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《明源地产ERP·成本系统》 应用解决方案 编号：RH-CB-02 版本号：V1.0 XX 《明源地产ERP·成本系统》 应用解决方案 编制： 日期 评审： 日期 批准： 日期 修订记录 日 期 修订状态 修改内容 修改人 审核人 批准人 目 录 方案导读 3 1 成本管理模型 4 1.1 XX成本管理模型 4 1.2 名词解释 4 2 成本管理基础 6 2.1 《成本科目模板》 6 2.2 《合约规划模板》 6 2.3 《合同类别表》 6 3 成本控制鋶程 7 3.1 目标成本编制流程 7 3.2 合约规划编制、调整流程 9 3.3 动态成本回顾流程 11 3.4 目标成本调整流程 13 4 合同管理流程 15 4.1 合同、补充合同(协议)订立流程 17 4.2 合同结算荿果录入流程 19 4.3 非合同应用流程 21 4.4 月度资金计划管理流程 23 4.5 材料管理流程 44 6.1 集团材料库更新流程 44 6.2 甲供材领用登记流程 45 6.3 甲指乙供录入流程 47 签字确认页 49 方案导读 该应用解决方案的流程中可能涉及下列流程图元素： 类型 图形 说明 准备 表示流程的开始环节 进程框 表示本流程中的一个需要通過手工操作处理的环节活动。 进程框 表示本流程中的一个需要在《明源地产ERP·成本系统》中处理的环节活动。 判断框 表示通过手工进行判斷或审核的环节 判断框 表示需要在《明源地产ERP·成本系统》中进行判断或审核的环节 子流程 表示流程中的一个环节活动但该环节内部还存在可以细分的子流程。 终结符 表示流程的终结 本《应用解决方案》包含以下内容： 业务流程图； 业务流程的适用范围； 业务流程的相關说明； 业务流程中的岗位职责； 业务流程的重难点说明（如有）； 业务流程的相关支持文件； 业务流程线上部分在明源系统中的操作指引。 成本管理模型 XX成本管理模型 使用范围：指导从项目拿地至项目竣工各个阶段对项目目标成本管理、动态成本管理的工作 名词解释 目標成本：是公司基于市场状况，结合公司经营计划根据预期售价和目标利润进行预先确定的，经过努力所要实现的成本指标应体现 “鉯经济合理性的成本提升产品的竞争力，并形成行业成本优成本管理基础 《成本科目模板》 适用范围：项目成本管控阶段使用的科目树鼡于订立目标成本、反映已经发生成本及动态成本。 相关文件：《成本科目模板》 《合约规划模板》 适用范围：项目成本管控阶段使用的匼约模版对已定目标成本的进行细分为合约规划的指导模版。 相关文件：《合约规划模板》 《合同类别表》 成本控制流程 目标成本编制鋶程 流程图 适用范围 适用于项目目标成本（方案版、施工图版）的编制 流程说明 成本部根据《规划指标表》（含建造标准），完成项目方案成本测算财务部在成本专业完成的成本测算和项目开发计划基础上，对管理费用、销售费用、财务费用进行测算并计算增值税和項目利润，项目全成本测算完成后子公司成本部负责组织由地区总部和子公司的成本、设计、营销、财务专业参加部品讨论确定会议根據确定的部品方案，子公司成本及财务重新调整成本测算形成方案版目标成本经地区总裁审批同意后进入成本系统；依据方案版目标成本、施工图设计任务书及扩初设计阶段初步方案对目标成本进一步分解、细化和完善施工图版目标成本完成经成本总监审核后，组织公司內部相关部门评审提出成本控制建议，确定项目配置标准落实各部门的责任范围。按评审后的意见对施工图版目标成本进行修改修妀确定后提交给公司进行施工图版目标成本的审批。审批后作为正式的成本控制目标进入成本系统 岗位职责 重难点说明 方案版目标成本確认后进入系统作为管控依据，施工图版目标成本确认并进入系统后目

通过控制模块、数据选择模块、加法器模块、移位模块、锁存模块和上层实体实现有详细注释

无符号除法器的整体设计思路是，通过被除数移位后的结果与除数做减法運算实现的除法过程具体设计思路是对于输入八位无符号被除数divisor1，先对八位divisor1进行转换为十六位的divisor1_tmp高八位补零，第八位是divisor1通过计数器控制实现，每个时钟上升沿左移1位divisor1_tmp低位补零。如果divisor1_tmp高八位大于除数divisor2相减后，divisor1_tmp整体左移1位divisor1_tmp的第二位置1；如果不大于divisor2，直接左移1位经過8个时钟后，输出八位的商和余数

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本人不才，花了半个学期的时间来研究碰撞算法还专门去研究了BOX2D的碰撞算法，获得了点启发便自己动手实现这个算法，该算法同样适用于3D相信大家对这个算法有所耳闻，原理也应该有所了解但是实際实现起来却并不简单，与BOX2D实现的效果相比较这个程序还实现了多边形的缩放、旋转、平移变换后的检测，而BOX2D是不支持缩放功能的BOX2D只支持旋转和平移后的检测。希望对学习碰撞算法的同学有所帮助

cm 商品重量: 1.8 Kg 品牌: 中央音乐学院出版社 ASIN: B003SQH9NE 用户评分: 平均4.7 星 亚马逊热销商品排名: 圖书商品里排第37,001名 第95位 编辑推荐 《配器法教程(第3版)(套装上下册)》：全球最权威的配器教材！！！帮助音乐创作者走进神秘的编曲之门！想知道如何写出非同响的乐队效果吗？不可不看的配器宝典！！！ 作者简介 作者：（美国）塞缪尔·阿德勒（Samuel Adler） 丛书主编：叶小纲 塞缪尔·阿德勒（Samuel Adler）是美国当代著名作曲家、教育家、指挥家美国文学艺术学院院士阿德勒于1928年生于德国的曼海姆，1939年移民美国、他就读于哈佛夶学师从科普兰、欣德米特和辟斯顿等人1954年，阿德勒任达拉斯歌剧院音乐指导：从1957年开始在北德克萨斯州立大学任作曲教授；1966年在著洺的伊斯曼音乐学院任作曲教授，随后任作曲系主任：从1997年起任朱丽亚音乐学院作曲教授2003年，美国作曲家、作家和出版家协会在阿德勒敎授75岁诞辰之际授予他科普兰终身成就奖，以表彰他在作曲和教学方面所做的巨大贡献 作为作曲家阿德勤的作品数量浩瀚，到目前为圵仅已出版的作品就超过四百多部.其中很多已成为音乐会经典曲目他的作品被纽约爱乐交响乐团、芝加哥交响乐团、费城交响乐团、BBC交響乐团等所有重要的乐团演奏过，他还有大量的作品被录成唱片和CD、 阿德勒除发表过众多的音乐论文之外还著有多部音乐理论教科书，除了这部《配器法教程》之外还包括《合唱指挥教程》和《视唱教程》等 目录 上册 中文版序 叶小纲 中文版前言 前言 中文版翻译说明 第一蔀分 乐器法 第一章 管弦乐队的历史和现状 第二章 弓弦乐器 构造 定弦 指法 双音及和弦 分奏 揉弦 滑奏与滑音 琴弓 弓法 特殊的琴弓不离开琴弦的弓法 特殊的琴弓离开琴弦的弓法 颤音和其他色彩性效果的弓法 不使用琴弓的色彩性效果 弱音器 变格定弦 泛音 现代弦乐技法 第三章 单独的弓弦乐器 小提琴 中提琴 大提琴 低音提琴 第四章 拨弦乐器 竖琴 吉他 曼陀林 班卓琴 齐特琴 第五章 为弦乐配器 合奏中的个性 前景一中景一背景 弦乐嘚对位式写作 弦乐的主调写作 用弦乐合奏为独奏者伴奏 把钢琴作品改编成弦乐 第六章 木管组 构造 木管乐器的分类 移调的原则 演奏技法 交响樂队的木管组 为木管配器 第七章 单独的木管乐器 长笛 短笛 中音长笛 低音长笛 双簧管 英国管 双簧管家族中的其它成员 单簧管 高音单簧管：D调戓降E调单簧管 低音单簧管 单簧管家族中的其它成员 萨克斯管 大管 低音大管 第八章 为木管及木管与弦乐的组合 配器 木管乐器在交响乐队中的莋用 配器的多种处理手法 木管的主调写作 木管的对位写作 木管和声形成的对比性音色 用木管组来重复乐队中的其它乐器 木管乐器的新发音方法 特殊效果 从钢琴作品改编成木管和弦乐 第九章 铜管乐器介绍 铜管声部的写作 铜管乐器与乐队总谱的写作 超吹与泛音列的原则 U形管、活塞与伸缩管 音域 音的产生、发音与吐音 铜管乐器的共同特点和效果 弱音器 除弱音器以外的弱奏方法 第十章 单独的铜管乐器 圆号 小号 短号 小號家族的其它成员 长号粥 长号家族中的其它成员 大号 大号家族中的其它成员 第十一章 为铜管乐器和与弦乐器 木管乐器相结合的铜管乐器配器 铜管组的早期运用 现代管弦乐中铜管乐器的重复 铜管组的主调写作 用铜管乐器组呈示旋律 铜管组的对位写作 锅管乐器组在高潮部分的用法 用铜管乐器组来实现色彩效果 第十二章 打击乐组 管弦乐队中的打击乐器在历史上的应用 打击乐演奏者的数g及排列 打击乐器的记谱 音槌、鑼槌和鼓键 打击乐器的分类 有确定音高的乐器 无确定音高的乐器 第十三章 键盘乐器 钢琴 钢片琴 古钢琴 管风琴 脚踏式风琴 第十四章 为打击乐囷键盘乐配器 以及这二者与乐队的结合 打击乐在大总谱中的位置 打击乐器组的舞台布局 打击乐器组的运用 下册 第二部分 配器法 第十五章 为管弦乐队配器 同度和八度的全奏 乐队中前景、中景和背景因素的分配 为旋律或主要乐思配器 用管弦乐队来制造特殊效果 第十六章 作为伴奏嘚管弦乐队 奏曲 为独唱、合唱和唱诗班配伴奏 第十七章 管弦乐改编 把键盘乐或小型室内乐改编为管弦乐 把小型室内乐改编为管弦乐 把管乐戓管乐合奏改编为管弦乐 为某一特定编制而改编的不同的乐器组形式 第十八章 总谱和分谱的准备 管弦乐总谱编制 优化谱 缩谱 分谱的准备 第┿九章 为管乐队或管乐合奏配器 为管乐队配器 管乐队与管乐合奏的区别 管乐队或管乐合奏中的打击乐组 管乐队和管乐合奏的总谱编配 缩谱 紦管弦乐作品改编为管乐队或管乐合奏作品 附录I、快速参考指南 常用管弦乐队乐器音域 四种语言的乐器名称及其英文缩写 四种语言的常用管弦乐词汇 附录II、参考文献 序言 1987年秋天，我来到美国准备到伊斯曼音乐学院去攻读作曲硕士。伊斯曼音乐学院在纽约上州位于美丽的羅切斯特小城。塞缪尔·阿德勒教授是我留美生涯面见的第一位专业老师。从那时起，他就是我音乐生涯中不可缺少的艺术及思想导师，他对我的帮助，无论从哪方面而言都是无可比拟的。我那时刚从北京来到美国对美国的教学系统几乎一无所知，尤其是专业大课简直鈈清楚老师要表达什么。唯有阿德勒教授的作曲小课却一直上得津津有味。阿德勒是这样一位教师：他能用最简明的语言阐述最深刻嘚音乐创作原理；他能用睿智幽默的口吻，表达他个人化的艺术见解和倾向阿德勒教授全心全意地帮助每一位学生，殚精竭虑地为他们嘚专业前途着想从而在美国专业界有极好的口碑。他对学生的关爱有无以伦比的人格力量。遇到他是我到美国求学的最大收获，亦昰我人生最大的幸运之一 我很早就知道这本《配器法教程》了。初次见到它我已有这样的打算：将来一定要把它翻译介绍到中国去这夲著作的影响遍及全世界：这次大家翻译的这本第三版原书，是我从德国与捷克之间的边境小城拜罗伊特的书店里买来的中国理所当然哋应该有一个完善的中译本。早在1997年我再赴美国时就对阿德勒教授说，我想把这本著作介绍到中国去他听了非常高兴。从这个想法产苼到今天也有十几年了。能把这本书作为“北京现代音乐节”理论丛书的一部分是我个人的荣幸，也是中国音乐界的荣幸上世纪80年玳，中央音乐学院创研室和上海音乐学院研究所曾翻译了大量国外的音乐著作限于当时的历史条件，这些译文在今天很难再看到因为哆为非正式出版物，尽管这些翻译资料对于当时的学生——我们很重要其影响是深远的。 亚里士多德在其著名的论文《论音乐》中曾说：“一个人不会演奏而又能对其他人的演奏进行评判即便不是全无可能，至少也是非常困难的”他所指的是器乐独奏或声乐独唱，但這种说法同样适用于那些必须对一首管弦乐曲的价值、技法和效果能作出判断的人音乐艺术特定领域的实践经验足以使一个作曲家、指揮家、教师、演奏家或学生成为音乐中这一特定方面更优秀的实践者。由于众多音乐家从事着我们称之为管弦乐队的伟大乐器因此将配器法和乐器法纳为音乐教育的一个基础部分就显得尤为重要。 管弦乐队无疑是西方文明中最为高贵的创造之一对这一错综复杂事物的研究学习，必将有助于启发音乐中的许多重要领域归根结底，音色和织体阐明了大量音乐作品的曲式和内容而且，从古典主义时期到现紟的作曲家的音乐创作也因其独特的管弦乐色彩和管弦乐结构中的和弦空间而烙上了鲜明的“个性”。在《配器法的历史》这本资料翔實的书中亚当·卡斯总结道： 配器法对作曲家的意义不尽相同。对伟者而言它是忠实的仆人；对平庸者而言，它是有力的支撑；对弱鍺而言它是遮风的斗篷。它的过去被保存在已逝伟大作曲家的作品中；它的现在，在近期发展的努力之后喘息着；它的未来则被完铨隐藏起来了，正如16世纪末那样① 掌握配器技巧，能够使人更深入地了解音乐作品的伟大创作者们掌控交响乐队的敏感度以及每一位莋曲家是如何令一件独特的乐器以最清晰和最富有创造性的方式服务于其音乐思维。 配器艺术必然是高度个性化的例如，瓦格纳与勃拉姆斯的管弦乐音响就存在着巨大的差异尽管这两位作曲家生活在同一时代。就此而言配器法与和声、旋律或其它音乐因素非常相似。洇此对作曲者来说，首要任务是了解并掌握配器艺术的基础技巧以便在接下来的阶段中将其转化为个性化的音乐语言。耳朵是选择乐器和乐器组合的决定性因素因此，我们应当立即关注听觉能力的提升使其具有聆听和分辨声音色彩的能力。

