無(wú)論是身處學(xué)校還是步入社會(huì)，大家都嘗試過寫作吧，借助寫作也可以提高我們的語(yǔ)言組織能力。范文書寫有哪些要求呢？我們?cè)鯓硬拍軐懞靡黄段哪兀肯旅媸切【帪榇蠹沂占膬?yōu)秀范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

學(xué)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)篇一

大學(xué)數(shù)學(xué)概率論各章節(jié)重要考點(diǎn)

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學(xué)習(xí)總結(jié)

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遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)總結(jié)

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包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)

概率論的基本問題是：已知總體分布的信息，需要推斷出局部的信息；

數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本問題是：已知樣本（局部）信息，需要推斷出總體分布的信息、

a） 點(diǎn)估計(jì)，估計(jì)量檢驗(yàn)，矩估計(jì)

b） 無(wú)偏估計(jì)；有偏估計(jì)：嶺估計(jì)

預(yù)先知道服從分布，

非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)

n 方差分析

n 偏度分析

n 協(xié)方差分析

n 相關(guān)分析

n 主成分分析

n 聚類分析

n 回歸分析，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

定義：

假設(shè)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)屬于統(tǒng)計(jì)推斷的兩種形式、

估計(jì)理論是統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容；

估計(jì)理論包括靜態(tài)參數(shù)估計(jì)和動(dòng)態(tài)參數(shù)估計(jì)，動(dòng)態(tài)參數(shù)估計(jì)也稱狀態(tài)估計(jì)或波形估計(jì)（信號(hào)有連續(xù)和離散之分）、似乎有的人將靜態(tài)參數(shù)估計(jì)稱作參數(shù)估計(jì)，將動(dòng)態(tài)參數(shù)估計(jì)稱作濾波！

濾波是估計(jì)理論的研究?jī)?nèi)容、濾波可以分為空域、時(shí)域和頻域的，數(shù)字圖像處理常用的就是空域和頻域的濾波如卷積運(yùn)算，而無(wú)線信號(hào)處理則多為時(shí)域和頻域，如維納濾波、

解決最優(yōu)濾波問題有三種方法論：包括維納濾波、卡爾曼濾波、現(xiàn)代時(shí)間序列分析、

無(wú)線定位信號(hào)處理包括兩部分內(nèi)容，首先是消除奇異值，是消除錯(cuò)誤的過程；其次是濾波，消除或減少信號(hào)在信道中傳播的隨機(jī)噪聲影響、

時(shí)間序列包括估計(jì)理論包含濾波，總之估計(jì)理論和時(shí)間序列分析都屬于統(tǒng)計(jì)的范疇、

注意滑動(dòng)平均這類濾波方法，在時(shí)間序列分析中經(jīng)常被使用！

五種信號(hào)分類

分類名稱

對(duì)應(yīng)變換

英文命名

對(duì)應(yīng)算法

應(yīng)用

連續(xù)周期信號(hào)

連續(xù)傅里葉級(jí)數(shù)變換

連續(xù)信號(hào)

連續(xù)傅里葉變換

離散周期信號(hào)

離散傅里葉級(jí)數(shù)變換

離散信號(hào)

序列傅里葉變換

離散有限序列信號(hào)

離散傅里葉變換

圖像處理

信號(hào)處理

小波分析是在傅里葉分析的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，小波變換和fourier變換、加窗fourier變換相比，是一個(gè)自適應(yīng)的時(shí)間和頻率的局部變換，具有良好的時(shí)_頻定位特性和多分辨能力、它能有效地從信號(hào)中提取信息，通過伸縮核平移等運(yùn)算對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”、

小波的時(shí)頻窗在低頻自動(dòng)變寬，在高頻時(shí)自動(dòng)變窄、

貝葉斯體系的基本思路：依據(jù)過程概率分布的先驗(yàn)知識(shí)，將包含在信號(hào)中的事實(shí)進(jìn)行組合、粗略來(lái)講，在統(tǒng)計(jì)推斷中使用先驗(yàn)分布的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)基本上都是貝葉斯統(tǒng)計(jì)、

貝葉斯估計(jì)：最大后驗(yàn)估計(jì)、最大似然估計(jì)、最小均方估計(jì)、最小平均絕對(duì)誤差估計(jì)

