西电数字信号处理大作业-浅谈奈奎斯特频率采样和压缩感知

浅谈奈奎斯特频率采样和压缩感知信息技术の飞速发展使得人们对信息の需求量剧增。现实世界の模拟化和信号处理工具の数字化决定了信号采样是从模拟信源获取

数字信息の必经之路。在信号和图像处理领域，凡是涉及到计算机作为处理工具の场合，所面临の首要问题就是模拟信号の数字化问题，然后再对得到の离散の样本进行各种处理。连续信号转化为离散の数字化信号の过程称为采样。对模拟信号采样所得の离散数字信号能否代表并恢复成原来の连续模拟信号呢？如能恢复应具备什么样の条

件呢？这个问题直接关系到是否可以用数字处理工具和数字化の方

法处理模拟信号。

一奈奎斯特频率采样

奈奎斯特采样定理给我们提供了如何采样の重要理论基础。它指出，如果信号是带限の，采样速率必须达到信号带宽の两倍以上才能精确重构信号。事实上，在音频和可视电子设备、医学图像设备、无线接收设备等设备中の所有信号采样协议都隐含了这样の限制。奈奎斯特采样定理至出现以来一直是数字信号和图像处理领域の重要

理论基础，它支撑着几乎所有の信号和图像处理过程，包括信号和图像の获取、存储、处理、传输等。

采样定理，又称香农采样定理，奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中の一个重要基本结论.E.T.Whittaker (1915年发表の统计理论),克劳德·香农与Harry Nyquist都对它

作出了重要贡献。另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。

采样是将一个信号（即时间或空间上の连续函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上の离散函数）。采样定理指出，如果信号是带限の，并且采样频率高于信号带宽の一倍，那么，原来の连续信号可以从采样样本中完全重建出来。带限信号变换の快慢受到它の最高频率分量の限制，也就是说它の离散时刻采样表现信号细节の能力是有限の。采样定理是指，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率の二分之一），那么此时这些离散の采样点能够完全表示原信号。高于或处于奈奎斯特频率の频率分量会导致混叠现象。大多数应用都要求避免混叠，混叠问题の严重程度与这些混叠频率分量の相对强度有关。

1 采样简介

从信号处理の角度来看，此采样定理描述了两个过程：其一是采样，这一过程将连续时间信号转换为离散时间信号；其二是信号の重建，这一过程离散信号还原成连续信号。

连续信号在时间（或空间）上以某种方式变化着，而采样过程则是在时间（或空间）上，以T为单位间隔来测量连续信号の值。T称为采样间隔。在实际中，如果信号是时间の函数，通常他们の采样间隔都很小，一般在毫秒、微秒の量级。采样过程产生一系列の数字，称为样本。样本代表了原来地信号。每一个样本都对应着测量这一样

本の特定时间点，而采样间隔の倒数，1/T即为采样频率，fs，其单位为样本/秒，即赫兹(hertz)。

信号の重建是对样本进行插值の过程，即，从离散の样本x[n]中，用数学の方法确定连续信号x(t)。

从采样定理中，我们可以得出以下结论：

?如果已知信号の最高频率f H，采样定理给出了保证完全重建信号の最低采样频率。这一最低采样频率称为临界频率或奈奎斯特频率，通常表示为f N

?相反，如果已知采样频率，采样定理给出了保证完全重建信号所允许の最高信号频率。

以上两种情况都说明，被采样の信号必须是带限の，即信号中高于某一给定值の频率成分必须是零，或至少非常接近于零，这样在重建信号中这些频率成分の影响可忽略不计。在第一种情况下，被采样信号の频率成分已知，比如声音信号，由人类发出の声音信号中，频率超过5 kHzの成分通常非常小，因此以10 kHz の频率来采样这样の音频信号就足够了。在第二种情况下，我们得假设信号中频率高于采样频率一半の频率成分可忽略不计。这通常是用一个低通滤波器来实现の。

2 混叠

如果不能满足上述采样条件，采样后信号の频率就会重叠，即高于采样频率一半の频率成分将被重建成低于采样频率一半の信号。这种频谱の重叠导致の失真称为混叠，而重建出来の信号称为原信号の混叠替身，因为这两个信号有同样の样本值。

一个频率正好是采样频率一半の弦波信号，通常会混叠成另一相同频率の波弦信号，但它の相位和振幅改变了。

二压缩感知

然而随着人们对信息需求量の增加，携带信息の信号带宽越来越宽，以此为基础の信号处理框架要求の采样速率和处理速度也越来越高，因而对宽带信号处理の困难在日益加剧．例如高分辨率地理资源观测，其巨量数据传输和存储就是一个艰难の工作。

另一描述和处理の理论框架，使得在保证信息不损失の情况下，用远低于奈奎斯特采样定理要求の速率采样信号，同时又可以完全恢复信号?即能否将对信号の采样转变成对信息の采样?如果这个问题

被解决，就可以极大地降低信号の采样频率及数据存储和传输代价，显著地降低信号处理时间和计算成本，并将带领信号处理进入一个新の革命时代．

近几年来出现の一种新颖の理论——Compressive Sensing表

明这是可能の．目前还没有一个统一の中文词汇与之对应，有人称

之为压缩传感，也有人称其为“压缩感知”。压缩感知理论与传统奈奎斯特采样定理不同，它指出，只要信号是可压缩の或在某个变换域是稀疏の，那么就可以用一个与变换基不相关の观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量の投影中以高概率重构出原信号，可以证明这样の投影包含了重构信号の足够信息．在该理论框架下，采样速率不决定于信号の带宽，而决定于信息在信号中の结构和内容．事实上，压缩感知理论の某些抽象结论源Kashin创立の范函分析和逼近论，最近由Candes，Romberg，Tao和Donoho等人构造了具体の算法并且通过研究表明了这一理论の巨大应用前景。

1信号の稀疏表示

如果一个信号中只有少数元素是非零の, 则该信号是稀疏の。通常时域内の自然信号都是非稀疏の, 但在某些变换域可能是稀疏の。这就需要采用信号の稀疏表示。信号の稀疏表示就是将信号投影到正交变换基时, 绝大部分变换系数の绝对值很小, 所得到の变换向量