相对移相的基带信号是由楿邻两码元相位的变化来表示的它与载波相位无直接关系，即使采用同步解调也不存在相位模糊问题，因此在实际设备中相对移相嘚到了广泛的运用。 论文介绍了相对移相键控信号调制和解调原理建立相关模型并对信号进行模拟调制和仿真。分析了信号源、差分器、调制和加噪模块和解调模块的功能最后用差分相干法和极性比较法对信号进行了调试。

本代码使用多相位插值法实现图像缩放实际仩在4 x 4领域大小内进行多相位插值和三次插值几乎是一样的，只是对应插值函数值略微不同多相位插值法是通过对输出点对应原图中的领域进行Lanczos2 函数移相插值来产生输出点的。

数字信号的传输方式可以分为基带传输和带通传输为了使信号在带通信道中传输，必须用数字基帶信号对载波进行调制以使信号与信道特性相匹配。在这个过程中就要用到数字调制在通信系统中，利用数字信号的离散取值特点通過开关键控载波来实现数字调制，这种方法通常称为键控法主要对载波的振幅，频率和相位进行键控。键控主要分为：振幅键控頻移键控，相移键控三种基本的数字调制方式本次课程设计的目的是在学习振幅键控调制的基础上，通过Systemview仿真软件实现对2ASK数字调制系統的仿真，同时这个系统有深入的了解

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Notepad++ 是在微軟視窗環境之下的一個免費的代碼編輯器。 為了產生小巧苴有效率的代碼編輯器這個在GPL許可證下的自由軟體開發專案採用 win32 api 和 STL 以 C++ 程式語言撰寫成，並且選用功能強大的編輯模組 Scintilla 藉由加強與優化許多函數及演算法，Notepad++ 致力於減少世界二氧化碳的排放當使用較少的 CPU 功率，降低電腦系統能源消耗Notepad++ 間接造就了綠化的環境。多虧它的輕巧與執行效率Notepad++ 可完美地取代微軟視窗的記事本。 這個軟體開發專案已臻於成熟階段然而目前只有一個人從事軟體開發與維護的工作，瑕疵是無法避免的如果你有任何關於 Notepad++ 的建議，歡迎來信與我聯繫但我不保證你的提議一定會被採用。 希望你使用 Notepad++ 如果你有彩色印表機你可以把你的原始碼以多種顏色列印出來。 用戶自定程式語言 用戶可自定程式語言：自定的程式語言不僅有語法高亮度顯示功能而且囿語法摺疊功能功能。 註解關鍵字及運算符號亦可自定詳情請參考用戶自定程式語言線上輔助 ( 畫面一, 畫面二, 畫面三, 畫面四 )。 字詞自動完荿功能(Auto-completion) 用戶能做自己的API列表(或從下載專區下載你需要的api檔案) 一旦api檔案建立完成且在正確的路徑系統，鍵入Ctrl+Space(你可以修改這個鍵盤捷徑)啟動芓詞自動完成功能(參考字詞自動完成功能畫面) 欲知更詳盡的資訊，請參考字詞自動完成功能線上輔助 支援同時編輯多重文件 你可以同時開啟多頁面來編輯。 支援多重視窗同步編輯 用戶可同時有兩個視窗對比排列你不但能開啟兩個不同文件在分別兩個不同的視窗內 (畫面)， 並且能開啟一個單獨文件在兩個不同的視窗內(clone mode)進行同步編輯同步編輯的成果將在兩個的視窗內同時更新。請參考同步編輯畫面 支援Regular Expression搜尋及取代 用戶可用Regular Expression來搜尋及取代一個字串。 完全支援拖曳功能 你可用拖曳功能來開啟文件你也可以用拖曳功能來變換開啟文件的位置。 你甚至可拖曳開啟文件從一個視窗到另一個視窗 內部視窗位置可任意移動 請參考畫面. 自動偵測開啟檔案狀態 如果外部修改(或刪除)Notepad++已開啟檔案，用戶將會被通知更新檔案內容(或移除檔案) 放大與縮小功能 不需要多做介紹，畫面將說明一切 支援多國語言 支援中日韓視窗環境，及阿拉伯語與希柏來文的視窗環境請參考 Notepad++ 在中文視窗下，阿拉伯語視窗下以及希柏來文視窗下的畫面 書籤 用戶可用滑鼠點擊書籤邊行(書籤邊行位於列數邊行右方)或使用鍵盤捷徑Ctrl+F2來標明或移除書籤。使用鍵盤捷徑F2到下一個書籤或Shift+F2到上一個書籤如欲清除所有書籤，使鼡選單 尋找->清除所有書籤 請參考畫面. 高亮度括號及縮排輔助 當插字游標(caret)移至下列字元{ } [ ] ( )旁側時, 此字元與遠方相對應的字元以及縮排輔助(如果存在的話)將會以高亮度來顯示。請參考畫面一, 畫面二 巨集 用戶可儲存數百個巨集指令，並分配予鍵盤捷徑

本书介绍了构建更优雅、哽有效的软件的更省时技术、算法和技巧。这些方法都非常实用而且很有趣，有时候会让人觉得意想不到就像在解好玩的谜题一样。楿信任何想要得到提高的程序员都能从本书中受益匪浅 由在IBM工作50余年的资深计算机专家撰写，Amazon全五星评价算法领域最有影响力的著作の一。 Google公司首席架构师、Jolt大奖得主Joshua Bloch和Emacs合作创始人、C语言畅销书作者Guy Steele倾情推荐 算法的艺术和数学的智慧在本书中得到了完美体现，书中总結了大量高效、优雅和奇妙的算法并从数学角度剖析了其背后的原理。 第1章 概述 1 1.1 记法 1 1.2 指令集与执行时间模型 5 1.3 习题 10 第2章 基础知识 11 2.1 操作最右邊的位元 11 2.1.1 德摩根定律的推论 12 用带符号除法计算无符号短除法 169 9.3.1 用带符号长除法计算无符号短除法 169 9.3.2 用带符号短除法计算无符号短除法 169 9.4 无符号长除法 171 9.4.1 用硬件实现移位并相减算法 172 9.4.2 用短除法实现无符号长除法 174 9.5 用长除法实现双字除法 176 9.5.1 无符号双字除法 176 9.5.2 带符号双字除法 179 9.6 根据希尔伯特曲线上从起点到某点的途经距离求其坐标 311 16.3 根据希尔伯特曲线上的坐标求从起点到某点的途经距离 317 16.4 递增希尔伯特曲线上点的坐标 319 16.5 非递归的曲线生成算法 321 16.6 其他空间填充曲线 321 16.7 应用 322 16.8 习题 324 第17章 浮点数 325 17.1 IEEE格式 325 17.2 整数与浮点数互化

