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本文介绍了一种基于小波变换的高分辨率频谱分析方法，该方法对信号频谱分辨率有明显的改善效 果，尤其是在短数据采样点上，仍然具有较高的频谱分析效果，适合于快速变化信号的频谱分析。

基于word2vec扩展情感词典和SVM的情感分析方法，顾卓航，张笑燕，随着互联网的快速发展，用户的评论信息已经成为各个商家用于优化产品、服务的重要信息源，如何对这些评论信息进行情感分类已成为

书名: 最优滤波理论及其应用 现代时间序列分析方法 作者: 邓自立 著 出版社: 哈尔滨工业大学出版社 出版日期: 2000-08-01 出版地: ISBN: 9787560315157 价格: 18 简介: 继Kalman滤波方法和Wiener滤波方法之后，本书系统地阐述了最优滤波新的方法论———现代时间序列分析方法及其在信号估计与反卷积中的应用。书中用该方法论提出了最优滤波的一系列新理论、新方法和新算法，其中包括白噪声估计理论、统一的稳态Kalman滤波理论和现代时域Wiener滤波理论等。本书内容新颖，含有大量仿真例子、算例和应用实例。本书可作为理工科院校控制理论与控制工程、检测与估计、信号处理等专业的研究生及高年级学生选修课教材，也适合在信号处理、通信、制导、控制、雷达跟踪、油田地震勘探、卫星测控、图像

一种基于浅层卷积神经网络的隐写分析方法 刘明明 对于卷积神经网络进行描述

为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutional neural networks，S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。

陈彦光老师的书，咱北大学生自己都不好搞到。要10分了