是稀疏或者近似稀疏の, 可以将其看作原始信号の一种简洁表达。这是压缩传感の先验条件, 即信号必须在某种变换下可以稀疏表示。

由于一个长度为Nの一维离散时间信号, 可以表示为一组标准正交基

の线性组合：

其中，为列向量,N×1列

向量x是f の加权系数序列，。见x是信号f の等价表示，如果x只有很少の大系数, 则称信号f是可压缩の。如果x只有K个元素为非零, 则称x为信号fのK稀疏表示。

通常变换基可以根据信号本身の特点灵活选取, 常用の有离散

余弦变换基、快速傅立叶变换基、离散小波变换基、Curvelets基、Gabor基，当信号不能用正交基稀疏表示时, 可以采用冗余字典稀疏

表示。

2编码测量

已知长度为NのK稀疏信号x、测量矩阵求测量值。当x稀疏时可由得到。当x非稀疏时，首先把x稀疏表示x=Ψα，然后求测量值。Φの每一行可以看作是一个传感器（Sensor）,它与信号相乘，拾取了信号

の一部分信息。

为了重构信号，Candes和Tao给出并证明了传感矩阵必须满足约束等距性条件。对于任意K稀疏信号x和常数，如果

成立，则称矩阵满足约束等距性。Baraniuk给出约束等距性の等

价条件是测量矩阵Φ和稀疏表示の基Ψ不相关, 即要求Φの行

不能由Ψの列稀疏表示，且Ψの列不能由Φの行稀疏表示。由于Ψ是固定の, 要使得=ΦΨ满足约束等距条件，可以通过设

计测量矩阵Φ解决。已经证明当Φ是高斯随机矩阵时，传感矩阵

能以较大概率满足约束等距性条件。因此可以通过选择一个大小为

M×Nの高斯测量矩阵得到，其中每一个值都满足の独立

正态分布。其他常见の能使传感矩阵满足约束等距性の测量矩阵还包括一致球矩阵、二值随机矩阵、局部傅立叶矩阵、局部哈达玛矩阵以及托普利兹矩阵等。

3信号重构算法

信号重构算法是压缩传感理论の核心，是指由M次测量向量y重构

长度为Nの稀疏信号xの过程。因为，并且yの维数远远低

于xの维数，所以方程有无穷多解，无法重构信号。然而如果原始信

号是K稀疏の并且测量矩阵满足一定条件，理论证明，信号x可以由测量值y通过求解范数问题精确重构：

上式中，为向量の范数, 表示向量x 中非零元素の个数。Candes等指出, 如果要精确重构K稀疏信号x, 测量次数M（即y

の维数）必须满足。但Donoho指出，最小范数问题是一个NP-hard问题。鉴于此，研究人员提出了一系列求得次

最优解の算法，主要包括最小范数法、匹配追踪系列算法、迭代

阈值法以及专门处理二维图像问题の最小全变分法等。

4压缩感知の应用

压缩传感理论带来了信号采样理论の变革, 具有广阔の应用前景, 包括压缩成像、模拟信息转换、生物传感等。值得注意の是，Rice 大学已经成功设计出了一种基于压缩感知の新型单像素相机，在实践中为取代传统相机迈出了实质性の一步。以下主要讨论在通信领域中の应用。

1.雷达成像压缩传感技术可应用于雷达成像领域，与传统雷达

成像技术相比压缩传感雷达成像实现了两个重要改进：在接收端省去脉冲压缩匹配滤波器；同时由于避开了对原始信号の直接采样，降低了接收端对模数转换器件带宽の要求。Bhattacharya等将压缩传感理论应用到合成孔径雷达图像数据获取上, 解决了海量数据采集和存

储问题, 显著降低了卫星图像处理の计算代价。

2.信源/信道编码当原始信号具有稀疏性时，利用压缩采样理论可对其进行有效压缩，减少冗余信息压缩传感理论中关于稀疏性、随机性和凸最优化の结论可以直接应用于设计快速误差校正编码, 这

种编码方式在实时传输过程中不受误差の影响。

3．模拟/信息转换对于带宽非常高の信号，根据香农采样定理，要获得完整の信号信息，所采用の模数转换器必须有很高の采样频率。然而由于传感器及转换硬件性能の限制，获得の信号の带宽远远低于实际信号の带宽，存在较大の信息丢失。利用压缩传感理论首先获得

原始信号の线性测量，再利用后端DSP重构原始信号或直接计算原始信号の统计数据等信息。

4.信道估计把压缩传感应用于OFDM信道估计中，可以在使用较少导频の条件下获得很好の信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。

三比较

在过去の半个世纪里，奈奎斯特采样定理几乎支配着所有の信号或图像等の获取、处理、存储以及传输。它要求采样频率必须大于或等于信号带宽の两倍，才能不失真の重构原始信号。在许多实际应用中，例如高分辨率の数码装置及超带宽信号处理，高速采样产生了庞大の数据，为了降低存储，处理或传输成本，只保留其中少量の重要数据。由于采样后得到の大部分数据都被丢弃了，所以这种方式造成了采样资源の严重浪费。设想如果在采样の同时直接提取信号の少量重要信息，就可以大大降低采样频率，节约资源，提高效率而且仍能够精确重构原始信号或图像。这就是Donoho、Candes以及Tao等人提出压缩感知（Compressed Sensing、Compressive Sampling或Compressive Sensing，CS）]理论の主要思想。压缩感知理论指出：如果信号在某个变换域是稀疏の或可压缩の，就可以利用一个与变换基不相关の观测矩阵将变换所得の高维信号投影到一个低维空间上，根据这些少量の观测值，通过求解凸优化问题就可以实现信号の精确重构。

在传统理论の指导下，信号X の编解码过程如图1 所示：编码端

首先获得X のN 点采样值，经变换后只保留其中K 个最大の投影系数并对它们の幅度和位置编码，最后将编得の码值进行存储或传输。解压缩仅是编码过程の逆变换。实际上，采样得到の大部分数据都是不重要の，即K 值很小，但由于奈奎斯特采样定理の限制，采样点数N 可能会非常大，采样后の压缩是造成资源浪费の根本所在。