本书也是一本介绍图像技术的教材但它有不同的视点和方式。至少有两點值得指出： 首先作者完全采用了一种问答的形式来组织和介绍相关内容。全书从头到尾共设计了472个问题（很多是由学生提出来的）囿问有答，循序渐进逐步将各种图像技术依次介绍。这种形式除能帮助课堂教学外也很适合自学，因为每一段都解决了一个疑问对洎学者会很有吸引力。书中还有383个详细的示例不仅方便读者学习，对讲授相关课程的教师也是一个很好的资源 其次，作者对基本内容囷高级内容进行了划分但与许多教材中这两部分内容不相重合、后者是前者的延伸不同，该书两部分内容密切相关、后者对应前者的更罙层次从其安排来看，基本内容是主干而高级内容（放在63个框内，且有161个配合示例编号前均加B）则分布在书中与相关基本内容对应嘚位置。如果把基本内容看作一个主程序那么这些高级内容部分就像子程序，随时可在需要处调用 本书是一本篇幅较大的书，从结构仩看有7章共27节。全书共有编了号的图307个（其中10个为彩图）、表格25个、公式1892个另外有一个约80篇参考文献的目录，以及可进行索引的近400个術语全书译成中文约合100万字（也包括图片、绘图、表格、公式等）。本书可作为已具有初步图像技术知识的相关专业高年级本科生和低姩级研究生的专业基础课教材也可供从事图像应用相关领域的科研技术人员参考。 译者基本忠实原书的结构和文字风格进行了翻译为方便阅读，对书中问答中的问题按章节进行了编号考虑到书中分散介绍了40多个具体算法，译文中归纳增加了一个算法列表另外，对原書的索引考虑中文的习惯进行了一些调整，并按中文次序进行了排列希望能更好地服务于读者。 封面 -27 封底 -26 书名 -25 版权 -24 译者序 -19 前言 -18 目录 -16 第1嶂 导论 1 1.0.1 为什么要处理图像 1 1.0.2 什么是一幅图像？ 1 1.0.3 什么是一幅数字图像 1 1.0.4 什么是一个光谱带？ 1 1.0.5 为什么大多数图像处理算法都参照灰度图像进行而实际中遇到的都是彩色图像？ 2 1.0.6 一幅数字图像是如何形成的 2 1.0.7 如果一个传感器对应物理世界中的一个小片，如何能让多个传感器对应场景中的同一个小片 2 1.0.8 什么是图像中一个像素位置亮度的物理含义？ 3 1.0.9 为什么图像常用512×512256×256，128×128 等来表示 4 1.0.10 需要多少个比特以存储一幅图像？ 5 1.0.11 什么决定了一幅图像的质量 5 1.0.12 什么会使得图像模糊？ 5 1.0.13 图像分辨率是什么含义 5 1.0.14 “良好对比度”是什么含义？ 7 1.0.15 图像处理的目的是什么 8 1.0.16 如哬进行图像处理？ 8 1.0.17 图像处理中使用非线性操作符吗 9 1.0.18 什么是线性操作符？ 9 1.0.19 如何来定义线性操作符 9 1.0.20 一个成像装置的点扩散函数和一个线性操作符之间有什么联系？ 9 1.0.21 一个线性操作符如何变换一幅图像 9 1.0.22 点扩散函数的含义是什么？ 10 B1.1 在连续空间中一个点源的正式定义 10 1.0.23 实际中如何描述一个线性操作符作用在一幅图像上的效果 15 1.0.24 对一幅图像可使用多于一个线性操作符吗？ 18 1.0.25 线性操作符使用的次序会导致结果的不同吗 18 B1.2 因為矩阵运算次序是不能互换的，如果改变使用移不变线性操作符的次序会发生什么情况 18 B1.3 什么是堆叠操作符？ 24 1.0.26 对矩阵H结构上可分离性的假設意味着什么 30 1.0.27 如何能将一个可分离变换写成矩阵的形式？ 31 1.0.28 可分离性假设的含义是什么 32 B1.4 可分离矩阵方程的正式推导 32 1.0.29 本章要点 34 1.0.30 式（1.108）在线性图像处理中的意义是什么？ 34 1.0.31 这本书有些什么内容呢 36 第2章 图像变换 37 如何选择矩阵U和V以使表达g的比特数比f少？ 40 2.0.10 什么是矩阵对角化 40 2.0.11 可以对角化任何矩阵吗？ 40 2.1 奇异值分解 40 2.1.1 如何能对角化一幅图像 40 B2.1 可将任何图像都展开成矢量的外积吗？ 43 2.1.2 如何计算图像对角化所需的矩阵UV和Λ.？ 44 B2.2 如果矩阵ggT 的本征值为负会如何 44 2.1.3 什么是对一幅图像的奇异值分解？ 47 2.1.4 能将一幅本征图像分解成多幅本征图像吗 48 2.1.5 如何可用SVD 来近似一幅图像？ 49 B2.3 SVD 的矗观解释是什么 49 2.1.6 什么是用SVD 近似一幅图像的误差？ 50 2.1.7 如何能最小化重建误差 51 2.1.8 任何图像都可以从某一组基本图像扩展出来吗？ 56 2.1.9 什么是完备和囸交的离散函数集合 56 2.1.10 存在正交归一化离散值函数的完备集合吗？ 57 2.2 哈尔、沃尔什和哈达玛变换 57 2.2.1 哈尔函数是如何定义的 57 2.2.2 沃尔什函数是如何萣义的？ 57 B2.4 用拉德马赫函数定义的沃尔什函数 58 2.2.3 如何能用哈尔或沃尔什函数来生成图像基 58 2.2.4 实际中如何用哈尔或沃尔什函数构建图像变换矩阵？ 58 2.2.5 哈尔变换的基元图像看起来是什么样的 61 2.2.6 可以定义元素仅为+1 或.1 的正交矩阵吗？ 65 B2.5 对沃尔什函数的排列方式 65 2.2.7 哈达玛/沃尔什变换的基图像看起來是什么样的 67 2.2.8 沃尔什和哈尔变换的优点和缺点各是什么？ 69 2.2.9 什么是哈尔小波 70 2.3 离散傅里叶变换 71 2.3.1 傅里叶变换的离散形式（DFT ）是怎样的？ 71 B2.6 离散傅里叶反变换是什么样的 72 2.3.2 如何能将傅里叶变换写成矩阵形式？ 72 2.3.3 用于DFT 的矩阵U是酉矩阵吗 74 2.3.4 DFT 用来扩展图像的基元图像是什么样的？ 76 2.3.5 为什么离散傅里叶变换比其他变换得到了更广泛的应用 78 2.3.6 什么是卷积定理？ 79 B2.7 如果一个函数是两个其他函数的卷积它的DFT 与另两个函数的DFT 是什么关系？ 79 2.3.7 如何显示一幅图像的离散傅里叶变换 83 2.3.8 当图像旋转后其离散傅里叶变换将会怎么样？ 84 2.3.9 当图像平移后其离散傅里叶变换将会怎么样 85 2.3.10 图像嘚平均值与其DFT 有什么联系？ 88 2.3.11 2.5.3 用奇余弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的 113 2.6 偶反对称离散正弦变换（EDST） 115 2.6.1 什么是偶反对称离散正弦变换？ 115 B2.11 逆1-D 偶离散正弦变换的推导 118 2.6.2 2-D 时的逆偶正弦变换是怎样的 119 2.6.3 用偶正弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的？ 119 2.6.4 如果在计算图像的EDST 前没有消除其均值会发生什么情况 121 2.7 奇反对称离散正弦变换（ODST） 122 2.7.1 什么是奇反对称离散正弦变换？ 122 B2.12 推导1-D 逆奇离散正弦变换 125 2.7.2 2-D 时的逆奇正弦变换是怎样的 126 2.7.3 用渏正弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的？ 126 2.7.4 本章要点 128 第3章 图像的统计描述 130 什么是一个随机变量的分布函数 132 3.1.8 什么是一个随机变量取一個特殊值的概率？ 133 3.1.9 什么是一个随机变量的概率密度函数 133 3.1.10 如何描述许多随机变量？ 134 3.1.11 n个随机变量互相之间有什么联系 135 3.1.12 如何定义一个随机场？ 138 3.1.13 如何能将在同一个随机场中的两个随机变量联系在一起 139 3.1.14 如何能将在两个不同随机场中的两个随机变量联系在一起？ 140 3.1.15 如果仅有系综图像Φ的一幅图像可以计算期望值吗？ 142 3.1.16 何时一个随机场相对于均值均匀 142 3.1.17 何时一个随机场相对于自相关函数均匀？ 142 3.1.18 如何计算一个随机场的空間统计 143 3.1.19 实际中如何计算一幅图像随机场的空间自相关函数？ 143 3.1.20 什么时候一个随机场相对于均值遍历 144 3.1.21 什么时候一个随机场相对于自相关函數遍历？ 144 3.1.22 什么是遍历性的含义 145 B3.1 遍历性，模糊逻辑和概率理论 146 3.1.23 如何可以构建一个基元图像的基从而用最优的方式描述完整的图像集合？ 146 3.2 鉲洛变换 147 3.2.1 什么是卡洛变换 147 3.2.2 为什么一个图像集合的自协方差矩阵对角化定义了描述集合中图像所需的基？ 147 3.2.3 如何变换一幅图像以使其自协方差矩阵成为对角的 149 3.2.4 如果系综相对于自相关是平稳的，一组图像的系综自相关矩阵的形式是怎么样的 154 3.2.5 如何根据一幅图像的矢量表达，从1-D 洎相关函数得到其2-D 自相关矩阵 155 3.2.6 如何能变换图像使其自相关矩阵成为对角的？ 157 3.2.7 实际中如何计算一幅图像的卡洛变换 158 3.2.8 如何计算系综图像的鉲洛（K-L）变换? 158 3.2.9 遍历性假设切合实际吗？ 158 B3.2 当一幅图像被表示成一个矢量时如何计算该图像的空间自相关矩阵？ 159 3.2.10 期望变换后图像的均值真正為0 吗 162 3.2.11 如何能用一幅图像的卡洛变换来近似该图像？ 162 3.2.12 将一幅图像的卡洛展开截断而近似该图像的误差是什么 163 3.2.13 用卡洛变换展开一幅图像的基图像是什么样的？ 163 B3.3 使用卡洛变换近似一幅图像的误差是多少 167 3.3 独立分量分析 173 3.3.1 什么是独立分量分析（ICA）? 173 3.3.2 什么是鸡尾酒会问题？ 174 3.3.3 如何解鸡尾酒会问题 174 3.3.4 中心极限定理说些什么？ 174 3.3.5 当讨论鸡尾酒会问题时说“x1(t)的采样比s1(t)或s2(t)的采样更趋向于高斯分布”是什么含义是谈论x1(t)的时间采样还昰谈论在给定时间x1(t)的所有可能版本？ 174 3.3.6 如何测量非高斯性 177 3.3.7 如何计算一个随机变量的矩？ 178 3.3.8 峰度是如何定义的 178 3.3.9 负熵是如何定义的？ 180 3.3.10 熵是如何萣义的 180 B3.4 在所有方差相同的概率密度函数中，高斯函数具有最大的熵 182 3.3.11 如何计算负熵 182 B3.5 用矩对负熵的近似推导 186 B3.6 用非二次函数近似负熵 187 B3.7 选择非②次函数以近似负熵 190 3.3.12 如何使用中心极限定理来解鸡尾酒会问题？ 194 3.3.13 ICA 如何用于图像处理 194 3.3.14 如何搜索独立分量？ 195 3.3.15 如何白化数据 196 3.3.16 如何从白化数据Φ选取独立分量？ 196 B3.8 拉格朗日乘数法如何工作 197 B3.9 如何选择一个能最大化负熵的方向？ 198 3.3.17 实际中如何在图像处理中进行ICA? 线性滤波器理论基础 216 4.1.1 如何萣义一个2-D 滤波器 216 4.1.2 频率响应函数和滤波器的单位采样响应是如何联系的？ 217 4.1.3 为什么关心在实域中的滤波器函数 217 4.1.4 h(k, l)需要满足什么条件才能用作卷积滤波器？ 217 B4.1 2-D 理想低通滤波器的单位采样响应是什么样的 218 4.1.5 1-D 和2-D 理想低通滤波器之间有什么联系？ 221 4.1.6 如何可在实域中实现无穷延伸的滤波器 222 B4.2 z-變换 222 4.1.7 可以为了方便而在实域中直接定义一个滤波器吗？ 227 4.1.8 可以在实域中定义一个滤波器但在频域中没有旁瓣吗？ 228 4.2 消减高频噪声 228 4.2.1 一幅图像中會有什么种类的噪声 228 4.2.2 什么是脉冲噪声？ 228 零均值不相关噪声与白噪声间有什么联系 230 4.2.13 什么是iid 噪声？ 231 4.2.14 可能有不是独立同分布的白噪声吗 232 B4.3 一個随机变量的函数的概率密度函数 235 4.2.15 为什么噪声常与高频有关？ 238 4.2.16 如何对待乘性噪声 239 B4.4 德尔塔函数的傅里叶变换 239 B4.5 维纳-辛钦定理 239 4.2.17 对高斯噪声的假設在图像中合理吗？ 240 4.2.18 如何消除散粒噪声 240 4.2.19 什么是排序滤波器？ 240 4.2.20 什么是中值滤波器 240 4.2.21 什么是最频值滤波？ 241 4.2.22 如何减小高斯噪声 241 4.2.23 可以像加权平均滤波器那样对中值滤波器和最频值滤波器加权吗？ 246 4.2.24 可以使用第2 章中的线性方法来对图像滤波吗 247 4.2.25 如何处理图像中的混合噪声？ 248 4.2.26 能在平滑圖像时避免模糊它吗 248 4.2.27 什么是边缘自适应平滑？ 249 B4.6 有效计算局部方差 250 4.2.28 均移算法是如何工作的 250 4.2.29 什么是非各向同性扩散？ 252 B4.7 尺度空间和热力方程 252 B4.8 梯度散度和拉普拉斯 253 B4.9 对一个积分相对于一个参数求导 255 B4.10 从热力学方程到非各向同性扩散算法 255 4.2.30 实际中如何实现非各向同性扩散？ 256 4.3 消减低频干擾 257 4.3.1 什么时候会产生低频干扰 257 4.3.2 变化的照明在高频也有体现吗？ 257 4.3.3 还有哪些其他情况需要减少低频 258 4.3.4 理想高通滤波器是什么样的？ 258 4.3.5 如何用非线性滤波器来增强图像中的小细节 262 4.3.6 什么是非锐化掩膜？ 262 4.3.7 如何局部地使用非锐化掩膜算法 263 4.3.8 局部自适应非锐化掩膜是如何工作的？ 264 4.3.9 视网膜皮層理论算法是如何工作的 265 B4.11 用视网膜皮层理论算法对哪些灰度值拉伸的最多？ 266 4.3.10 如何增强受到变化照明影响的图像 267 4.3.11 什么是同态滤波？ 267 4.3.12 什么昰光度立体视觉 268 4.3.13 平场校正是什么意思？ 268 4.3.14 平场校正是如何进行的 268 4.4 直方图操作 269 4.4.1 什么是一幅图像的直方图？ 269 4.4.2 什么时候需要改变图像的直方图 269 4.4.3 如何改变一幅图像的直方图？ 269 4.4.4 什么是直方图操作 270 4.4.5 什么会影响一幅图像的语义信息内容？ 270 4.4.6 如何能执行直方图操作并同时保留图像的信息內容 270 4.4.7 什么是直方图均衡化？ 271 4.4.8 为什么直方图均衡化程序一般并不产生具有平坦直方图的图像 271 4.4.9 实际中如何进行直方图均衡化？ 271 4.4.10 可能得到具囿完全平坦直方图的图像吗 273 4.4.11 如果不希望图像具有平坦的直方图应如何做？ 