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        2019年華南理工大學840信號與模式基礎綜合考研大綱及參考書目

        分類:參考書目 來源:華南理工大學研究生院 2018-11-15 相關院校:華南理工大學

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        從華南理工大學研究生院獲悉,華理2019年840信號與模式基礎綜合考研大綱及參考書目已公布,內容如下:

        參考書目教材:

        《信號與系統》奧本海姆著,電子工業出版社

        《模式識別》(第三版),張學工著,清華大學出版社

        《機器學習》,周志華著,清華大學出版社

        考試性質

        研究生招生初試考試科目

        考試方式和考試時間

        閉卷形式,考試時間180分鐘

        試卷結構

        考試內容和考試要求

        考試大綱

        信號系統部分:

        1信號與系統
        1.1 連續時間和離散時間信號
        1.2指數信號與正弦信號
        1.3單位沖激與單位階躍函數
        1.4連續時間和離散時間系統
        1.5基本系統性質:記憶系統與無記憶系統,可逆性與可逆系統,因果性,穩定性,時不變性,線性

        2線性時不變系統
        2.1 離散時間線性時不變系統:卷積和
        2.2 連續時間線性時不變系統:卷積積分
        2.3 線性時不變系統的性質:交換律性質,分配律性質,結合律性質,可逆性,因果性,穩定性
        2.4 用微分和差分方程描述的因果線性時不變系統

        3周期信號的傅里葉級數表示
        3.1線性時不變系統對復指數信號的響應
        3.2連續時間周期信號的傅里葉級數表示
        3.3連續時間傅里葉級數性質
        3.4離散時間周期信號的傅里葉級數表示
        3.5離散時間傅里葉級數性質
        3.6濾波

        4連續時間傅里葉變換
        4.1 非周期信號的表示:連續時間傅里葉變換
        4.2 周期信號的傅里葉變換
        4.3 連續時間傅里葉變換性質
        4.4傅里葉變換性質和基本傅里葉變換對列表

        5離散時間傅里葉變換
        5.1 非周期信號的表示:離散時間傅里葉變換
        5.2 周期信號的傅里葉變換
        5.3 離散時間傅里葉變換性質
        5.4傅里葉變換性質和基本傅里葉變換對列表
        5.5對偶性

        6信號與系統的時域和頻域特性
        6.1 傅里葉變換的模和相位表示
        6.2 線性時不變系統頻率響應的模和相位表示
        6.3 理想頻率選擇性濾波器的時域特性
        6.4 非理想濾波器的時域和頻域特性討論
        6.5系統的時域分析與頻域分析

        7采樣
        7.1 用信號樣本表示連續時間信號:采樣定理
        7.2 利用內插由樣本重建信號
        7.3 欠采樣的效果:混疊現象
        7.4 連續時間信號的離散時間處理
        7.5 離散時間信號采樣

        8 信號系統分析技術在通信系統、控制等領域中的應用,主要掌握基本概念及分析方法。


        模式識別部分:

         

        1  緒論(模式識別的基本問題)
        1.1 什么是模式識別
        1.2 模式識別的基本概念
        1.3 模式識別的系統組成
        1.4 模式識別方法分類

        2 貝葉斯決策理論
        2.1 最小錯誤決策
        2.2 最小風險決策
        2.3 最小最大決策


        3概率密度函數的估計
        3.1 概率密度函數的參數估計
        3.2 概率密度函數的非參數估計方法;

        4線性判別函數
        4.1 線性判別函數及廣義線性判別函數
        4.2 線性分類器設計
        4.3 梯度法與牛頓法
        4.4 最小平方誤差準則函數與H-K算法
        4.5  Fisher線性判別函數
        4.6 廣義線性判別函數

        5其它分類器--K近鄰法
        5.1 最近鄰法則
        5.2  K近鄰法則與加權K近鄰法則

        6非監督模式識別系統與聚類
        6.1 非監督模式識別系統
        6.2 類似性度量
        6.3 聚類算法

        7特征的選擇與提取
        7.1  特征選擇
        7.2  特征生成
        7.3  特征提取

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