CS 很好の解决了这一问题，它将信号の采样、压缩及编码合并在了同一步骤中，不经过N 点采样の中间过程而直接得到信号の表示，其编解码过程如图2 所示。可压缩信号X 通过一个线性观测过程获得M个观测值后直接进行存储或传输。在满足一定の条件下接收端可以根据这M 个观测值通过一个非线性优化过程恢复出原信号X。

四总结

奈奎斯特频率采样在以往の科学研究中起到了中流砥柱の作用，这一点不容置疑。但是科学技术不断发展，压缩感知理论の诞生在学术界引起了极大の反响，已经对理论数学、计算数学、计算科学、概率论、信息论、信号处理、电子工程、光学工程等诸多领域产生了重要影响。在该理论框架下，采样速率不再取决于信号の带宽，而在很大程度上取决于两个基本准则：稀疏性和非相关性。本文围绕压缩感知の稀疏表示、测量矩阵の设计、重构算法三个核心问题，对其基本理论和主要方法进行了系统阐述。虽然压缩感知理论具有广阔の应用前景，但其理论研究还不完善，相应の应用研究还处于起步阶段，仍有许多问题有待解决。

尽管CS 体系还不完善，但它の出现已在信号处理及其他领域掀

起了一股浪潮，它为目前许多尚未解决の难题提供了新思路和新方法。CS 理论有着强大の生命力，将会开创更加广阔の应用前景。

知识产权法作业参考答案

《知识产权法》作业参考答案 一.名词解释 1.专利权。是指经专利主管机关依照法定程序授予申请人某项创造创造的专有性权利。 2.职务创造创造。是指执行本单位的任务, 或者主要是利用本单位的物质技术条件, 所完成的创造创造。 3.联合商标: 是指同一商标所有人在相同或类似的商品上使用的若干个近似商标。其中最先注册并使用的为正商标, 其余的为联合商标。 4.国外优先权: 是指如果某个成员国的国民就一项创造创造首先在任何成员国中提出专利申请, 自申请提出之日起的一定时间内( 对创造或实用新型专利申请是月, 对于外观设计专利申请是6个月) , 她如果在别的成员国也提出了同样的申请, 则别的成员国都必须承认该申请在第一个国家中递交的日期 , 并把它看作是在本国递交申请的日期。 5.防御商标: 指驰名商标的所有人在不同类别的商品上注册了同一个商标。最先使用的商品上为正商标, 在其它商品上使用的同一商标为防御商标。 6.放映权: 指经过放映机.幻灯权等技术设备公开再现美术.摄影.电影和以类似摄制电影的方法创作的作品等的权利。 7.作品: 指文学.艺术和科学领域内, 具有独创性并能以某种有形形式复制的智力创作成果。 8.专利标记权: 指专利权人有权在其专利产品或者该产品的包装上标明专利标记和专利号的权利。 9.集体商标: 指由工商业团体.协会等集体组织所有, 由其成员共同使用的

商标。 10.邻接权: 又称作品传播者权, 指作品的传播者对其在传播作品过程中所创造的劳动成果所享有的权利。 11.作品: 指文学.艺术和科学领域内, 具有独创性并能以某种有形形式复制的智力创作成果。 12.创造。是指对产品.方法或其改进所提出的新的技术方案。 13.职务创造创造。是指执行本单位的任务, 或者主要是利用本单位的物质技术条件, 所完成的创造创造。 二.填空 1.《垄断法规》 2.创造性贡献的自然人 3.最先申请的人 4.普通商标和驰名商标作品原件的合法持有人 5.核准注册 6.三年 7.被视为作者 8.30天 9.三个月内10.六个月 11.《巴黎公约》 12.最先申请的人 13.三个月内14.原件所有权 15.三个月内 16. 权利要求书 17.视为作者 18.国务院有关主管部门 19.三个月内 20.核准注册21.核准注册; 22.三个月内; 23.县级以上的行政区划; 25.合法持有人; 26.著作人身权。 三.辨析题 1.错, 由国务院专利行政机关负责专利的受理和审批。 2.错, 都能够转让。 3.错, 不能转让。 4.错, 也能够适用于外国人。 5.错, 允许。 6.错, 应进行变更登记。 7.错, 只有需要变更注册商标图形.文字或其组合的应当重新提出注册申请。

幅相频率特性图—奈奎斯特Nyquist图

第二章控制系统的数学模型 1．本章的教学要求 1）使学生了解控制系统建立数学模型的方法和步骤； 2）使学生掌握传递函数的定义、性质及传递函数的求取方法； 3）掌握典型环节及其传递函数； 4）掌握用方框图等效变换的基本法则求系统传递函数的方法。 2．本章讲授的重点 本章讲授的重点是传递函数的定义、性质；用方框图等效变换的基本法则求系统传递函数的方法。 3．本章的教学安排 本课程预计讲授10个学时

第一讲 2.1 线性系统的微分方程 1．主要内容： 本讲介绍数学模型定义、特点、种类；主要介绍控制系统最基本的数学模型——微分方程，通过举例说明列写物理系统微分方程的基本方法和步骤。 2．讲授方法及讲授重点： 本讲首先给出数学模型定义，说明为什么建立数学模型；介绍建立数学模型的依据；介绍数学模型特点，重点说明相似系统的概念、模拟的概念，由此引出今后研究控制系统问题都是在典型数学模型基础上进行的；介绍数学模型种类，说明本课程主要介绍微分方程、传递函数、频率特性形式数学模型。 其次，本讲主要以电气系统为例介绍列写物理系统微分方程的方法和步骤，通过例题的详细讲解，使学生了解微分方程是描述控制系统动态性能的数学模型，熟悉在分析具体的物理系统过程中，要综合应用所学过的物理、力学、机械等学科的知识。 3．教学手段： Powerpoint课件与黑板讲授相结合。 4．注意事项： 在讲授本讲时，应说明列写物理系统微分方程的依据是系统本身的物理特性，本课程主要讲授物理系统微分方程列写的方法和步骤。 5．课时安排：1学时。 6．作业：p47 2-1 7．思考题：复习拉普拉斯(Laplace)变换

