2017年华南理工大学信号与模式基础综合(含信号与系统、模式识别与机器学习理论)考研大纲
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2017年华南理工大学信号与模式基础综合(含信号与系统、模式识别与机器学习理论)考研大纲
据华南理工大学研究生院消息,2017年华南理工大学信号与模式基础综合(含信号与系统、模式识别与机器学习理论)考研大纲已发布,详情如下:
840信号与模式基础综合(含信号与系统、模式识别与机器学习理论)考试大纲
1、参考书目:
《信号与系统》奥本海姆著,电子工业出版社
《模式识别》(第三版),张学工著,清华大学出版社
《机器学习》,周志华著,清华大学出版社
2、考试大纲
信号系统部分:
1信号与系统
1.1连续时间和离散时间信号
1.2指数信号与正弦信号
1.3单位冲激与单位阶跃函数
1.4连续时间和离散时间系统
1.5基本系统性质:记忆系统与无记忆系统,可逆性与可逆系统,因果性,稳定性,时不变性,线性
2线性时不变系统
2.1离散时间线性时不变系统:卷积和
2.2连续时间线性时不变系统:卷积积分
2.3线性时不变系统的性质:交换律性质,分配律性质,结合律性质,可逆性,因果性,稳定性
2.4用微分和差分方程描述的因果线性时不变系统
3周期信号的傅里叶级数表示
3.1线性时不变系统对复指数信号的响应
3.2连续时间周期信号的傅里叶级数表示
3.3连续时间傅里叶级数性质
3.4离散时间周期信号的傅里叶级数表示
3.5离散时间傅里叶级数性质
3.6滤波
4连续时间傅里叶变换
4.1非周期信号的表示:连续时间傅里叶变换
4.2周期信号的傅里叶变换
4.3连续时间傅里叶变换性质
4.4傅里叶变换性质和基本傅里叶变换对列表
5离散时间傅里叶变换
5.1非周期信号的表示:离散时间傅里叶变换
5.2周期信号的傅里叶变换
5.3离散时间傅里叶变换性质
5.4傅里叶变换性质和基本傅里叶变换对列表
5.5对偶性
6信号与系统的时域和频域特性
6.1傅里叶变换的模和相位表示
6.2线性时不变系统频率响应的模和相位表示
6.3理想频率选择性滤波器的时域特性
6.4非理想滤波器的时域和频域特性讨论
6.5系统的时域分析与频域分析
7采样
7.1用信号样本表示连续时间信号:采样定理
7.2利用内插由样本重建信号
7.3欠采样的效果:混叠现象
7.4连续时间信号的离散时间处理
7.5离散时间信号采样
8信号系统分析技术在通信系统、控制等领域中的应用,主要掌握基本概念及分析方法。
模式识别部分
1绪论(模式识别的基本问题)
1.1什么是模式识别
1.2模式识别的基本概念
1.3模式识别的系统组成
1.4模式识别方法分类
2贝叶斯决策理论
2.1最小错误决策
2.2最小风险决策
2.3最小最大决策
3概率密度函数的估计
3.1概率密度函数的参数估计
3.2概率密度函数的非参数估计方法;
4线性判别函数
4.1线性判别函数及广义线性判别函数
4.2线性分类器设计
4.3梯度法与牛顿法
4.4最小平方误差准则函数与H-K算法
4.5Fisher线性判别函数
4.6广义线性判别函数
5其它分类器--K近邻法
5.1最近邻法则
5.2K近邻法则与加权K近邻法则
6非监督模式识别系统与聚类
6.1非监督模式识别系统
6.2类似性度量
6.3聚类算法
7特征的选择与提取
7.1特征选择
7.2特征生成
7.3特征提取
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