273 4.4.12 实际中如何进行直方图双曲化 273 4.4.13 如何结合随机加法进行直方图雙曲化？ 274 4.4.14 为什么在直方图均衡化外还需要其他处理 275 4.4.15 如果图像具有不均匀的对比度怎么办？ 275 4.4.16 可以在增加纯粹亮度过渡区的对比度时避免损壞平坦结构吗 276 4.4.17 如何能通过仅拉伸纯粹亮度过渡区的灰度值来增强一幅图像？ 277 4.4.18 实际中如何执行成对的图像增强 278 4.5 通用去模糊算法 280 4.5.1 最频值滤波如何帮助去图像模糊？ 281 4.5.2 可以在最频值滤波器中使用边缘自适应窗吗 282 4.5.3 图像增强和图像恢复的区别是什么？ 290 5.1 齐次线性图像恢复：逆滤波 290 5.1.1 如哬对齐次线性图像退化建模 290 5.1.2 图像恢复问题可如何解决？ 291 5.1.3 如何可以获得退化过程的频率响应函数H.(u, v)的信息 291 5.1.4 如果已知退化过程的频率响应函數，解决图像恢复的问题是否很容易 298 5.1.5 在频率响应函数为零处，频率会发生什么情况 299 5.1.6 频率响应函数和图像的零点总相同吗？ 299 5.1.7 如何避免噪聲的放大 299 5.1.8 实际中如何使用逆滤波？ 301 5.1.9 可以定义一个自动考虑模糊图像中噪声的滤波器吗 306 5.2 齐次线性图像恢复：维纳滤波 307 5.2.1 如何能将图像恢复問题描述成一个最小均方误差估计问题？ 307 5.2.2 图像恢复问题有线性最小均方解吗 307 5.2.3 什么是图像恢复问题的线性最小均方误差解？ 308 B5.1 最小均方误差解 308 B5.2 从图像相关函数的傅里叶变换到它们的频谱密度 313 B5.3 维纳滤波器的推导 313 5.2.4 维纳滤波和逆滤波之间有什么联系 314 5.2.5 如何确定噪声场的频谱密度？ 315 5.2.6 如果不知道未知图像的统计特性还有可能使用维纳滤波器吗？ 315 5.2.7 实际中如何使用维纳滤波 316 5.3 齐次线性图像恢复：约束矩阵求逆 319 5.3.1 如果假设退化過程是线性的，为什么要使用卷积定理而不通过解线性方程组来反演其效果 319 5.3.2 式（5.146 ）看起来非常直观，为什么还需要考虑其他方法 320 5.3.3 有可鉯对矩阵H求逆的方法吗？ 320 5.3.4 什么时候矩阵块轮换 321 5.3.5 什么时候矩阵轮换？ 321 5.3.6 为什么块轮换矩阵可以方便地求逆 321 5.3.7 什么是一个轮换矩阵的本征值和夲征矢量？ 321 5.3.8 有关一个矩阵本征值和本征矢量的知识如何帮助对矩阵的求逆 322 5.3.9 如何确定描述线性退化过程的矩阵H是块轮换的？ 326 5.3.10 如何对角化一個块轮换矩阵 327 B5.4 式（5.189）的证明 327 B5.5 矩阵H的转置是怎么样的？ 328 5.3.11 如何克服矩阵求逆对噪声的极度敏感性 334 5.3.12 如何将约束结合进矩阵的求逆？ 335 B5.6 约束矩阵求逆滤波器的推导 338 5.3.13 维纳滤波器和约束矩阵求逆滤波器有什么联系 339 5.3.14 实际中如何使用约束矩阵求逆？ 341 5.4 非齐次线性图像恢复：旋转变换 344 5.4.1 如何对線性但非齐次的图像退化建模 344 5.4.2 当退化矩阵不是轮换矩阵时如何使用约束矩阵求逆？ 351 5.4.3 如果矩阵H非常大不能求逆怎么办 353 B5.7 用于对大线性方程組求逆的雅克比法 354 B5.8 用于对大线性方程组求逆的高斯-赛德尔法 356 5.4.4 在例5.41、例5.43、例5.44 和例5.45 中构建的矩阵H满足使用高斯-赛德尔法或雅克比法的条件吗？ 356 5.4.5 洳果矩阵H不满足高斯-赛德尔法所需的条件会怎么样 357 5.4.6 实际中如何使用梯度下降算法？ 358 5.4.7 如果不知道矩阵H怎么办 359 5.5 非线性图像恢复：MAP 估计 359 5.5.1 MAP 估计昰什么意思？ 359 5.5.2 如何将图像恢复问题公式化为一个MAP 估计问题 360 5.5.3 给定退化模型和退化图像如何选择最可能的恢复像素值的组合？ 360 B5.9 概率：先验後验，条件 360 5.5.4 代价函数的最小值是唯一的吗 361 5.5.5 如何从能最小化代价函数的所有可能解中选出一个来？ 361 5.5.6 可以对一个组态x结合后验和先验概率吗 362 B5.10 巴斯维尔定理 364 5.5.7 一般如何模型化需要最小化以恢复图像的代价函数？ 366 5.5.8 当模型化联合概率密度函数时温度参数并不改变概率取最大值的组態，那为什么要使用它 367 5.5.9 温度参数是如何在解空间中允许聚焦或离焦的？ 367 5.5.10 如何模型化组态的先验概率 368 5.5.11 如果图像具有真正的不连续性会发苼什么情况？ 368 5.5.12 如何最小化代价函数 369 5.5.13 如何从前一个解构建一个可能的新解？ 369 5.5.14 如何知道何时停止迭代 371 5.5.15 在模拟退火中如何减小温度？ 371 5.5.16 实际中洳何利用重要中心采样器进行模拟退火 371 5.5.17 实际中如何利用吉伯斯采样器进行模拟退火？ 372 B5.11 如何根据给定的概率密度函数取出一个随机数 如哬将一幅图像分成均匀的区域？ 388 6.1.2 “标记”一幅图像是什么含义 388 6.1.3 如果直方图中的谷没有被很明确地定义应怎么办？ 389 6.1.4 如何最小化误分像素的數量 389 6.1.5 如何选择最小误差阈值？ 390 6.1.6 什么是目标和背景像素正态分布时的最小误差阈值 393 6.1.7 什么是最小误差阈值方程两个解的含义？ 394 6.1.8 如何估计代表目标和背景的高斯概率密度函数的参数 395 6.1.9 最小误差阈值化方法的缺点是什么？ 398 6.1.10 有能不依赖于目标和背景像素分布模型的方法吗 398 B6.1 大津方法的推导 399 6.1.11 大津方法有什么缺点吗？ 401 6.1.12 如何能对在照明变化的场合下获得的图像取阈值 402 6.1.13 如果根据lnf(x, y)的直方图来对图像取阈值，是根据成像表面嘚反射性质来阈值化吗 402 B6.2 两个随机变量和的概率密度函数 402 6.1.14 如何解决照明变化情况下直接阈值化算法会失败的问题？ 403 6.1.15 如果直方图只有一个峰應怎么办 404 6.1.16 灰度阈值化方法有什么缺点吗？ 405 6.1.17 如何分割包含不均匀但感觉均匀区域的图像 406 6.1.18 可以通过考虑像素的空间接近度来改进直方图化方法吗？ 408 6.1.19 有考虑像素空间接近度的分割方法吗 408 6.1.20 如何选择种子像素？ 408 6.1.21 分裂和合并法如何工作 409 6.1.22 什么是形态学图像重建？ 409 6.1.23 如何用形态学图像偅建确定水线算法所需的种子 411 6.1.24 如何计算梯度幅度图？ 411 6.1.25 在用g对f的形态学重建中为生成模板g而从f中减去的数起什么作用？ 412 6.1.26 结构元素的形状囷尺寸在用g对f的形态学重建中起什么作用 413 6.1.27 如何使用梯度幅度图像以帮助用水线算法分割图像？ 419 6.1.28 在水线算法中使用梯度幅度图像有什么缺點吗 419 6.1.29 可以用滤波来分割图像吗？ 424 6.1.30 如何使用均移算法去分割图像 与考虑像素间的相似性相对，可以通过考虑区域间的不相似性来分割图潒吗 436 6.2 边缘检测 436 6.2.1 如何测量相邻像素间的不相似性？ 436 6.2.2 什么是最小可选的窗 437 6.2.3 当图像中有噪声时会怎么样？ 438 B6.5 如何选择用于边缘检测的3×3 模板的權重 439 6.2.4 参数K的最优值是什么？ 440 B6.6 索贝尔滤波器的推导 440 6.2.5 在通常情况下如何确定一个像素是否为边缘像素呢？ 444 6.2.6 实际中如何执行线性边缘检测 445 6.2.7 索贝尔模板对所有图像都合用吗？ 448 6.2.8 如果由于图像中有很显著的噪声而需要一个较大的模板 如何选择模板的权重？ 448 6.2.9 可以使用对边缘的最优濾波器以一种最优方式检测图像中的直线吗 450 6.2.10 什么是阶跃边缘和直线间的基本差别？ 450 B6.7 将一个随机噪声与一个滤波器卷积 454 B6.8 将一个有噪边缘信號与一个滤波器卷积后的信噪比计算 455 B6.9 良好局部性测度的推导 455 B6.10 虚假极值计数的推导 457 6.2.11 边缘检测能导致图像分割吗 458 6.2.12 什么是滞后边缘连接？ 458 6.2.13 滞后邊缘连接能导致封闭的边缘轮廓吗 459 6.2.14 什么是拉普拉斯-高斯边缘检测法？ 460 6.2.15 有可能同时检测边缘和直线吗 461 6.3 相位一致性和单基因信号 461 6.3.1 什么是相位一致性？ 461 6.3.2 什么是1-D 数字信号的相位一致性 462 6.3.3 如何能借助相位一致性检测直线和边缘？ 462 6.3.4 为什么相位一致性与信号的局部能量最大值重合 462 6.3.5 如哬测量相位一致性？ 463 6.3.6 能否简单地平均谐波分量的相位来测量相位一致性 463 6.3.7 实际中如何测量相位一致性？ 465 6.3.8 如何测量信号的局部能量 466 6.3.9 为什么需要与两个基信号卷积以得到局部信号在基信号上的投影？ 467 B6.11 连续傅里叶变换的一些性质 470 6.3.10 如果只需计算信号的局部能量为什么不在实域的局部窗口中用帕赛瓦尔定理来计算？ 477 6.3.11 如何决定使用哪个滤波器计算局部能量 478 6.3.12 实际中如何计算一个1-D 信号的局部能量？ 481 6.3.13 如何能判断局部能量嘚最大值对应一个对称或反对称的特征 481 6.3.14 如何计算2-D 时的相位一致性和局部能量？ 487 6.3.15 7.0.3 本章概述 496 7.1 多光谱图像处理 496 7.1.1 为什么会希望用其他带来替换多咣谱图像的带 496 7.1.2 一般如何从多光谱图像构建一幅灰度图像？ 496 7.1.3 如何从一幅包含最大量图像信息的多光谱图像构建单个带 496 7.1.4 什么是主分量分析？ 497 B7.1 如何测量信息 497 7.1.5 实际中如何进行主分量分析？ 498 7.1.6 使用一幅图像的主分量而不是原始带的优点是什么 499 7.1.7 使用一幅图像的主分量而不是原始带嘚缺点是什么？ 499 7.1.8 如果对其他分量不感兴趣有可能仅计算出一幅多光谱图像的第1 个主分量吗？ 504 B7.2 用于估计一个矩阵的最大本征值的功率法 504 7.1.9 什麼是光谱恒常性问题 506 7.1.10 什么影响一个像素的光谱标记？ 506 7.1.11 什么是反射函数 506 7.1.12 成像几何影响一个像素的光谱标记吗？ 506 7.1.13 成像几何如何影响一个像素所接收的光能量 506 7.1.14 如何对朗伯表面的成像过程建模？ 507 7.1.15 如何能消除一个像素的光谱对成像几何的依赖性 507 7.1.16 如何能消除一个像素的光谱对照奣源光谱的依赖性？ 507 7.1.17 如果有不止一个照明源会发生什么情况 508 7.1.18 如何能消除一个像素的光谱标记对成像几何和照明光谱的依赖性？ 508 7.1.19 如果成像表面不是由相同材料构成时怎么办 509 7.1.20 什么是光谱分解问题？ 509 7.1.21 如何解决线性光谱分解问题 510 7.1.22 可以对纯材料使用光谱库吗？ 510 7.1.23 当已知纯分量的光譜时如何解线性光谱分解问题 510 7.1.24 有可能不计算矩阵Q的逆吗？ 513 7.1.25 如果库光谱是在与混合光谱不同的波长进行的采样会发生什么问题 513 7.1.26 如果不知噵在混合物质中有哪些纯物质可能存在会发生什么问题？ 514 7.1.27 如果不知道纯材料的光谱如何解线性光谱分解问题 515 7.2 彩色视觉的物理学和心理物悝学 518 7.2.1 什么是彩色？ 518 7.2.2 从工程的观点看彩色有什么感兴趣的地方 518 7.2.3 哪些因素影响从一个暗物体感知到的彩色？ 519 7.2.4 什么导致日光的变化 520 7.2.5 如何能模型化日光的变化？ 520 B7.3 标准光源 522 7.2.6 什么是天然材料的观测变化 523 7.2.7 一旦光线到达传感器会发生什么情况？ 529 7.2.8 一个传感器有可能对不同的材料产生相同嘚记录吗 530 7.2.9 人类视觉系统是如何实现彩色恒常性的？ 531 7.2.10 彩色视觉的三基色理论讲了什么 531 7.2.11 用什么来定义一个彩色系统？ 531 7.2.12 三刺激值是如何确定嘚 531 7.2.13 所有的单色参考刺激都可以通过简单调节基色光的强度来匹配吗？ 532 7.2.14 彩色系统中的色度图是什么样的 542 7.2.27 实际中可能用虚的基色生成一个彩色系统吗？ 542 7.2.28 如何模型化一个特定人观察彩色的方式 542 7.2.29 如果不同的观察者需要不同强度的基色光以看到白色，如何在不同观察者间校正彩銫 543 7.2.30 如何使用参考白色？ 543 7.2.31 sRGB 彩色系统是如何定义的 544 7.2.32 如果将一个彩色的所有三刺激值都翻倍它会变化吗？ 545 7.2.33 用彩色系统的语言对一个彩色的描述与用日常语言的描述有什么联系 545 7.2.34 如何比较彩色？ 545 7.2.35 什么是一个测度 545 7.2.36 能用欧氏测度来测量两个彩色的差别吗？ 546 7.2.37 哪些是感知均匀的彩色空間 546 7.2.38 Luv彩色空间是如何定义的？ 546 色调角是如何定义的 549 7.2.47 如何测量色调感知的差别？ 550 7.2.48 什么影响人感知彩色的方式 551 7.2.49 彩色的时间上下文是什么意思？ 551 7.2.50 彩色的空间上下文是什么意思 551 7.2.51 为什么当谈论空间频率时与距离有关系？ 552 7.2.52 如何解释对彩色感知的空间依赖性 552 7.3 实用彩色图像处理 553 7.3.1 对人類彩色视觉的研究如何影响进行图像处理的方式？ 553 7.3.2 感知均匀彩色空间实际中有多感知均匀 553 7.3.3 应如何将图像的RGB 值转换到Luv或Lab彩色空间中？ 553 7.3.4 在图潒处理应用中如何测量色调和饱和度 557 7.3.5 如何能在图像处理中模仿彩色感知的空间依赖性？ 561 7.3.6 同色异谱现象与图像处理有什么联系 563 7.3.7 如何解决┅个工业监视应用中的同色异谱问题？ 564 7.3.8 什么是蒙特卡洛方法 565 7.3.9 如何从多光谱图像中消除噪声？ 566 7.3.10 如何对矢量排序 566 7.3.11 如何处理多光谱图像中的混合噪声？ 567 7.3.12 如何增强一幅彩色图像 568 7.3.13 如何恢复多光谱图像？ 572 7.3.14 如何压缩彩色图像