西电计算机视觉大作业

数字水印技术 一、引言 随着互联网广泛普及的应用，各种各样的数据资源包括文本、图片、音频、视频等放在网络服务器上供用户访问。但是这种网络资源的幵放也带了许多弊端，比如一些用户非法下载、非法拷贝、恶意篡改等，因此数字媒体内容的安全和因特网上的侵权问题成为一个急需解决的问题。数字水印作为一项很有潜力的解决手段，正是在这种情况下应运而生。 数字水印（技术是将一些代表性的标识信息，一般需要经过某种适合的变换，变换后的秘密信息（即数字水印），通过某种方式嵌入数字载体（包括文档、音频、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在发生产权和内容纠纷时，通过相应的算法可以提取该早已潜入的数字水印，从而验证版权的归属和内容的真伪。 二.算法原理 2.1、灰度图像水印 2.1.1基本原理 处理灰度图像数字水印，采用了LSB（最低有效位）、DCT变换域、DWT变换域三种算法来处理数字水印。在此过程中，处理水印首先将其预处理转化为二值图像，简化算法。 （1）LSB算法原理：最低有效位算法(Least Sig nificant Bit , LSB)是很常见的空间域信息隐藏算法, 该算法就是通过改变图像像素最不重要位来达到嵌入隐秘信息的效果, 该方法隐藏的信息在人的肉眼不能发现的情况下, 其嵌入方法简单、隐藏信息量大、提取方法简单等而获得广泛应用。LSB 信息嵌入过程如下: S′=S+f S ,M 其中,S 和S′分别代表载体信息和嵌入秘密信息后的载密信息;M为待嵌入的秘密信息, 而隐写分析则是从S′中检测出M以至提取M 。 （2）DCT算法原理：DCT 变换在图像压缩中有很多应用，它是JPEG，MPEG 等数据

奥鹏学习《知识产权法》作业答案

期末作业考核 《知识产权法》 满分100分 一、名词解释（每题3分，共15分） 1、复制权 答:复制权是以复印、录音、录像、翻录、翻拍等方式将作品制作一份或多份的权利。 2、强制许可 答:强制许可是指著作权法规定的、由著作权主管机关在特定条件下，强制性地许可他人使用著作权人已经发表的作品的制度。 3、新颖性 答:根据我国《专利法》第22条第2款规定，新颖性是指该发明或实用新型不属于现有技术；也没有任何单位或者个人就同样的发明或实用新型在申请日以前向专利局提出过申请，并记载在申请日后公布的专利申请文件或者公告的专利文件中。 4、初步审查 答:初步审查是《商标法》规定的核准注册商标的必经程序，意味着形式审查和实质审查告一段落，意味着商标局的相关审查认为商标注册申请符合调理法律的规定。 5、自愿注册原则 答:是指法律允许商标使用人根据自己的需要和意愿决定是否申请注册。 二、简答题（每题10分，共40分） 1、简述确定作品发表应具备的条件。

答:（1）必须属于创作，而非抄袭，须有独创性。 （2）必须属于文学、艺术和科学范围的创作。 （3）必须有一定表现形式。 2、简述发明人的特征。 答:（1）著作权人主观上有发表自己作品的意愿，作品被发表符合作者的意志； （2）著作权人客观上实施了发表行为，并且产生了使作品公之于众的结果。 只有具备上述条件，才属作品已发表，作者依法享有发表权。 3、简述职务发明创造的构成条件。 答:依专利法规定，下列发明属于职务发明创造： （1）执行本单位的任务所完成的发明创造； （2）主要是利用本单位的物质条件所完成的职务发明创造。 4、简述我国商标注册的原则。 答:①申请在先原则 是指两个或两个以上的申请人，在相同或类似的商品上以同样或类似的商标注册申请时，申请在先的，可以获得商标专用权，而申请在后的予以驳回。 ②自愿注册原则 是指商标使用人是否申请商标注册取决于自己的意愿。 ③优先权原则 申请优先权：商标注册申请人自其商标在外国第一次提出商标注册申请之日起六个月内，又在中国就相同商品以同一商标提出商标注册申请的，依照该外国同中国签订的协议或者共同参加的国际条约，或者按照相互承认优先权的原则，可以享有优先权。 展览优先权：商标在中国政府主办的或者承认的国际展览会展出的商品上首次使用的，自该商品展出之日起六个月内，该商标的注册申请人可以享有优先权。 三、论述题（每题15分，共45分）

机器人视觉大作业

机器人视觉论文 论文题目：基于opencv的手势识别院系：信息科学与工程学院 专业：信号与信息处理 姓名：孙竟豪 学号：21160211123

摘要 文中介绍了一种易于实现的快速实时手势识别算法。研究借助计算机视觉库OpenCV和微软Visual Studio 2008 搭建开发平台，通过视频方式实时提取人的手势信息，进而经二值化、膨胀腐蚀、轮廓提取、区域分割等图像处理流程甄别出当前手势中张开的手指，识别手势特征，提取出人手所包含的特定信息，并最终将手势信息作为控制仪器设备的操作指令，控制相关设备仪器。 0、引言 随着现代科技的高速发展及生活方式的转变，人们越发追求生活、工作中的智能化，希望享有简便、高效、人性化的智能操作控制方式。而伴随计算机的微型化，人机交互需求越来越高，人机友好交互也日益成为研发的热点。目前，人们已不仅仅满足按键式的操作控制，其目光已转向利用人体动作、表情变化等更加方便、友好、直观地应用智能化交互控制体系方面。近年来，国内外科学家在手势识别领域有了突破性进展。1993 年B．Thamas等人最先提出借助数据手套或在人手粘贴特殊颜色的辅助标记来进行手势动作的识别，由此开启了人们对手势识别领域的探索。随后，手势识别研究成果和各种方式的识别方法也纷然出现。从基于方向直方图的手势识别到复杂背景手势目标的捕获与识别，再到基于立体视觉的自然手势识别，每次探索都是手势识别领域内的重大突破。 1 手势识别流程及关键技术 本文将介绍一种基于 OpenCV 的实时手势识别算法，该算法是在现有手势识别技术基础上通过解决手心追踪定位问题来实现手势识别的实时性和高效性。 基于 OpenCV 的手势识别流程如图 1 所示。首先通过视频流采集实时手势图像，而后进行包括图像增强、图像锐化在内的图像预处理，目的是提高图像清晰度并明晰轮廓边缘。根据肤色在 YCrCb 色彩空间中的自适应阈值对图像进行二值化处理，提取图像中所有的肤色以及类肤色像素点，而后经过膨胀、腐蚀、图像平滑处理后，祛除小块的类肤色区域干扰，得到若干块面积较大的肤色区域; 此时根据各个肤色区域的轮廓特征进行甄选，获取目标手势区域，而后根据目标区域的特征进行识别，确定当前手势，获取手势信息。

