也是随机的,称为随机噪声。 随机信号和随机噪声不可能用一个或几个时间函数 准确地描述,但它们都遵循一定的统计规律,我们可 以用概率统计的方法进行研究

包括以下21门课程：运筹学、信息安全数学基础、复变函数、数学建模、工具软件、信息工程概论、微分方程数值解、图形图像处理、数学实验、信息与博弈、分析选讲、代数选讲、密码学、随机过程、软件工程、计算机网络、泛函分析、计算机图形学、信息论基础、网站规划与网页设计、统计与预测

调查所得的原始资料经过审核整理与汇 总后还需要进行系统的统计分析才能解释除 掉查资料所包含的众多信息,才能得出调查的 结论因而统计分析是现代社会调查方法中十 分重要的一部分. 统计分析方法的内容可以根据变量的多 少划分为单变量分析双变量分析和多变量分 析前两者可称为初等统计后者可称为高等统 计我们只对初等统计进行简单的介绍

本章教学目的：了解随机过程和数理统计的基本知识（因为它是分析和设计通信系统的重要 工具）。 说明：随机过程与数理统计属于数学学科的内 容。为了使大家迅速掌握随机过程与数理统计 的有关知识，本章不准备从严格的数学角度介绍随机过程与数理统计的完整内容，而将结合 本课程的特点从工程的角度有重点的介绍

吉林大学：《预防医学》课程电子教案（PPT课件）第十一章 分类变量的统计分析 第一节 分类变量的统计描述（3/3）、第二节 率的抽样误差和可信区间、第三节 率的u检验

概率论与数理统计 一.课程性质及教学目的: 本课程是一门研究随机现象统计规律性的基础课, 为重要的数学分枝之一。其应用已普及经济、科技、教 育、管理和军事等方面。现已成为高等工科院校教学计划中一门重要的公共基础课。 通过本课程的学习,使学生掌握处理随机现象的基本理论和方法,并且掌握一定的分析问题和解决实际问题的能力。 二.课程教学内容,重、难点安排,学时分配: 本课程以介绍概率论和数理统计的基本知识和方法为主,同时注意直观背景和实际意义