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  • [信号与信息处理]系列概述

    千次阅读 2017-04-30 16:32:25
    今天开始,笔者将开始一个全新的系列博文:信号与信息处理。在这里,我们将一起探讨信号与信息处理领域的诸多问题,既包含经典问题的回顾,也包含学术前沿的初探。信号与信息处理,事实上是许多科学与工程问题得以...

    概述

    今天开始,笔者将开始一个全新的系列博文:信号与信息处理。在这里,我们将一起探讨信号与信息处理领域的诸多问题,既包含经典问题的回顾,也包含学术前沿的初探

    信号与信息处理,事实上是许多科学与工程问题得以解决的基础。这个系列的文章,也将作为之前【机器学习】和【模式识别】两个系列文章的概化统一与扩展,在每篇文章里,笔者会尽自己所能将问题描述清楚,内容将涵盖基础数学理论算法设计结构示例应用演示等。此外,笔者也会开源所有博客中用到的程序代码(以 MATLAB 语言实现的代码为主),以供读者参考与校正。

    初衷

    实话说,笔者撰写每篇博客,并非出于任何高尚的目的,主要就是为了强化自己对所学知识的理解。是的,如果你想加深对一个问题的理解,那么请尝试独立向他人描述这个问题。哪里没有描述清楚,哪里就存在知识漏洞。所以读者在阅读本系列文章过程中,如果发现有不好理解的地方,大可在评论区直接指出,笔者将持续地对文章的措辞加以改进。

    当然,如果藉此系列文章,可以让中文社区的技术人员更好地欣赏每项技术背后数学的魅力和思辨的哲学,笔者也将感到无比欣慰。此外,笔者也希望借此平台,认识同样关注信号与信息处理领域发展的志同道合者。如果个别读者也有兴趣参与这一系列文章的编辑撰写,可发邮件与笔者联系,具体联系方式可见笔者个人英文主页

    典型问题

    Created with Raphaël 2.1.0输入信号系统/模型/映射输出信号

    上述框图给出了一个典型问题:根据输入和输出信号如何推断出系统(System)或者模型(Model)的参数?解决方案通常分为两个步奏:

    • 模型选取
    • 参数估计

    在控制理论中,这是系统辨识问题。在统计学习理论中,这是空间映射学习问题。模型选取往往需要依赖个人经验。在机器学习中,不同类型算法一般意味着不同表达模型,比如线性回归采用的是线性模型,支持向量机对线性模型进行和扩展,而神经网络则是采用层级网络的模型。而同一类别的算法还可以进一步按照不同的参数估计方法进行细分。

    总而言之,这一类问题的目标要么是用系统模型(数学上称之为映射关系)来抽象数据,以提取出对数据的一种描述(或者概念),比如数据挖掘;要么则是要用学到的模型,对未来数据进行预测和分析,比如推荐系统。

    还有另一类问题,我们把测试数据代入已知的数学模型中,希望解出模型中的未知量。这类问题在通信领域尤为常见,比如移动设备的定位问题,其中一种定位依据是移动设备信号发射到达基站的时间(Time of Arrival,简称TOA)。

    无线定位示例

    图1 无线定位示例

    图1 是 TOA 无线定位图例。FT1,FT2 和 FT3 表示三个基站的位置,MT 表示移动设备位置,红色交叉表示估计算法得到的 MT 的位置。设三个基站的位置设为 (x1,y1)(x2,y2)(x3,y3),移动设备的位置为(x0,y0),则有

    (x1x0)2+(y1y0)2(x2x0)2+(y2y0)2(x3x0)2+(y3y0)2=d21=d22=d23

    其中 di 表示移动设备 MT 到基站 FTi 的真实距离。根据信号从移动设备发送到基站的时间,可以得到 di 的估计 d^i 。代入上述三个方程中,可解得 x0y0,即移动设备的位置。

    这一类问题与第一类问题的第二步,参数估计,有共通之处。数学上,他们都可以表达为解方程组的问题。线性方程组的解按照一定的判据,如最小平方误差,往往可以得到唯一的解。非线性方程组的解法可以分为两大类,一种是通过线性化处理转换为线性方程组进行求解,另一种则是利用数值优化方法。数值优化方法又可以进一步分为两类,凸优化问题和非凸优化问题。当然,再深层次讲,这类优化问题还存在是否带约束条件两种情况。这里,我们不对这些问题进行展开。在后面系列文章中,我们将在具体的情境中作详细描述。

    最后,我们再梳理一下获取知识的四个步骤:

    Created with Raphaël 2.1.0数据信息理解知识

    首先,我们通过建立相关模型,从数据中提取出关键信息。这些信息,使我们对研究问题有了更深的理解。最后,我们通过整理总结,得到知识。


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    Hi~同学们,下午好呀

    今天,小编为大家带来

    南京邮电大学信号与信息处理

    专业分析哦~

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    一、招生目录

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    二、参考书(仅供参考)

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    三、报录比

    3718937d7b2efc65e636af9bdb4d7b16.png

    四、复试

    1、学院参加复试考生情况与招生指标

    ① “信号与信息处理”专业

    学校分配的录取名额:共93 人,其中推免生6 人。

    ②全院硕士生招生总数:

    全院招生总数640人(含推免生11人),士兵计划9人。参加复试人数共计781人(不含推免生)。

    2、复试要求及录取办法

    实行差额复试,全面衡量、择优录取、保证质量。

    综合成绩(满分750分)=初试成绩(满分500分) + 复试成绩(满分250分,其中专业课笔试100分、英语口语和听力50分、综合面试100分)。

    复试基本要求为:(以下3点要求必须全满足)

    ①专业课笔试≥40分

    ②综合面试 ≥60分,

    ③英语口语和听力≥30分。

    英语听力与口语测试评分标准:按照英语等级及获证(奖)情况、理解能力、流利程度、发音准确度和内容准确度5项指标评分。

    综合面试评分标准:按照基础知识、专业知识、学习或工作业绩、专业背景及发展潜力、综合素质5项指标评分。

    五、调剂信息

    通信与信息工程学院除“电子信息(非全日制)”专业外均不接收调剂。“电子信息(非全日制)”专业的调剂信息请及时关注通信与信息工程学院网页上挂出的调剂公告。

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  • 电子科技大学 2018年 博士研究生 入学考试大纲 (计算机科学与技术专业和信号与信息处理专业)
  • 本文是2010年大连理工信号与信息处理的考研试题,希望对下一届考研学子有所帮助
  • 这是新版的中南大学信号教材答案详解,其对信号与信息处理的讲解十分透彻,希望您受用。没有解压密码的,请放心下载。
  • 该资源是广工00-2009历年研究生考试c语言试卷通用于信息工程学院。信号与信息处理, 通信,电子与通信等专业

空空如也

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信号与信息处理