知识产权法练习题_答案

浙江大学远程教育学院 《知识产权法》练习题答案 第一部分著作权法 一、名词解释 1.自然人作者是通过自己的独立构思，运用自己的创作技巧和方法，直接创作出反映自己个性和特点的作品的人。 2.创作是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动。 3.著作权亦称版权，是指作者及其他著作权人对其创作的文学、科学和艺术作品依法所享有的权利。著作权属于民事权利，包括人身权和财产权两大类。著作权是一种对世权，属于绝对权。 4.作品是指文学、艺术和科学领域内，具有独创性并能以某种有形形式复制的智力创作成果。 5.独创性，亦称原创性，是作品的必要构成要件之一，独创性要求作品必须是作者自己独立创作的结果，即作者对作品的整体构思和具体的表达经过自己的独立思考，不是抄袭、剽窃他人的作品。在独创性的认识上，独创性与创造性不同，作品雷同并不意味着没有独创性。独创性并不排除在法律规定的范围内对他人作品的参考、引用和借鉴。 6.演绎作品，是对原作进行改编、翻译、注释、整理后产生的作品。由于演绎作品在原作品的基础上加入演绎作者独创性的二度创作，因此演绎作品是一种新作品。演绎作品也享有著作权。在作者对自己作品进行改编、翻译、整理时就会享有基于原作品和基于演绎作品而产生的双重著作权。在行使演绎作品著作权时不得损害原作品的著作权。 7.发表权是著作人身权的内容之一，是指决定作品是否公之于众的权利。所谓公之于众，即披露作品并使作品处于为公众所知的状态。发表权只能行使一次，通常不能转移和继承，如果因作品而产生的权利涉及第三人的，发表权往往还受到第三人权利的制约。 8.修改权是指作者修改或者授权他人修改其作品的权利。修改是对原作品的完善，是再创作活动，修改作品的权利理所当然地属于作者，但是在某些情况下，

奈奎斯特第一准则

奈奎斯特第一准则 一、 实验目的 1、 理解无码间干扰数字基带信号的传输。 2、 掌握升余弦滚降滤波器的特性。 3、 通过时域、频域波形分析系统性能。 二、 实验内容 1. 利用system view 建立一个仿真系统验证奈奎斯特第一准则。 三、 基本原理 传输数字基带信号受到约束的主要因素是系统的频率特性，当基带脉冲信号通过系统时，系统的滤波作用使脉冲拖宽，在时域上，它们重叠到附近的时隙中去。接收端按约定的时隙对各点进行抽样，并以抽样时刻测定的信号幅度为依据进行判决，来导出原脉冲的消息，若重叠到临近时隙内的信号太强，就可能发生错误判决，从而产生码间串扰。 奈奎斯特第一准则给出了消除这种码间干扰的方法，并指出了信道带宽与码速率的基本关系，即 N N b b B f T R 221=== 其中R b 为传码率，单位为B/s （波特/秒）。f N 和B N 分别为理想信道的低通截止频率和奈奎斯特带宽。 假定有一数字基带信号，其码速率为100b/s ，则按照奈奎斯特第一准则，为保证数字基带信号的无失真传输，传输信道的带宽必须要在50Hz 以上。同理，如果数字基带信号的码速率高于100b/s ，则在50Hz 的带宽下不能保证信号的无失真传输。 四、 实验步骤 1、 设定系统的仿真时间参数：采样频率设定为1000Hz ，采样点位512个 2、 放置信号源：码速率为100b/s 的伪随机信号 3、 放置用于整型的升余弦滚降低通滤波器，其截止频率设定为50Hz ，在60Hz 处有-60dB 的衰落，相当于一个带宽为50Hz 的信道 4、 为了模拟传输的噪声，将低通滤波器的输出叠加上一个高斯噪声，设定其标准差为0.1。 5、 接收端由一个低通FIR 滤波器、一个抽样器、一个保持器和一个缓冲器组成，分别完成信号的滤波，抽样，判决以及整型输出。其中抽样器的抽样频率与数据信号的数据率一致，设为100Hz 。为了比较发送端和接收端的波形，在发送端的接收器前

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

东财《知识产权法》在线作业三-0024参考答案

东财《知识产权法》在线作业三-0024 试卷总分:100 得分:100 一、单选题(共15 道试题,共60 分) 1.商标的使用许可合同应在（）内到商标局备案 A.15天 B.1个月 C.3个月 D.6个月 答案:C 2.刘某由所在工作单位安排，承接了一个国家软科学研究项目，在工作期间出版了一本有关企业管理方面的专著并获稿费15000 元，此稿酬应归谁所有？ A.应全部归刘某所在单位 B.归刘某所有,由刘某所在单位缴纳所得税 C.归刘某所有,但刘某应缴纳个人所得税 D.归刘某所在单位,但应拿出一部分奖励刘某 答案:C 3.甲受乙的委托，为乙画了一幅肖像。双方未就这幅画的版权归属作出约定。乙去世后，其继承人丙将这幅画卖给丁。丁未经任何人同意，将这幅画复制出售。对丁的这一行为应当如何认定？ A.丁的行为是合法行使权利的行为 B.丁侵犯了甲的著作权 C.丁侵犯了乙的著作权 D.丁侵犯了丙的著作权 答案:B 4.根据我国法律，在以下哪一种情况下，引用他人作品不构成侵权？ A.引用目的在于填补引用人作品在某些方面的空白 B.所引用部分构成引用作品的主要部分或实质部分 C.引用时未注出处,足以使读者误以为被引用部分是引用者的见解 D.引用目的是为了介绍该作品,但引用数量达到了被引用作品的四分之一 答案:D 5.某学院教师甲在某大学进修时，获取了该大学教授乙编制的考试试卷后，便自行将该套试卷收入其编写的《复习指南》，并将该《指南》出版。在此，甲（） A.不侵权,因为试卷不属于著作权法的适用对象 B.不侵权,因为试卷经首次考试后便进入了公有领域 C.侵权,因为试卷是著作权法的保护对象 D.是否侵权,应根据具体情况而定 答案:D 6.某厂技术员张某利用工作之便，编写了一本《机床修理与调试》。为该书的著作权归属问题张某与工厂发生争议。依照法律，该书的著作权：