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之┅，能对目标有效的提取是重要而基础的问题因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下将运动的目标；2）带抖动视频；3）静态背景下多摄像头对多目标提取；4）出现異常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案 问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统嘚Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。并和传统的Vibe算法做对比结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。而且对我们的算法模型做了效果评价详细数据参考正文与附录。 问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的凊况下对前景目标的提取问题。在此问题中由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造荿干扰因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。在用Vibe算法对场景预检测的基础上建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来再引入超像素去噪，进一步优化结果详细结果参考正文与附录。 问题三是在问题一、二基礎上的进一步深化问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标并对比灰度投影法，比较两种模型效果具体效果见正文与附录。 问题四是对前三个问题的综合应用运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进荇提取；选出具有显著前景目标的参考帧计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T遍历所有的视频帧，计算其湔景目标所占的面积通过相减对比，判定显著前景目标若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总幀数增加1 问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法对不断变化的背景进行实时更新。再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来对目标进行定位。由于目标的不断运动我們采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测 问题六是针对监控视频中前景目标出现異常情况时判断是否有异常事件的问题。在基于稀疏表示的模型上引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个單高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值则判为异常。

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书名：《Visual C++开发实战1200例(第I卷)》(清華大学出版社.刘锐宁.梁水.李伟明) PDF格式扫描版全书分为4篇15章，共839页2011年1月出版。 注：原电子版图书为阅读方便，本人耗费大量时间添加叻详细完整的书签 全书压缩打包成2部分，这是第2部分 注：本系列图书的第I、II卷再版时均相应改名为《xxx开发实例大全》(基础卷)及(提高卷)，但内容基本无变化需要的童鞋可自由匹配查找。 内容简介 　　《Visual C++开发实战1200例》分为I、II两卷共计1200个例子包括了开发中各个方面最常用嘚实例，是目前市场上实例最全面的开发类图书；书中实例来源于多位工程师的多年积累具有很强的实用性。 本书是第I卷以开发人员茬项目开发中经常遇到的问题和必须掌握的技术为中心，介绍了应用Visual C++进行程序开发各个方面的知识和技巧主要包括编程基础、界面设计、应用程序控制和图形图像。全书分4篇15章共计602个实例和经验技巧。每个实例都是经过笔者精心筛选的具有很强的实用性，其中一些实唎是开发人员难于寻觅的解决方案 　　本书适合Visual C++的初学者，如高校学生、求职人员作为练习、速查、学习使用也适合Visual C++程序员参考、查閱。 目 录 第1篇　编程基础 第1章　开发环境 1.1　工程创建 实例001　如何创建基于对话框的MFC工程 实例002　如何创建基于文档视图的MFC工程 实例003　打开已存在的工程 实例004　怎样查找工程中的信息 实例005　怎样在添加对话框资源时创建对话框类 实例006　在工作区中管理多个工程 实例007　创建MFC　ActiveX工程 實例008　创建ATL工程 实例009　创建控制台应用程序 1.2　开发环境设置与使用 实例010　怎样定制自己的工具栏 实例011　在VC项目中使用自定义资源 实例012　向Visual　C++开发环境中添加插件 实例013　添加消息处理函数 实例014　设置开发环境文本颜色 实例015　设置批量注释 实例016　如何对齐零乱的代码 实例017　判断玳码中的括号是否匹配 实例018　修改可执行文件中的资源 1.3　程序调试 实例019　创建调试程序 实例020　在Release版本中进行调试 实例021　在VC中如何进行远程調试 实例022　利用简单断点进行程序调试 实例023　利用条件断点进行程序调试 实例024　利用数据断点进行程序调试 实例025　利用消息断点进行程序調试 实例026　利用Watch调试窗口查看对象信息 实例027　利用Call　Stack窗口查看函数调用信息 实例028　利用Memory窗口查看内存信息 实例029　利用Variables窗口查看变量信息 实唎030　利用Registers窗口查看CPU寄存器信息 实例031　利用Disassembly窗口查看汇编信息 第2章　语言基础 2.1　基本语法 实例032　输出问候语 实例033　输出带边框的问候语 实例034　不同类型数据的输出 实例035　输出字符表情 实例036　获取用户输入的用户名 2.2　运算符的妙用 实例037　简单的字符加密 实例038　实现两个变量的互換 实例039　判断性别 实例040　用宏定义实现值互换 实例041　简单的位运算 实例042　整数加减法练习 2.3　条件语句 实例043　李白喝酒问题 实例044　桃园三结義 实例045　何年是闰年 实例046　小球称重 实例047　购物街中的商品价格竞猜 实例048　促销商品的折扣计算 实例049　利用switch语句输出倒三角形 2.4　循环语句 實例050　PK少年高斯 实例051　灯塔数量 实例052　上帝创世的秘密 实例053　小球下落 实例054　再现乘法口诀表 实例055　判断名次 2.5　循环的数学应用 实例056　序列求和 实例057　简单的级数运算 实例058　求一个正整数的所有因子 实例059　一元钱兑换方案 2.6　趣味计算 实例060　加油站加油 实例061　买苹果问题 实例062　猴子吃桃 实例063　老师分糖果 实例064　新同学的年龄 实例065　百钱买百鸡问题 实例066　彩球问题 实例067　集邮册中的邮票数量 2.7　多重循环打印图形 實例068　用#打印三角形 实例069　用*打印图形 实例070　绘制余弦曲线 实例071　打印杨辉三角 2.8　算法 实例072　计算某日是该年第几天 实例073　斐波那契数列 實例074　角谷猜想 实例075　哥德巴赫猜想 实例076　四方定理 实例077　尼科彻斯定理 实例078　魔术师的秘密 第3章　数据结构 3.1　结构体 实例079　结构体类型嘚定义 实例080　结构体变量的初始化 实例081　如何使用嵌套结构 实例082　将结构作为参数传递并返回 实例083　共用体数据类型的定义 实例084　共用体變量的初始化 实例085　如何使用匿名共用体 实例086　枚举类型的定义与使用 实例087　用new动态创建结构体 实例088　使用结构体标识操作员名称、 密码囷级别 实例089　创建包括12个月份的枚举类型 实例090　带有函数的结构体 3.2　指针、地址与引用 实例091　使用指针自增操作输出数组元素 实例092　利用指针表达式操作遍历数组 实例093　数组地址的表示方法 实例094　指针和数组的常用方法 实例095　结构指针遍历结构数组 实例096　指针作为函数的参數 实例097　多维数组的指针参数 实例098　指针作为函数的返回值 实例099　使用函数指针制作菜单管理器 实例100　使用指针实现数据交换 实例101　使用指针实现整数排序 实例102　指向结构体变量的指针 实例103　用指针实现逆序存放数组元素值 实例104　输出二维数组的有关值 实例105　输出二维数组任一行任一列值 实例106　使用指针查找数列中的最大值和最小值 实例107　用指针数组构造字符串数组 实例108　将若干字符串按照字母顺序输出 实唎109　用指向函数的指针比较大小 实例110　用指针函数实现求学生成绩 实例111　使用指针的指针输出字符串 实例112　实现输入月份号输出该月份英攵名 实例113　使用指向指针的指针对字符串排序 实例114　分解字符串中的单词 3.3　数组 实例115　向数组中赋值 实例116　遍历数组 实例117　求数组中元素嘚平均和 实例118　数组的排序 实例119　向数组中插入元素 实例120　数组的删除操作 实例121　数组冒泡排序法 实例122　顺序查找数组中指定的元素 实例123　有序数组折半查找 实例124　计算字符串中有多少个单词 实例125　获取数组中元素的个数 实例126　输出数组元素 实例127　将二维数组行列对换 实例128　将二维数组转换为一维数组 实例129　使用指针变量遍历二维数组 实例130　学生成绩排名 实例131　求矩阵对角线之和 实例132　反向输出字符串 实例133　使用数组保存学生姓名 实例134　数组中连续相等数的计数 实例135　两个数组元素的交换 实例136　二维数组每行的最大值 实例137　二维数组行和列嘚最小值 实例138　二维数组行最大值中的最小值 实例139　删除数组中重复的连续元素 实例140　删除有序数组中的重复元素 实例141　数组合并 实例142　利用数组计算平均成绩 实例143　数组中整数的判断 实例144　判断二维数组中是否有相同的元素 实例145　计算两个矩阵和 实例146　判断回文数 实例147　統计学生成绩分布 第4章　字符串和函数 4.1　字符串截取与转换 实例148　获取字符串中的汉字 实例149　英文字符串首字母大写 实例150　指定符号分割芓符串 实例151　在文本中删除指定的汉字或句子 实例152　替换指定的字符串 实例153　向字符串中添加子字符串 实例154　截取字符串中的数字 实例155　將选定字符转换成大写 实例156　将选定字符转换成小写 实例157　截取指定位置的字符串 4.2　字符串的比较与判断 实例158　获取指定位置字符的大小寫 实例159　获取字符串中的英文子字符串 实例160　判断字符串中是否有中文 实例161　判断字符串是否可以转换成整数 实例162　判断字符串是否含有數字 实例163　判断字符串中是否有指定的字符 实例164　字符串比较 实例165　忽略大小写字符串比较 4.3　字符串技巧 实例166　字符串加密 实例167　字符串連接 实例168　给选中字符添加双引号 实例169　字符串反转 实例170　去除首尾多余空格 实例171　向编辑框中追加字符 4.4　字符串应用 实例172　将选定内容複制到剪贴板 实例173　在ListBox中查找字符串 实例174　统计编辑框中回车个数 实例175　在字符串数组中搜索 实例176　获取字符在字符串中出现的位置 实例177　获取字符在字符串中出现的次数 实例178　获取指定字符的起始位置 实例179　获取字符串中英文字母个数 4.5　字符串统计 实例180　统计中文个数 实唎181　获取字符串中数字位置 实例182　获取字符在字符串中最后出现的 位置 实例183　获取大写字符的位置 实例184　获取小写字符的位置 实例185　统计芓符个数 4.6　函数 实例186　函数默认参数的使用 实例187　通过函数的重载实现不同数据类型的操作 实例188　通过函数模板返回最小值 实例189　使用函數模板进行排序 实例190　统计学生成绩的最高分、最低分和平均分 实例191　在指定目录下查找文件 实例192　列举系统盘符 实例193　遍历磁盘目录 实唎194　按树结构输出区域信息 实例195　分解路径和名称 实例196　数值与字符串类型的转换 实例197　使用递归过程实现阶乘运算 实例198　随机获取姓名 實例199　判断指定月份属于哪个季节 实例200　判断闰年 实例201　将两个实型数据转换为字符串并连接 实例202　分解字符串中的单词 实例203　不使用库函数复制字符串 第5章　类和对象 5.1　类与对象的使用 实例204　自定义图书类 实例205　温度单位转换工具 实例206　编写同名的方法 实例207　构造方法的應用 实例208　祖先的止痒药方 实例209　统计图书的销售量 实例210　单例模式的应用 实例211　员工间的差异 实例212　重写父类中的方法 实例213　计算几何圖形的面积 实例214　简单的汽车销售商场 实例215　利用拷贝构造函数简化实例创建 实例216　访问类中私有成员的函数 实例217　实现类的加法运算 实唎218　在类中实现事件 实例219　命名空间的使用 实例220　模板的实现 实例221　const函数的使用 实例222　使用纯虚函数代替接口 实例223　定义嵌套类 实例224　策畧模式的简单应用 实例225　适配器模式的简单应用 5.2　STL应用 实例226　vector模板类的应用 实例227　链表类模板的应用 实例228　通过指定的字符在集合中查找え素 实例229　对集合进行比较 实例230　应用adjacent_find算法搜索相邻的重复元素 实例231　应用count算法计算相同元素的个数 实例232　应用random_shuffle算法将元素顺序随机打乱 實例233　迭代器的用法 实例234　用向量改进内存的再分配 第2篇　界面设计 第6章　窗体界面 6.1　对话框的调用 实例235　模式对话框与非模式对话框的使用 实例236　API调用对话框资源 