习题课内容 1. (a) 试利用x(n)的z变换求nx(n)的z变换。 (b)若一个时域离散线性时不变系统的单位取样响应为h(n),输入序列x(n)是一周期为N的序列，输出序列y(n)具有什么样的性质？请予以证明。 2007年期末考试卷（A卷）第1题

基于GADF（Gramian Angular Difference Field）、CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的齿轮箱故障诊断方法。首先，通过GADF将原始振动信号转化为时频图，然后利用CNN-LSTM模型完成多级分类任务，最后通过T-SNE实现样本分布的可视化。文中提供了具体的Matlab代码实现，包括数据预处理、GADF时频转换、CNN-LSTM网络构建以及特征空间分布的可视化。实验结果显示，在东南大学齿轮箱数据集上，该方法达到了96.7%的准确率，显著优于单一的CNN或LSTM模型。 适合人群：从事机械故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于故障诊断感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要对齿轮箱进行高效故障诊断的应用场合，如工业设备维护、智能制造等领域。目标是提高故障检测的准确性，减少误判率，提升设备运行的安全性和可靠性。 其他说明：该方法虽然效果显著，但在实际应用中需要注意计算资源的需求，特别是在工业现场部署时，建议预先生成时频图库以降低实时计算压力。

本实验研究是东南大学自动化仪科自动控制实验系列中的第四次实验，主题是串联校正研究。该研究不仅详细探讨了串联校正的原理、目的和应用，还结合实际案例分析了不同校正网络对控制系统的性能影响，具体知识点包括： 1. 串联校正的作用和结构：串联校正是自动控制系统中常用的调节方法，通过在控制系统的给定与反馈比较误差之后串接一个调节器（校正网络），以改变系统的性能指标，满足设计要求。串联校正的结构通常指调节器Gc(S)串接在控制系统的支路中，而工程应用中还可能包括局部反馈、前馈等多种校正方式。 2. Bode图设计校正网络：Bode图是一种用于系统稳定性和性能分析的工具，能够直观地展示系统的频率响应特性。在本实验中，学生通过Bode图定性设计校正网络，以此学习如何通过改变系统的增益和相位特性来改善控制系统的稳定性和快速性。 3. 时域验证校正效果：在设计校正网络后，需要在时域中观察校正前后的阶跃响应曲线，以验证校正网络参数的实际效果，包括系统的精度、稳定性和响应时间等。 4. 控制系统的校正网络分类：实验中针对三阶原系统分别研究了滞后校正、超前校正和超前-滞后校正网络的设计和效果。每种校正网络都有特定的传递函数和Bode图特性，对应不同的性能优化目标。 5. 超前校正与滞后校正的比较：通过实验和理论分析，可以比较超前校正和滞后校正对系统性能的影响。超前校正可以提高系统的截止频率和相角裕度，从而加快系统响应，而滞后校正则在保证系统稳定性的同时会降低系统的响应速度。实验结果表明，若只考虑减少系统过渡时间，超前校正通常比滞后校正效果好。 6. PID校正网络：PID校正网络是工程实践中常见的一种串联校正网络，它结合了比例（P）、积分（I）和微分（D）三种控制作用，能够灵活调整系统的静态和动态特性。PID校正网络的传递函数设计与实际应用分析，是自动控制领域的一个重要知识点。 7. 实验设备和步骤：实验使用THBDC-1实验平台和虚拟示波器，通过连接不同的校正网络，并观察记录阶跃响应曲线以及利用Bode图解释实验结果。 8. 预习与回答：学生需提前掌握相关理论知识，包括原系统的开环传递函数、不同校正网络的传递函数及其Bode图，并预习其对系统性能可能产生的影响，特别是对系统精度、稳定性和响应时间的影响。 东南大学的这项自控实验研究覆盖了串联校正的基本原理、设计方法、实验操作和理论分析，为自动化专业的学生提供了一个综合性的实践平台，帮助他们理解和掌握控制系统的校正设计。

渝东南地区地处上扬子前陆盆地川中隆起与黔中隆起之间,古生界发育多套厚层黑色页岩,其中下志留统龙马溪组黑色页岩分布极为广泛,为区内重要的烃源岩。根据探井岩心X-射线衍射测试结果,页岩中粘土矿物的组合类型为伊利石、有序的伊/蒙间层和绿泥石,其中伊利石相对含量最多,平均含量为54%,伊/蒙间层次之,平均含量为36%。在纵向上粘土矿物的组合类型没有变化,但随着埋深的增加,伊/蒙间层不断向伊利石进行成岩转化,绿泥石的含量逐渐降低,埋藏加热作用在成岩过程中起主导作用。粘土矿物的组合类型也反映了干旱的古气候和富含钾、镁、铁离子的古水介质特征,盐碱性水介质在成岩过程中起到了重要的控制作用。伊/蒙间层的间层比和镜质体反射率表明龙马溪组黑色页岩已达到晚成岩阶段,有机质演化属于过成熟期。