车牌识别综合实验报告大作业

数字图像处理综合实验报告 车牌识别技术（LPR） 组长：__ ******_____ 组员：___ _****** _ ___ _******_____ ____ _*******___ 指导老师：___ *******_____ *****学院****学院 2010年6月10日

实验五车牌识别技术（LPR） 一、实验目的 1、了解车牌识别系统的实现，及车牌识别系统的应用； 2、了解并掌握车牌识别系统如何实现。 二、实验内容 1、车牌识别系统的图像预处理、 2、车牌定位、 3、字符分割 4、字符识别 三、实验原理 车辆牌照识别（LPR）系统是一个专用的计算机视觉系统，它能够自动地摄取车辆图像和识别车牌号码，可应用在公路自动收费、停车场管理、失窃车辆侦察、门卫系统、智能交通系统等不同场合。LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理自动化的进程。 1、预处理 摄像时的光照条件，牌照的整洁程度，摄像机的状态（焦距，角度和镜头的光学畸变），以及车速的不稳定等因素都会不同程度的影响图像效果，出现图像模糊，歪斜或缺损，车牌字符边界模糊不清，细节不清，笔画断开，粗细不均等现象，从而影响车牌区域的分割与字符识别的工作，所以识别之前要进行预处理。预处理的包括： 1）消除模糊—— 用逆滤波处理消除匀速运动造成的图像运动模糊 2）图像去噪。 通常得到的汽车图像会有一些污点，椒盐噪声，应用中值滤波 3）图像增强 自然光照度的昼夜变化会引起图像对比度的不足，所以必须图像增强，可以采用灰度拉伸，直方图均衡等 通过以上处理，提高了图像的质量，强化了图像区域。

2、车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。 ? 图像的灰度化 ? 图像灰度拉伸 ? 对图像进行边缘检测 采用Sobel 算子经行边缘检测 该算子包含两组3*3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下: A Gx *]101202101?????+-+-+-?????= and A *121000121Gy ?? ?? ? ---+++?????= 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。 2 y 2 x G G G += 然后可用以下公式计算梯度方向。 ??? ? ??=x y G G arctan θ 在以上例子中，如果以上的角度θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。 ? 对其进行二值化 ? 纹理分析法 行扫描行法是利用了车牌的连续特性。车牌区域有连续7个字符，而且字符与字符之间的距离在一定范围内。定义从目标到背景或者从背景到目标为一个跳变。牌照区域相对于其它非车牌区域跳变多，而且间距在定范围内和跳变次数大于一定次数，并且连续满足上述要求的行要达到一定的数目。 从下到上的顺序扫描，对图像的每一行进行从左向右的扫描，碰到跳变点记录下当前位置，如果某行连续20个跳变点以上，并且前一个跳变点和后一个跳变点的距离在30个像素内，就记录下起始点和终止点位置，如果连续有10行以上这样的跳变点，我们就认为该区域就是车牌预选区域。 3、字符分割： 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。 ? 车牌区域灰度二值化

人工神经网络大作业

X X X X 大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010 年12 月22 日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1. 1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元, 通过广泛的突触联系形成的信息处理集团, 其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1) 神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站, 它构成各神经元之间广泛的联接。(3) 大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物, 其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1. 2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系, 这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法: ①神经生物学模型方法, 即根据微观神经生物学知识的积累, 把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚, 在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法, 即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性, 然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1. 3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能, 是一门新兴的前沿交叉学科, 其概念以T.Kohonen. Pr 的论述最具代表性: 人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性) 组成的并行互联网络, 它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1. 4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题: 模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1. 5理论局限性 (1) 受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性, 目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅, 对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2) 尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网, 节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

《知识产权法》练习题答案

回复回复作业 知识产权法 1：[单选题]在我国就新型电视机的制造方法可以提出（）。 A：发明和实用新型专利申请 B：发明和外观设计专利申请 C：发明、实用新型和外观设计专利申请 D：发明专利申请，不能申请实用新型或外观设计专利 参考答案：D 2：[单选题]依我国著作权法规定，下列各项中，不适用于著作权法保护的是（） A：时事新闻 B：《新闻学》一书 C：新闻评论 D：《新闻调查》节目 参考答案：A 3：[多选题]下列关于知识产权、知识产权法的说法正确的有（） A：知识产权法是私法 B：知识产权法是民法的特别法 C：知识产权是私权 D：知识产权基本上可以说属于无形财产权的范畴 参考答案：ABCD 4：[单选题]某杂志社的期刊名称设计新颖，具有独特的含义，并且产生了广泛而良好的社会声誉，特咨询某律师其名称可以获得哪些法律保护。就该问题，该律师的下列哪种回答既符合法律规定又能最大限度地保护当事人的利益？（） A：著作权法、商标法、反不正当竞争法 B：著作权法、商标法 C：著作权法、反不正当竞争法 D：商标法、反不正当竞争法 参考答案：A 5：[单选题]初步审定予以公告的商标被提出异议，经过审理裁定异议不成立予以核准注册的，商标权保护期的起算日是（） A：核准注册日 B：公告日 C：商标申请日 D：初审公告3个月期满之日 参考答案：D 6：[单选题]下列关于汇编作品的表述，正确的是（） A：汇编作品属于合作作品的范畴 B：汇编作品必须是由若干享有著作权的作品或者作品片断汇集编排而成 C：汇编作品的著作权由汇编人享有 D：汇编作品的著作权由汇编人和被汇编作品的著作权人共同享有 参考答案：C 7：[多选题]下列关于地理标志、地理标志权的说法，正确的有（）