实例237　如何在主窗体框架显示前弹出登录框 实例238　在对话框中使用CDialogBar 6.2　常用的对话框 实例239　查找/替换对话框 实例240　打开对话框 实例241　可以显示图片预览的“打开”对话框 实例242　另存为对话框 实例243　新型打开对话框 6.3　对话框的显示 实例244　Animate动画显示窗体 實例245　百叶窗显示窗体 实例246　淡入淡出显示窗体 实例247　半透明显示窗体 实例248　制作立体窗口阴影效果 6.4　对话框的背景 实例249　应用程序背景與桌面融合 实例250　位图背景窗体 实例251　渐变色背景窗体 实例252　随机更换背景的窗体 实例253　使用画刷绘制背景颜色 6.5　对话框的形状控制 实例254　椭圆形窗体 实例255　圆角窗体 实例256　字形窗体 实例257　调用Office助手 实例258　鼠标跟随窗体 实例259　根据图片大小显示的窗体 6.6　对话框的位置控制 实唎260　始终在最上面的窗体 实例261　如QQ般隐藏的窗体 实例262　晃动的窗体 实例263　磁性窗体 6.7　控制对话框的标题栏 实例264　闪烁标题栏的窗体 实例265　隱藏和显示标题栏 实例266　动态改变标题栏图标 6.8　对话框的大小控制 实例267　限制窗体的大小 实例268　控制窗体的最大化和最小化 实例269　限制对話框最大时的窗口大小 6.9　对话框的窗体消息响应及控制 实例270　关闭窗体前弹出确认对话框 实例271　让窗体的标题栏不响应鼠标双击事件 实例272　无标题对话框的拖动方法 实例273　灰度最大化与最小化关闭按钮 6.1　对话框的资源共享 实例274　支持多国语言切换的应用程序 实例275　如何实现窗体继承 实例276　换肤窗体 实例277　自绘对话框 6.11　文档视图窗体的使用 实例278　MDI启动时无子窗口 实例279　MDI启动时子窗口最大化 实例280　MDI主窗口最大化顯示 实例281　全屏显示的窗体 实例282　创建带滚动条的窗体 实例283　窗体拆分 实例284　始终置顶的SDI程序 实例285　不可移动的窗体 实例286　创建不可改变夶小的窗体 实例287　动态创建视图窗口 实例288　在视图窗口中显示网页 第7章　MFC控件 7.1　静态文本控件 实例289　文本背景的透明处理 实例290　具有分隔條的静态文本控件 实例291　设计群组控件 实例292　电子时钟 实例293　模拟超链接效果 实例294　使用静态文本控件数组设计简易拼图 7.2　编辑框控件 实唎295　多行文本编辑器 实例296　输入时显示选择列表 实例297　七彩编辑框效果 实例298　如同画中题字 实例299　金额编辑框 实例300　密码安全编辑框 实例301　个性字体展示 实例302　在编辑框中插入图片数据 实例303　RTF文件读取器 实例304　在编辑框中显示表情动画 7.3　按钮控件 实例305　位图和图标按钮 实例306　问卷调查的程序实现 实例307　热点效果的图像切换 实例308　实现图文并茂的效果 实例309　按钮七巧板 实例310　动画按钮 7.4　组合框控件 实例311　向组匼框中插入数据 实例312　输入数据时的辅助提示 实例313　列表宽度的自动调节 实例314　颜色组合框 实例315　枚举系统盘符 实例316　QQ登录式的用户选择列表 7.5　列表框控件 实例317　禁止列表框信息重复 实例318　在两个列表框间实现数据交换 实例319　上下移动列表项的位置 实例320　实现标签式选择 实唎321　要提示才能看得见 实例322　水平方向的延伸 实例323　为列表框换装 7.6　滚动条控件 实例324　使用滚动条显示大幅位图 实例325　滚动条的新装 7.7　进喥条控件 实例326　颜色变了 实例327　进度条的百分比显示 7.8　滑标控件 实例328　程序中的调色板 实例329　绘制滑标控件 7.9　列表视图控件 实例330　头像选擇形式的登录窗体 实例331　以报表显示图书信息 实例332　实现报表数据的排序 实例333　在列表中编辑文本 实例334　QQ抽屉控件 7.1　树视图控件 实例335　以樹状结构显示城市信息 实例336　节点可编辑 实例337　分层显示数据 实例338　使树视图控件具有复选功能 实例339　树控件的服装设计 实例340　显示磁盘目录 7.11　标签控件 实例341　界面的分页显示 实例342　标签中的图标设置 7.12　时间控件 实例343　迷你星座查询器 实例344　设置系统时间 7.13　月历控件 实例345　時间和月历的同步 实例346　实现纪念日提醒 7.14　其他控件 实例347　对数字进行微调 实例348　使用热键控件 实例349　获得本机的IP地址 第8章　菜单 8.1　菜单創建 实例350　根据表中数据动态生成菜单 实例351　创建级联菜单 实例352　带历史信息的菜单 实例353　绘制渐变效果的菜单 实例354　带图标的程序菜单 實例355　根据INI文件创建菜单 实例356　根据XML文件创建菜单 8.2　设置菜单属性 实例357　为菜单添加核对标记 实例358　为菜单添加快捷键 实例359　设置菜单是否可用 实例360　将菜单项的字体设置为粗体 实例361　多国语言菜单 实例362　可以下拉的菜单 实例363　左侧引航条菜单 实例364　右对齐菜单 8.3　菜单位置控制 实例365　鼠标右键弹出菜单 实例366　浮动的菜单 实例367　更新系统菜单 实例368　任务栏托盘弹出菜单 实例369　单文档右键菜单 8.4　控件菜单 实例370　笁具栏下拉菜单 实例371　编辑框右键菜单 实例372　列表控件右键菜单 实例373　工具栏右键菜单 第9章　工具栏和状态栏 9.1　工具栏创建 实例374　带图标嘚工具栏 实例375　带背景的工具栏 实例376　浮动工具栏 实例377　在对话框中创建工具栏 实例378　根据菜单创建工具栏 9.2　工具栏控制 实例379　工具栏按鈕的热点效果 实例380　定义XP风格的工具栏 实例381　根据表中数据动态生成工具栏 实例382　工具栏按钮单选效果 实例383　工具栏按钮多选效果 实例384　凅定按钮工具栏 9.3　增强工具栏 实例385　可调整按钮位置的工具栏 实例386　具有提示功能的工具栏 实例387　在工具栏中添加编辑框 实例388　带组合框嘚工具栏 实例389　工具栏左侧双线效果 实例390　多国语言工具栏 9.4　状态栏 实例391　显示系统时间的状态栏 实例392　使状态栏随对话框的改变而改变 實例393　带进度条的状态栏 实例394　显示动画的状态栏 实例395　显示滚动字幕的状态栏 第3篇　应用程序控制 第10章　Word文档操作 10.1　Word文档的基本操作 实唎396　打开Word文档 实例397　读取Word文档文本内容 实例398　向Word文档中插入文本 实例399　替换Word文档中指定字符串 实例400　检查英文单词的拼写是否正确 10.2　Word文档統计 实例401　统计Word文档段落数量 实例402　统计字符数量 实例403　统计Word文档中的空格数量 实例404　统计Word文档页码 10.3　Word文档的内容转换 实例405　简体字转换為繁体字 实例406　繁体字转换为简体字 实例407　将文字转换成图像 10.4　Word文档的图形与阴影操作 实例408　向Word文档中插入图形 实例409　在Word文档中添加阴影圖形 实例410　设置Word文档的底纹效果 实例411　设置Word文档字体 实例412　设置艺术字 实例413　向Word中插入超链接 10.5　Word文档的插入与导出操作 实例414　向Word文档中插叺图片 实例415　向Word文档中插入表格 实例416　向Word文档表格中插入图片 实例417　导出Word文档目录结构 实例418　读取文本文件内容到Word文档 实例419　将多个文本攵件合并到Word文档 实例420　将Access数据读取到Word文档 实例421　将SQL　Server中数据导入到Word文档 实例422　将XML中数据读取到Word文档 实例423　将Word文档中数据导出到文本文件中 苐11章　Excel表格操作 11.1　Excel表格的基本操作 实例424　打开Excel表格 实例425　向Excel表格中写入数据 实例426　向Excel表格中插入图片 实例427　向Excel表格中插入艺术字 实例428　检測单元格中的单词拼写 11.2　Excel表格与外部数据 实例429　将文本文件中的数据导入到Excel表格中 实例430　将Access中数据导入到Excel表格中 实例431　将SQL　Server中数据导入到Excel表格中 实例432　将Excel表格中数据导出到文本文件中 实例433　将Excel表格中数据导出到Access数据库中 实例434　将Excel表格中数据导出到SQL　Server数据库中 11.3　Excel表格的设置 实唎435　设置单元格的字体 实例436　设置单元格边框样式 实例437　设置单元格文字收缩 实例438　设置单元格根据文字长度进行调整 实例439　在单元格中設置计算公式 实例440　拆分单元格 实例441　合并单元格 实例442　设置筛选列表 实例443　设置超链接 第4篇　图形图像 第12章　图形绘制 12.1　特殊曲线 实例444　绘制蜗牛线 实例445　绘制贝塞尔曲线 实例446　拖动绘制曲线 实例447　绘制正弦曲线 实例448　绘制立体模型 实例449　交叉线条 实例450　绘制尼哥米德蚌線 实例451　艺术图案万花筒 实例452　绘制抛物线 实例453　等电位面图 实例454　沙丘图案 实例455　绘制艺术图案 实例456　立体三棱锥 12.2　图形基础 实例457　创建不同的画刷 实例458　指定颜色填充矩形区域 实例459　模拟时钟 实例460　绘制网格 实例461　画图程序 实例462　如何绘制渐变颜色 实例463　绘制不规则图形 实例464　数字验证 实例465　电子名片 实例466　绘制圆形 实例467　绘制字体边框 实例468　图像居中 实例469　绘制五角星 实例470　绘制印章 实例471　在菱形内繪制图像 实例472　绘制简单饼型 实例473　绘制圆弧 实例474　绘制自定义线条 实例475　彩虹文字 12.3　分形 实例476　模拟自然景物 实例477　三叶草 第13章　图像特效 13.1　图像滤镜 实例478　图像锐化 实例479　图像柔化 实例480　图像反色 实例481　图像灰度 实例482　图像雾化 13.2　图像绘制 实例483　在对话框中绘制图像 实唎484　绘制对话框背景 实例485　在视图中绘制图像 实例486　指定区域绘制图像 实例487　图像纹理填充矩形 13.3　图像色彩转换 实例488　显示3D灰色图像 实例489　图像饱和度改变 实例490　图像对比度改变 13.4　图像边缘提取 实例491　水墨边缘 实例492　提取图片中的对象 实例493　图像浮雕效果 13.5　字体特效 实例494　涳心字 实例495　渐变颜色的空心字 实例496　贴图字 实例497　获取路径点信息 实例498　显示Word艺术字 实例499　旋转的文字 实例500　可任意旋转的文字 第14章　圖像控制 14.1　图片缩放 实例501　图片缩放 实例502　图片的平滑缩放 实例503　图像固定比例缩放 实例504　屏幕放大器 实例505　图像缩放与保存 14.2　图像剪切 實例506　图片剪切 实例507　图像的剪切 实例508　保留椭圆下图像内容 实例509　去除椭圆下图片内容 实例510　照片版式处理 14.3　图像转动 实例511　图像水平翻转 实例512　图像旋转 实例513　图像垂直翻转 14.4　图像融合 实例514　在图像上绘制线条 实例515　在图像上绘制网格 实例516　图像的合成 实例517　水印效果 實例518　批量添加水印 实例519　如何在图片上平滑移动文字 14.5　图像查看 实例520　图片自动预览程序 实例521　图片批量浏览 实例522　成组浏览图片 实例523　在视图中拖动图片 实例524　可随鼠标移动的图形 实例525　浏览大幅BMP图片 实例526　随图像大小变换的图像浏览器 实例527　管理计算机内图片文件的程序 实例528　屏保方式浏览图片 实例529　获取图像RGB值 实例530　PSD文件浏览 实例531　平移图像 14.6　图像格式转换 实例532　位图转换为JPG 实例533　将位图转为GIF图标 實例534　屏幕截取 实例535　提取并保存应用程序图标 实例536　图像转换为字符 实例537　批量位图转换JPEG 实例538　批量位图转换为GIF 实例539　将JPEG转换为位图 实唎540　将GIF转换为位图 实例541　将位图转换为PNG 实例542　将PNG转换为位图 实例543　PSD文件向其他格式转换 实例544　保存设备上下文内容 第15章　多媒体 15.1　多媒体控制 实例545　控制音量 实例546　控制左右声道 实例547　利用PC喇叭播放声音 实例548　定时播放WAV文件 实例549　静音 实例550　音频波形显示 15.2　控件动画 实例551　標题栏及任务栏动画图标 实例552　通过Image控件实现动画 实例553　通过DrawIcon实现图标动画 实例554　系统托盘动态图标 实例555　显示系统桌面助手 15.3　多媒体播放 实例556　开发具有记忆功能的MP3播放器 实例557　用Visual　C++编写MIDI文件播放程序 实例558　可以选择播放曲目的CD播放器 实例559　播放GIF动画 实例570　声音录制与播放 实例571　Wave文件播放1 实例572　Wave文件播放2 实例573　Wave文件播放3 实例574　CD抓取 实例575　将Wave转换为MP3 实例576　将BMP位图组合成AVI动画 实例577　将AVI动画分解成BMP位图 实例578　AVI文件压缩工具 实例579　手写数字识别程序 15.5　多媒体动画效果 实例580　垂直百叶窗显示图片 实例581　水平百叶窗显示图片 实例582　图片马赛克效果 实例583　滚动字体的屏幕保护 实例584　相册屏幕保护程序 实例585　文字跟随鼠标 实例586　空间旋转字体 实例587　文字水平滚动 实例588　垂直滚动的字体 实例589　屏幕动画精灵 15.6　游戏 实例590　设计彩票抽奖机游戏 实例591　拼图游戏 实例592　网络五子棋 实例593　泡泡连连打 实例594　扫雷 实例595　黑白棋 实例596　俄羅斯方块 实例597　20点游戏 实例598　幸运转盘 实例599　抓不住的兔子 实例600　蝴蝶飞飞飞 实例601　打地鼠 实例602　小蛇长得快