貝葉斯推斷：是根據(jù)帶隨機(jī)性的觀測(cè)數(shù)據(jù)（樣本）以及問題的條件和假定（模型），對(duì)未知事物做出的，以概率形式表達(dá)的'推測(cè)、

貝葉斯預(yù)測(cè)：貝葉斯預(yù)測(cè)的精度取決于貝葉斯參數(shù)估計(jì)的性能，貝葉斯預(yù)測(cè)包括許多傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法，如線性回歸、指數(shù)平滑、線性時(shí)間序列都是貝葉斯預(yù)測(cè)模型的特殊情況、

貝葉斯決策：先驗(yàn)信息和抽樣信息都用的決策問題稱為貝葉斯決策問題、

貝葉斯分類：最大似然分類

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：

6、 最優(yōu)化理論

6、1 經(jīng)典最優(yōu)化

6、2 現(xiàn)代最優(yōu)化理論

（1） 模擬退火算法

（2） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

（3） 禁忌搜索算法

（4） 免疫算法

（5） 遺傳算法

（6） 蟻群算法

（7） 支持向量機(jī)

無(wú)線定位信號(hào)處理包括兩部分內(nèi)容，首先是消除奇異值，是消除錯(cuò)誤的過程；其次是濾波，消除或減少信號(hào)在信道中傳播的隨機(jī)噪聲影響、這種濾波包括卡爾曼濾波和時(shí)域?yàn)V波的方法、利用wifi無(wú)線定位基站探測(cè)井下各類人員所攜帶的電子標(biāo)簽（電子標(biāo)簽會(huì)定時(shí)發(fā)送無(wú)線信號(hào)），基站接收人員位置信息并上傳至服務(wù)器，根據(jù)基站的地理坐標(biāo)和探測(cè)到的電子標(biāo)簽信息（主要是rssi信號(hào)強(qiáng)弱），采用處理算法消除信號(hào)中存在的奇異值，濾波減小隨機(jī)信號(hào)的干擾，采用無(wú)線定位算法實(shí)時(shí)解算人員的位置，這些處理過程都有服務(wù)器端負(fù)責(zé)處理、

靜態(tài)信號(hào)處理，首先在巷道布設(shè)采樣點(diǎn)，沒間隔1m布設(shè)一個(gè)采樣點(diǎn)，對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，偏度分析，確定信號(hào)在煤礦巷道中某一點(diǎn)的總體概率分布，以此總體概率密度消除奇異值；利用消除奇異值的信號(hào)建立無(wú)線信號(hào)距離衰減模型；

動(dòng)態(tài)信號(hào)處理，包括信號(hào)奇異值消除和濾波過程、信號(hào)奇異值消除根據(jù)當(dāng)前信號(hào)之前的某幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)建立滑動(dòng)平均模型，將消除奇異值后的信號(hào)強(qiáng)弱值分別代入kalmn濾波器和加權(quán)濾波，比較濾波效果；

接下來(lái)根據(jù)定位點(diǎn)的到基站的距離解算人員的位置、

簡(jiǎn)單地說(shuō)，正演是由因到果、而反演正相反，是由果到因、而結(jié)果應(yīng)該是可以觀測(cè)到的結(jié)果，稱之為觀測(cè)資料、一般由果推因可分為兩種情況：一是用于建立理論模型，另一種情況是假定已經(jīng)建立了一定的理論模型框架，則可以由觀測(cè)資料來(lái)推測(cè)理論模型中的若干個(gè)參數(shù)、其中建立理論模型的方法跟各個(gè)具體學(xué)科有密切關(guān)系、

輻射傳方程研究的是太陽(yáng)的電磁輻射通過地球大氣，到達(dá)地面、經(jīng)過大氣的散射、吸收和折射，地面的吸收和反射，再通過大氣層，傳輸啊傳感器產(chǎn)生輻亮度的過程、建立起輻射光譜和輻亮度之間的關(guān)系、相關(guān)的概念包括反射率，吸收率，二向性反射等；

反演則是建立輻亮元與地表參數(shù)如地表植被的lai，地物溫度，地表的植被高度，n含量等、遙感還包括很多環(huán)境的監(jiān)測(cè)如so2，、co等、反演一般為病態(tài)過程，存在很多的不確定的因素、

因果之間的確定性模型應(yīng)該屬于定理的范疇了！重視建模的過程，正演可以對(duì)理論模型進(jìn)行驗(yàn)證，是實(shí)踐檢驗(yàn)的重要方法、

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