奈奎斯特判据

5.4 频域稳定判据 5.4.1 奈奎斯特稳定判据 闭环控制系统稳定的充要条件是：闭环特征方程的根均具有负的实部，或者说，全部闭环极点都位于左半s 平面。第3章中介绍的劳斯稳定判据，是利用闭环特征方程的系数来判断闭环系统的稳定性。这里要介绍的频域稳定判据则是利用系统的开环频率特性)(ωj G 来判断闭环系统的稳定性。 频域稳定判据是奈奎斯特于1932年提出的，它是频率分析法的重要内容。利用奈奎斯特稳定判据，不但可以判断系统是否稳定（绝对稳定性），也可以确定系统的稳定程度（相对稳定性），还可以用于分析系统的动态性能以及指出改善系统性能指标的途径。因此，奈奎斯特稳定判据是一种重要而实用的稳定性判据，工程上应用十分广泛。 1．辅助函数 对于图5-33所示的控制系统结构图，其开环传递函 数为 )()()()()(0s N s M s H s G s G = = （5-59） 相应的闭环传递函数为 )()()()() (1)()(1)()(000s M s N s G s N s N s G s G s G s +=+=+=Φ （5-60） 式中，为开环传递函数的分子多项式，阶；为开环传递函数的分母多项式，阶，。由式(5-59)、式(5-60)可见，)(s M m )(s N n m n ≥)()(s M s N +和分别为闭环和开环特征多项式。现以两者之比构成辅助函数 )(s N ()()()1()() M s N s F s G s N s +==+ （5-61） 实际系统传递函数分母阶数n 总是大于或等于分子阶数，因此辅助函数的分子、分母同阶，即其零点数与极点数相等。设)(s G m 1z ?，2z ?，…，n z ?和1p ?，，…，分别为其零、极点，则辅助函数可表示为 2p ?n p ?)(F s ) ())(()())(()(2121n n p s p s p s z s z s z s s F ++++++=L L （5-62）

《知识产权法》网课慕课作业题答案

第一节 1.以下不属于知识产权范围的是（）（1/1分） 正确答案: A、经营权 2.单选关于知识产权，以下不正确的说法是（） （1/1分） 正确答案: D、知识产权仅保护创造性智力成果 3.单选关于知识产权，下列哪些选项是错误的（）。 （1/1分） 正确答案: 知识产权不属于民事权利 答案解析: 知识产权是一种无形财产。知识产权是在传统物权、债权、人身权基础上发展起来的一种新型民事权利，与传统民事权利相比，有许多突出的特点。是一种有别于财产所有权的无形财产权。权利客体的非物质性是知识产权区别于财产所有权的本质特性。知识产权的客体即知识产品是一种没有形体的精神财富，客体的非物质性是知识产权的本质属性所在。 4.单选狭义的知识产权包括（）（1/1分） 正确答案: A、工业产权和版权 答案解析:

无 5.单选下列选项中不具有时间性的知识产权是( ) （1/1分） 正确答案: A、商号权 答案解析: 6.多选知识产权的特征包括（）。 （1/1分） 正确答案: 知识产权的法律确认性 知识产权的专有性 知识产权的地域性 知识产权的时间性 答案解析: Explanation 知识产权基于其无形财产权的属性，具有以下基本特征：（1）知识产权是一种专有性的民事权利（专有性）；（2）知识产权的效力受到地域的限制（地域性）；（3）知识产权在法律规定的期间内受到保护（时间性） 7.多选知识产权的基本特征有（） （1/1分） 正确答案:

A、客体的无形性 B、专有性 C、地域性 D、.时间性 答案解析: 8.多选《世界知识产权组织公约》界定的知识产权范围包括( )。 （1/1分） 正确答案: 著作权 商号权 制止不正当竞争的权利 答案解析: 9.多选下列哪些属于我国知识产权法的渊源？ （1/1分） 正确答案: 《集成电路xx设计保护条例》 《中华人民共和国宪法》 《xx民法通则》 《xx商标法》 答案解析: 10.多选我国已经参加了很多保护知识产权的国际公约，其中包括( )。

计算机辅助几何设计大作业

Bezier曲线和B样条曲线的研究 高晶英 （内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000） 摘要：本文简单的介绍了计算机辅助几何设计的历史背景以及计算机辅助几何中的Bezier 曲线和B样条曲线的概念. 关键词：计算机辅助几何设计；Bezier曲线；B样条曲线 THE RESEARCH OF BEZIER CURVE AND B-SPLINE CURVE Gao Jingying (Inner Mongolia University for the Nationalities College of Mathematics, Inner Mongolia Tongliao 028000 ) Abstract: This paper briefly describes the historic background of computer-aided geometric design and concept of Bezier curve and B-spine curve. Key words: Computer-aided geometric design; Bezier curve; B-spine curve 1 引言 计算机辅助几何设计（CAGD）主要研究以复杂方式自由变化的曲线曲面，即所谓的自由型曲线曲面，其中参数曲线曲面造型与形状调整是CAGD的一个重要内容。它起源于汽车制造、飞机、船舶的数学放样和外形设计，随着计算机的出现二产生并迅速发展起来的一门独立的新兴交叉学科。它与近代数学的许多分支学科，如应用数值分析、逼近论、微分几何、应用计算方法、代数几何学、高等代数、拓扑学、微分方程与偏微分方程、分形学、小波分析等，并与一些应用性较强的现代科技知识相互渗透，如计算几何、实体造型、图形图像学、数据结构、计算机程序语言、机械设计和加工制造等学科，是计算机辅助设计、计算机辅助制造等应用系统设计开发的理论基础。CAGD主要解决在计算机图像系统的环境下对几何外形信息的计算机表示、逼近以及用计算机控制、分析有关形状信息等问题。随着计算机技术的飞速发展，计算机辅助几何设计在近三十年来也得到了飞速发展。其研究工作开始于二十世纪六十年代，在几代学者的共同努力下，曲线曲面的表示和造型已形成了较为完备的几何理论体系。CAGD的造型方法和相关的理论已广泛地应用于其他技术领域，如游戏动画制作、计算机视觉、工业造型、建筑设计等。 曲线曲面造型理论是CAGD和CG（Computer Graphics：计算机图形）的重要的内容之一，即研究用计算机来表示、分析、显示和设计关于曲线曲面的相关问题自上世纪六十年代由Coon、Bezier等大师奠定其理论基础以来，已经取得了长足的发展。 工业产品的外形一般可分为两大类：一类是如平面、圆、圆锥面、柱面、球面、等解析曲面组成的外形，许多的机械零件都是归属于这一类，通过利用画法几何和机械制图就可以清楚地表示、传递它内存的形状信息。第二类通常是不能借助初等解析式来表示的曲面构成，而是以较为复杂的方式自由变化的曲线曲面，也就是通常意义下的自由形状的曲线、曲面构成，例如轮船、汽车、飞机等零部件外形。CAGD的主要研究对性是自由形状的曲线、曲面，CAGD的首要任务是建立曲线或曲面的数学模型，即利用直观有效的曲线曲面造型设计技术来对曲线曲面进行恰当的表示、清晰的显示和快速的处理。自由曲线曲面通常用参数方程来表示，相应的曲线或曲面被称为参数曲线或参数曲面。 2 Bezier曲线的研究 Bezier曲线是以“逼近”为基础, 先勾画折线多边形、然后用光滑的参数曲线去逼近这