《信息论与编码》是通信工程、电子科学与技术、计算机科学等相关专业的重要课程，它主要研究如何高效、可靠地传输和存储信息。这门课程由东南大学移动通信实验室的沈连丰教授讲授，其硕士课程的课件涵盖了丰富的理论知识和实际应用。以下是对该课程关键知识点的详细阐述： 一、信息论基础 1. 信息熵：信息熵是衡量信息不确定性的一个度量，由香农提出，是信息论的核心概念。它表示一个随机变量的平均信息量。 2. 基本概念：信源、信道、信息率、信噪比等都是信息论的基本概念，它们为理解和分析通信系统奠定了基础。 二、编码理论 1. 信源编码：目的是减小原始信息的冗余度，提高数据传输效率。如霍夫曼编码、算术编码等。 2. 信道编码：用于对抗信道中的噪声和干扰，增加传输的可靠性，如奇偶校验码、卷积码、Turbo码和LDPC码等。 三、信息传输 1. 香农定理：阐述了在有噪声信道中，最大信息传输速率与信道容量的关系，为通信系统的理论极限提供了理论依据。 2. 编码定理：证明了存在一种编码方式，使得在任意小的错误概率下，信息传输速率接近信道容量。 四、信道模型与容量 1. 宽带信道：如模拟调制技术，如AM、FM、PM，以及数字调制技术，如ASK、FSK、PSK等。 2. 有限带宽信道：如二进制对称信道、高斯白噪声信道，其信道容量计算涉及到信噪比和带宽。 五、错误检测与纠正 1. 循环冗余校验（CRC）：用于检测数据传输中的错误，通过生成多项式计算校验位。 2. 前向纠错编码（FEC）：如汉明码、BCH码，能自动纠正错误，无需反馈。 六、密码学与安全 1. 信息隐藏：通过在信号中嵌入秘密信息，实现信息的隐蔽传输。 2. 加密技术：如对称加密（DES、AES）、非对称加密（RSA、ECC），确保信息安全传输。 七、编码与通信系统 1. 数字通信系统：包括信源编码、信道编码、调制解调和同步等部分，理解它们之间的相互作用至关重要。 2. 无线通信：如CDMA、TDMA、OFDM等多址接入技术，以及5G通信中的新特性，如毫米波、大规模MIMO。 沈连丰教授的课件中可能涵盖了这些内容，并结合具体的随堂问题进行深入讨论，帮助学生理解和掌握信息论与编码的关键原理和应用。通过学习这门课程，学生将具备分析和设计高效通信系统的能力。

【图像处理】是一门涉及广泛领域的学科，它涵盖了从理论到实践的各种技术，用于分析、理解和操作图像数据。东南大学的这门课程讲义聚焦于介绍图像处理的基础知识及其在实际应用中的方法。图像处理主要关注如何通过数字计算对图像进行操作，以提升图像质量、提取有用信息或识别图像内容。 在《东南大学图像处理PPT》中，我们可以期待学习到以下几个核心知识点： 1. **图像基础知识**：包括图像的类型（如灰度图像、彩色图像）、像素的概念、图像的表示方式（如二维矩阵）以及基本的图像属性，如分辨率、对比度和亮度。 2. **图像增强**：这是图像处理的初步阶段，旨在改善图像的视觉效果，例如通过直方图均衡化、平滑滤波（如高斯滤波）和锐化滤波（如拉普拉斯滤波）来调整图像的对比度和清晰度。 3. **图像变换**：包括空间域和频率域的变换，如傅立叶变换和离散余弦变换，这些变换在图像分析和压缩中具有重要作用。 4. **图像分割**：是将图像划分为不同的区域或对象的过程，常用的方法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny边缘检测算法）等，这一过程对于目标识别和图像理解至关重要。 5. **特征提取**：通过对图像的特定部分进行识别，可以提取出描述图像内容的关键信息，如形状、纹理和颜色特征。SIFT、SURF和HOG等算法在特征提取中广泛应用。 6. **图像复原与重建**：涉及去除噪声、模糊、失真等问题，恢复图像的原始质量，例如，通过迭代反投影算法进行图像去噪。 7. **图像编码与压缩**：图像数据通常很大，需要有效的压缩方法来减少存储和传输的负担，JPEG、JPEG2000和MPEG等标准提供了不同的图像压缩方案。 8. **机器学习与深度学习在图像处理中的应用**：近年来，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）在图像分类、识别和生成等领域取得了显著成果。 9. **实例分析**：课程可能会包含各种实际案例，如医学影像分析、遥感图像处理、人脸识别等，帮助学生将理论知识应用于实际问题解决。 东南大学的这门课程讲义通过PPT的形式，不仅讲解了理论知识，还可能包含了丰富的图表和实例，便于学生理解和掌握图像处理的核心概念和技术。通过学习这门课程，学生不仅可以深入理解图像处理的基本原理，还能具备解决实际问题的能力。