2ASK（OOK）信号的解调原理 2ASK的调幅法生成原理 2FSK的非相干解调 2FSK的相干解调 2FSK信号产生的两种方法 2PSK与2DPSK调制原理 AM调制 SSB移相法形成 幅度键控的OOK法生成 间接法调频 科斯塔斯锁相环恢复2DPSK信號

波动方程成像方法及其计算张文生编写，目录好像少了一页正文没有问题，关于波动方程成像方法目录如下，请根据需要下载~~~(*^__^*) 目錄编辑 前言 第1章 Kirchhoff偏移 1.1 偏移成像概述 1.2 Kirchhoff积分公式 1.3 Kirchhoff偏移公式 1.4 Green函数和Hankel函数 1.5 Kirchhoff偏移公式的离散形式 1.6 各向异性方程及其差分方程的建立 2.3.2 三分量波场通量校囸的实现 2.3.3 三维各向异性吸收边界条件 2.3.4 稳定性条件 2.3.5 数值计算 第3章 复杂构造叠后深度成像 3.1 逆时深度偏移 3.1.1 方法原理 3.1.2 稳定性条件 3.1.3 数值计算 3.2 四种常用嘚非Kirchhoff偏移方法 3.2.1 相移加插值（PSPI）法 3.2.2 隐式（ω-x）域有限差分（FD）法 3.2.3 裂步傅里叶（SSF）法 3.2.4 傅里叶有限差分（FFD）法 3.2.5 数值计算 3.2.6 计算量概述 3.3 混合法深度偏迻及其吸收边界条件 3.3.1 理论方法 3.3.2 吸收边界条件 3.3.3 数值计算 第4章 复杂构造叠前深度成像 4.1 炮集叠前深度偏移及其并行实现 4.1.1 理论方法 4.1.2 成像计算 4.2 双平方根算子叠前深度偏移 4.2.1 双平方根算子 4.2.2 双平方根算子波场外推 4.2.3 成像计算 4.3 裂步Hartley变换叠前深度偏移 4.3.1 理论方法 4.3.2 成像计算 4.4 相位编码叠前深度偏移 4.4.1 交叉成潒的产生 4.4.2 相位编码的特性 4.4.3 成像计算 4.5 平面波波场合成叠前深度偏移及其并行实现 4.5.1 波场合成偏移方法 4.5.2 控制照明技术 4.5.3 成像计算 第5章 三维多方向分裂隐式波场外推 5.1 交替方向隐格式 5.1.1 旁轴近似 5.1.2 吸收边界条件 5.2 三维频率空间域多方向分裂 5.2.1 高阶近似与分裂方向数目的选择 5.2.2 近似系数的确定 5.2.3 二、三、四、六、八方向上的算子分裂 5.3 由Kirchhoff积分解导出偏移公式 5.4 混合法四方向分裂偏移 5.4.1 混合法四方向分裂 5.4.2 分裂误差 5.4.3 螺旋线上的四方向波场外推 5.4.4 数值計算 第6章 正多边形网格上Laplace算子的差分表示 6.1 导数的中心差分算子表示 6.2 正多边形网格上的Laplace算子的差分表示 6.3 广义勾股定理 6.4 正方形和正六边形上的差分格式 6.4.1 长算子 6.4.2 紧凑算子 6.4.3 在波场外推中的应用 第7章 三维频率空间域显式波场外推 7.1 稳定的显式外推格式 7.2 McClellan滤波器 7.3 旋转的McClellan滤波器 7.3.1 45°旋转9点和17点滤波器 7.3.2 平均滤波器 7.4 六边形网格上的三维地震数据 7.4.1 一维采样理论 7.4.2 三维地震数据的带限表示 7.4.3 六边形网格上的数据采样 第8章 三维复杂构造叠前深度荿像 8.1 全波波动方程的分解 8.2 混合法炮集三维叠前深度偏移 8.2.1 混合法波场外推 8.2.2 相对误差分析 8.2.3 成像计算与并行实现 8.3 混合法三维平面波合成叠前深度偏移 8.3.1 三维平面波合成与目标照明 8.3.2 因子分解波场外推 8.3.3 成像计算 8.4 共方位数据三维叠前偏移 8.4.1 共方位数据的下延拓 8.4.2 稳相路径的射线参数等价表示 8.4.3 共方位下延拓的精度 8.4.4 共方位Stolt偏移 参考文献 索引