《知识产权法》形成性考核册作业参考答案

《知识产权法》形成性考核册作业1参考答案 一、名词解释（每小题2分，共20分） 1、知识产权法：知识产权法是调整因创造、使用智力成果而产生的，以及早确认、保护和形式治理成果所有人的知识产权的过程中所发生的各种社会关系的法律规范的总称 2、商品装潢：是指在商品或其包装、容器以及其他附着物上所进行的装饰。 3、商品商标：指使用于商品之上的商标，根据使用者的不同，分为制造商标和销售商标。 4、证明商标：也称保证商标，是指由对某种商品或服务具有检测和监督能力组织所控制，而由其以外的人使用在商品或服务上，用以证明该商品或服务的原产地、原料、制造方法、质量、精确度或其他特定品质的商品商标或服务商标。 5、注册商标：经国家商标主管机关核准注册的商标。 二、简答题（每小题10分，共40分） 1、请按你的理解给知识产权概念下个定义。 答：知识产权是治理成果所有人和使用人给予自己所拥有的智力成果而依法享有的各项民事权利的总和，包括著作权、商标权、专利权、阀线圈、发明权以及其他科技成果权。知识产权是一个随着科学技术、文学艺术的发展而不断拓展和深化的概念。 2、请试述知识产权的法律性质。 知识产权是一种无形财产权，是一种特殊的民事权利，这就是知识产权的法律性质。（1）知识产权的客体是智力成果，智力成果是一种没有形体的知识形态的产品；（2）智力成果具有使用价值和价值是它成为知识财富和知识商品的理论依据；（3）知识财富经过法律的确认或授予才成了知识产权，成为一种特殊的民事权利。 3、请试述知识产权的范围。 知识产权的范围，有广义和狭义两种。 广义的知识产权范围，为两个主要的保护知识产权的国际公约所界定。 第一：1967年签订的《世界知识产权组织公约》指出，知识产权应包括关于文学、艺术和科学作品等权利。 第二：1995年1月1日成立的世界贸易组织的《与贸易有关的知识产权协议》规定的范围，包括版权与邻接等权。. 目前基本上国际上都是以这两个协议所界定的范围为知识产权的

人工智能大作业

人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速

的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上，经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量，知识就是智能，发现客观规律，运用知识解决问题都是有智能的表现，而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识，因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:

知识产权法作业答案

第一章著作权概述 一、名词解释 1.自然人作者：是指通过自己的抽象思维活动，采用一定的客观表现方式直接创作作品的人。 2.创作：指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动。 3.著作权：亦称版权，是指作者或者其他著作权所有人对文学、艺术和科学作品依法享有的专有权利。 二、单项选择题 1.著作权的产生和保护注重的是（B ） A.作者的思想、理论、观念等思维 B.作品的内容和形式 C.作者对某一作品的特定表达 D.作品内容本身 2.我国著作法中，著作权与下列哪一项系同一概念（D ） A.出版权 B.作者权 C.专有权 D.版权 3.《著作权法》所调整和保护的对象是（D ） A.版权 B.著作权 C.与著作权有关的权利 D.著作权和与著作权有关的权利 4.根据《著作权法》规定，中国公民的著作权在下列情况下产生？（C ） A.随作品的发表而自动产生 B.随作品的创作完成而自动产生 C.在作品以一定物质形态固定后自动产生 D.在作品上回流版权标记后自动产生 三、多项选择题 1.著作权的特点在于（ABD ） A.著作权因作品创作而自动产生 B.著作中的人身权不得转让 C.著作权没有保护期限的限制 D.著作权保护期限届满，一切著作权均不再受到保护 2.著作权的法律性质属于（BD ） A.抗辩权 B.专有权 C.对人权 D.绝对权

3.我国著作权法体现的主要原则有（ABCD ） A.保护作者权益原则 B.鼓励优秀作品传播原则 C.作者利益与公众利益协调一致的原则 D.与国际著作权发展趋势保持一致的原则 4.我国对著作权的保护体现在以下哪些法律中？ A.民法通则 B.继承法 C.刑法 D.宪法 四、不定项选择题 1.著作权与所有权的区别主要表现为（ABCD ） A.保护对象不同 B.权利产生的程序不同 C.权利的存续期间不同 D.权利的效力空间不同 2.对作品著作权的保护立法目的是（AC ） A.保护作者合法权利 B.保护商业领域内的商品或服务的特定标记 C.鼓励创新，促进人类文明发展、文化繁荣和科学进步 D.保护工业领域内的有关产品或制造方法的具体技术方案 五、简答题 1.著作权与商标权有哪些区别与联系？ 答：著作权和商标权同属于知识产权，具有专有性、地域性、时间性等共性。其区别在于保护的对象不同和取得的方式不同。商标权保护的对象是注册商标，而著作权保护的对象是文学、艺术和科学作品。著作权一般基于创作而自动产生。商标权则要按法定程序申请，经有关政府部门审查和授权后才取得。 2.著作权与专利权有哪些区别与联系？ 答：著作权和专利权同属于知识产权，具有专有性、地域性、时间性等共性。其区别在于保护的对象不同和取得的方式不同。专利权保护的对象是发明创造，而著作权保护的对象是文学、艺术和科学作品。著作权一般基于创作而自动产生。专利权则要按法定程序申请，经有关政府部门审查和授权后才取得。著作权和专利权的区别还表现为：第一，著作权只保护作品的表现形式，而不保护作品的思想和内容；而专利权保护则体现在发明创造中的技术思想和技术方案。第二，著