2014/12/21

数字信号处理

这个星期把六七章的课后习题做了,做题做出了新的感觉,对滤波器的设计认识更丰富了。

沟通模拟和数字的一道桥梁——采样;时域以fs的频率进行采样,采样出来的信号频域是原信号以fs的周期延拓;频域采样,时域周期延拓。

还有四个小时,把FIR看完,然后把最后一道题做完。


现代通信原理

这本书应该好好地看一看,以后我们学习的TD-CDMA,CDMA2000,GSM,都是建立在这些基本原理上的具体应用的体系,一个真正实用的系统。

这本书讲了好多实现的原理框图,框图里面的器件,就是在模电、数电、高频课程里面学习的器件,如果我当时有这个意识,应该能学得更好一些,以后真正用到的时候再往回扒书吧。

对傅里叶变换的理解很重要,信号f(t)用F(w)傅里叶反变换的表达式,就反映出一个信号可以分解成虚指数信号的线性组合。然后,对信号作的运算,可以看成对无数个虚指数信号作运算。

按照原来的计划,通信原理还有2个小时的时间,课余把十一章看完,那两个小时就看十二章。

真心想把这本书看完。


数学分析

集合论、点集拓扑、极限和连续性

需要做些习题才行,虽然答案是英文的。

现在都是直接学习它的结论,具体怎么证明,没有怎么看。学得有些急了。

再花两次时间,挑选些习题做完。


概率论和随机过程

大数定律,后天就学习中心极限定律,学完,概率论就算完了

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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