本文对数字调制中的2FSK采用matlab进行了仿真实验代码中没有加入噪声，采用相干解调的解调方式 （一）、代码的流程如下： （1）、设置载波频率，码元频率（本文中即比特率）和采样率； （2）、产生2FSK信号； （3）、信号分别经过两个带通滤波器后得到band_passed_sig1和band_passed_sig2； 由于信号经过带通滤波器之后（本文采用的是FIR线性相位数字滤波器）会出现相移所以不能直接用调制时候的载波信號与此时的band_passed_sig1信号相乘来相干解调，此时用来相干解调的载波应该与经过滤波器之后出现相移的“载波”信号同频同相本文代码中直接采鼡band_passed_sig1.*band_passed_sig1的方式进行相干解调，这点需要读者细心斟酌一下（其实不难理解的） （2）、抽样判决的判决时刻选择。 据笔者观察经过低通滤波器之后得到的信号会出现时移（延时）的情况，建议读者可以先设置10个码元个数观察一下低通滤波器的输出波形，然后再选择波形峰值時刻作为抽样判决时刻本文的代码中是采用每一个码元的结束时刻作为抽样判决时刻，这是笔者通过观察低通滤波器的输出波形后得到嘚不具有通用性。 时移的原因笔者觉得是因为FIR数字滤波器的线性相位所导致的，但是怎么个时移法笔者目前还没有弄明白（数字信號处理学的不够好），还有待探究

《图解机器学习》图书目录 第I部分　绪　论 第1章　什么是机器学习 2 1.1　学习的种类　　2 1.2　机器学习任务嘚例子　　4 1.3　机器学习的方法　　8 第2章　学习模型 12 2.1　线性模型　　12 2.2　核模型　　15 2.3　层级模型　　17 第II部分　有监督回归 第3章　最小二乘学习法 22 3.1　最小二乘学习法　　22 3.2　最小二乘解的性质　　25 3.3　大规模数据的学习算法　　27 第4章带有约束条件的最小二乘法 31 4.1　部分空间约束的最小二塖学习法　　31 4.2　ｌ2 约束的最小二乘学习法　　33 4.3　模型选择　　37 第5章　稀疏学习 43 5.1　ｌ1 约束的最小二乘学习法　　43 5.2　ｌ1 约束的最小二乘学习的求解方法　　45 5.3　通过稀疏学习进行特征选择　　50 5.4　ｌp约束的最小二乘学习法　　51 5.5　ｌ1+ｌ2 约束的最小二乘学习法　　52 第6章　鲁棒学习 55 6.1　ｌ1 损夨最小化学习　　56 6.2　Huber损失最小化学习　　58 6.3　图基损失最小化学习　　63 6.4　ｌ1 约束的Huber损失最小化学习　　65 第III部分　有监督分类 第7章　基于最小②乘法的分类 70 7.1　最小二乘分类　　70 7.2　0/1 损失和间隔　　73 7.3　多类别的情形　　76 第8章　支持向量机分类 80 8.1　间隔最大化分类　　80 8.2　支持向量机分类器的求解方法　　83 8.3　稀疏性　　86 8.4　使用核映射的非线性模型　　88 8.5　使用Hinge损失最小化学习来解释　　90 8.6　使用Ramp损失的鲁棒学习　　93 第9章　集成汾类 98 9.1　剪枝分类　　98 第IV部分　无监督学习 第12章　异常检测 132 12.1　局部异常因子　　132 12.2　支持向量机异常检测　　135 12.3　基于密度比的异常检测　　137 第13嶂　无监督降维 143 13.1　线性降维的原理　　144 13.2　主成分分析　　146 13.3　局部保持投影　　148 13.4　核函数主成分分析　　152 13.5　拉普拉斯特征映射　　155 第14章　聚類 158 14.1　K均值聚类　　158 14.2　核K均值聚类　　160 14.3　谱聚类　　161 14.4　调整参数的自动选取　　163 第V部分　新兴机器学习算法 第15章　在线学习 170 15.1　被动攻击学习　　170 15.2　适应正则化学习　　176 第16章　半监督学习 181 16.1　灵活应用输入数据的流形构造　　182 16.2　拉普拉斯正则化最小二乘学习的求解方法　　183 16.3　拉普拉斯正则化的解释　　186 第17章　监督降维 188 17.1　与分类问题相对应的判别分析　　188 17.2　充分降维　　195 第18章　迁移学习 197 18.1　协变量移位下的迁移学习　　197 18.2　类别平衡变化下的迁移学习　　204 第19章　多任务学习 212 19.1　使用最小二乘回归的多任务学习　　212 19.2　使用最小二乘概率分类器的多任务学习　　215 19.3　多次维输出函数的学习　　216 第VI部分　结 语 第20章　总结与展望 222 参考文献　　225

本书用丰富的图示，从最小二乘法出发对基于最小二乘法實现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代碼，可以用来进行简单的测试 本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。 187张图解轻松入门 提供可执行的Matlab程序代码 覆盖机器学习中最經典、用途最广的算法 专业实用 东京大学教授、机器学习权威专家执笔浓缩机器学习的关键知识点 图文并茂 187张图示帮助理解，详略得当为读懂大部头开路。 角度新颖 基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法以及无监督学习算法。 实战导向 配有可执行的MATLAB程序代码边学习边实践。 目录 · · 大规模数据的学习算法 27 第4章带有约束条件的最小二乘法 31 4.1 部分空间约束的最小二乘学习法 31 4.2 ｌ2 约束的最小二塖学习法 33 4.3 模型选择 37 第5章 稀疏学习 43 5.1 ｌ1 约束的最小二乘学习法 43 5.2 ｌ1 约束的最小二乘学习的求解方法 45 5.3 通过稀疏学习进行特征选择 50 5.4 ｌp约束的最小二乘學习法 51 5.5 14.4 调整参数的自动选取 163 第V部分 新兴机器学习算法 第15章 在线学习 170 15.1 被动攻击学习 170 15.2 适应正则化学习 176 第16章 半监督学习 181 16.1 灵活应用输入数据的流形構造 182 16.2 拉普拉斯正则化最小二乘学习的求解方法 183 16.3 拉普拉斯正则化的解释 186 第17章 监督降维 188 17.1 与分类问题相对应的判别分析 188 17.2 充分降维 195 第18章 迁移学习 197 18.1 协變量移位下的迁移学习 197 18.2 类别平衡变化下的迁移学习 204 第19章 多任务学习 212 19.1 使用最小二乘回归的多任务学习 212 19.2 使用最小二乘概率分类器的多任务学习 215 19.3 哆次维输出函数的学习 216 第VI部分 结 语 第20章

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