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中科院黄庆明开发的模式识别视频教程,包含视频、PPT、算法以及相关基础知识。

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简介:
该课程“模式识别”由中科院黄庆明教授精心制作,以视频教程的形式呈现,内容全面且详尽,包含了视频、PPT、算法解析以及相关的基础知识。具体而言,课程共计提供19节视频教程,并配有9个配套的PPT文件,此外还提供了若干个算法的详细解析,同时对相关的基础知识进行了深入的介绍。

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客服
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  • --PPT讲解
    优质
    本课程由中科院黄庆明教授主讲,全面涵盖模式识别领域的核心理论与实践技巧。内容包括详尽的概念解析、丰富的案例分析,并辅以视频教程和PPT资料,适合初学者掌握基础知识,也适用于进阶学习者深入理解算法原理。 模式识别-中科院-黄庆明-视频教程包括:1、19节课的视频教程;2、配套的9个PPT;3、若干算法解析;4、相关基础知识介绍。
  • 资料与
    优质
    本资源集锦了中国科学院黄庆明教授关于模式识别领域的权威课程资料及教学视频,涵盖理论与实践应用,适合科研学习。 中科院模式识别黄庆明的视频课程及课件。
  • -_.zip
    优质
    《模式识别》是由中国科学院专家黄庆明编著的专业书籍,深入浅出地介绍了模式识别的基本原理、方法和技术,适用于科研人员及高校师生阅读参考。 中科院课程模式识别的笔记内容详尽且条理清晰,适合有兴趣深入学习该领域的同学下载参考,并作为辅助教材使用。其中包含了多种算法,具有很高的实用价值。
  • _授_考试总结_国
    优质
    简介:黄庆明教授为中国科学院大学授课,专注于模式识别领域的教学与研究。本文为他在国科大所授模式识别课程的期末考试总结。 中科院黄庆明模式识别考试试卷总结 国科大
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    本PPT为初学者提供频谱分析仪的基础知识介绍,涵盖仪器操作、基本概念及应用实例等内容,帮助用户快速掌握频谱分析技能。 频谱分析仪是一种重要的电子测量工具,用于解析各种信号的频率特性。本教程分为三个章节,深入浅出地介绍了频谱分析仪的基础知识。 第一章:信号分析简介 1.1 信号分类 根据表现形式的不同,信号可以被归类为连续波、模拟调制、数字调制和噪声等类型。时域分析关注的是信号随时间的变化情况;而频域分析则揭示了信号的频率组成特性。例如,AM(幅度调制)与FM(频率调制)分别代表不同的调制方式,连续波则是无任何调制的信息纯正弦波,数字调制信息中包含二进制数据。 1.2 频域测量的重要性 时域和频域是分析信号的两种主要视角。傅里叶变换作为这两者之间的桥梁,使得我们能够从时间维度转换到频率维度进行观察。频域测量具有独特的优势:更高的灵敏度、更有效的窄带信号及噪声识别能力,并且便于处理基于频率的相关系统(如FDM)。此外,在区分和评估多重信号的频率成分时也更为简便。 1.3 频谱分析仪的应用 频谱分析仪在多种场景中得到广泛应用,包括但不限于频道测试、带外干扰检测、信号功率测量及调制精度检验。它还用于器件性能测试(如三阶交调),以及对复杂调制信号的矢量描述和误差评估。 第二章:频谱仪工作原理 2.1 定义 频谱分析仪是一种能够显示信号能量频率分布情况的仪器,可以被视为一种校准为正弦波峰值响应的选择性电平表。 2.2 类型划分 频谱分析仪主要分为实时和扫频调谐式两种。前者通过多通道滤波器或快速傅里叶变换来处理信号;后者则依靠改变中心频率进行扫描,例如超外差式设计的设备就是该类中的一个例子。 2.3 超外差原理 在超外差式的仪器中,输入信号与本地振荡产生的信号混合后经过一系列滤波和检测步骤以展示其频谱特征。 2.4 技术改进 现代频谱分析仪集成了多种技术进步,比如扩大动态范围、提高分辨率以及加快测量速度等特性来适应各种应用场景的需求。 第三章:关键性能指标 衡量一台频谱分析仪的重要标准包括信号功率、频率精度、相位噪声水平及杂波与谐波抑制能力。这些参数直接影响到最终的测试准确性和可靠性,例如相位噪声反映了信号频率稳定性的程度;而杂波抑制则展示了仪器排除非目标频率成分的能力。 综上所述,频谱分析仪是理解和评估复杂信号的关键工具之一,它通过将时域信息转换为易于理解的频率图来揭示了信号的本质特征,并广泛应用于通信、科研及制造等行业。掌握其工作原理和性能指标对于实现精确测量至关重要。
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