在2019年的推免面试过程中，我经历了多所院校的面试。这些院校包括北京理工大学雷达技术研究所，电子科技大学的泛在无线网络实验室、多维信息感知实验室以及图像处理研究所，还有东南大学的移动通信国家重点实验室。在面试中，老师们提出了许多专业问题。面试结束后，我通过查阅相关书籍，对这些问题进行了梳理，并给出了自己的解答。这些解答仅供大家参考。 在2019年的推免面试过程中，北京理工大学、电子科技大学以及东南大学三所高校的通信与信号专业领域均为众多学子所向往的深造之地。这些院校不仅在科研实力上各有侧重，还在面试环节提出了具有针对性的专业问题，旨在考察学生的专业知识水平和解决实际问题的能力。北京理工大学的雷达技术研究所，专注于雷达技术的发展与应用，问题可能涉及信号处理、电磁波理论等方向；电子科技大学的泛在无线网络实验室以及多维信息感知实验室，则可能更注重无线通信、网络协议、信号与系统等知识；图像处理研究所则侧重于图像信号的分析与处理。东南大学的移动通信国家重点实验室，作为通信领域的领军团队，其问题可能包括移动通信技术、通信系统设计、无线网络优化等议题。 面试结束后，该学生没有满足于仅仅接受面试的考验，而是通过查阅相关书籍，进一步深化了对提问的理解，并整理出自己对于这些问题的答案。这种方式不仅能够帮助自己更好地巩固专业知识，还能够为后来者提供参考，尤其是在面临相似问题时，能够有备无患。这类面试题集的价值在于，它不仅反映了高校在选拔研究生时对于知识点的重视，同时也为那些即将面临同类型面试的学生提供了一个学习和准备的方向。 该合集中的题目覆盖了通信与信号专业领域内的多个核心知识点，如信号处理、无线通信、电磁场与波、网络协议等。这些知识点是通信与信号专业学生在本科阶段需要掌握的基础理论，也是研究生阶段深入研究的基础。面试题目的设计往往不仅要求学生能够回答出正确的理论知识，还要求能够结合实际问题进行分析和解决，这不仅考验了学生的知识水平，也考验了学生的逻辑思维和实际操作能力。 在准备面试过程中，学生需要注重理论与实践的结合，通过实际案例来理解理论知识，并能够在面试中展示出自己的分析和解决实际问题的能力。同时，学生还应该关注通信与信号领域的最新发展动态，把握行业前沿，因为面试题目中不乏可能涉及到该领域的最新研究成果或技术热点。这样的准备方式，能够帮助学生在面试中脱颖而出，展现自己的专业素养和对专业领域的热情。 另外，面试的过程也是一个自我展示的平台，学生应该学会如何在短时间内准确、清晰地表达自己的观点，这对于专业知识的传播和未来在学术界的交流都有重要的意义。因此，在准备面试时，除了要深入理解专业知识外，还需注重沟通技巧的培养。 该合集对于通信与信号专业的学生来说，是一份宝贵的面试准备资料。它不仅包含了专业领域内的高频考点，还提供了实际问题分析的视角，对于学生理解面试要求、提升面试技巧都大有裨益。

背景：母乳喂养是一种自然而关键的行为，它为婴幼儿提供营养和能量。 通过纯母乳喂养等公共卫生干预措施，可以提高婴儿的存活率。 目的：确定Imo州立大学教学医院Orlu的哺乳母亲的纯母乳喂养习惯和社会人口统计学决定因素。 方法：采用横断面分析研究设计，其中包括在4周研究期内出现的所有哺乳母亲。 使用结构化问卷收集数据。 使用频率和摘要统计进行描述性分析。 计算卡方统计量以确定显着的相关性，并使用二元逻辑回归分析确定独家母乳喂养实践的社会人口统计学预测因子。 P值设定为0.05显着水平。 结果：虽然大多数受访者都知道纯母乳喂养（92.5％），但只有24％的受访者正在进行纯母乳喂养。 工作和学校活动，以及母乳不足以满足婴儿需求的感觉是大多数受访者不进行纯母乳喂养的原因（56.6％）。 此外，在进行非排他性母乳喂养的婴儿中，有61％的人除了母乳外还服用了谷类或婴儿配方奶粉3至6个月。 进一步发现，母乳喂养的方式与产妇年龄（p = 0.003），产妇受教育水平（p = 0.005）和产妇职业（p = 0.006）之间存在统计学上的显着关系。 结论：了解并认识到社会人口统计学特征将有助于设计，并适当

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提出了一种适用于我国东南沿海的、简单有效的云检测算法，该算法能够实现对MODIS白天图像的自动云检测。对检测结果进行准确性估计表明，总体的云像元检测精度和无云像元检测精度均达到95％以上。