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概率論課件ProbabilityTheory主講人:2024年5月13日從頻率到概率
2024/5/13ProbabilityTheory2古典概型
2024/5/13ProbabilityTheory3條件概率
2024/5/13ProbabilityTheory4隨機(jī)變量
2024/5/13ProbabilityTheory5隨機(jī)變量
2024/5/13ProbabilityTheory6隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2024/5/13ProbabilityTheory7隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2024/5/13ProbabilityTheory8隨機(jī)變量
2024/5/13ProbabilityTheory9隨機(jī)變量
2024/5/13ProbabilityTheory10隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2024/5/13ProbabilityTheory11隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2024/5/13ProbabilityTheory12隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2024/5/13ProbabilityTheory13大數(shù)定律
2024/5/13ProbabilityTheory14中心極限定理
2024/5/13ProbabilityTheory15中心極限定理
2024/5/13ProbabilityTheory16噪聲聲音的“顏色”顏色:人眼對(duì)于不同波長(zhǎng)的光的混合的感知每種頻譜對(duì)應(yīng)于一種顏色,不同頻譜可能對(duì)應(yīng)于相同的顏色聲音也是一種波白噪聲在某頻率范圍內(nèi)所有頻率的聲音均勻混合類比:白光(紅橙黃綠青藍(lán)紫,頻率逐漸增加)例:電視機(jī)無(wú)信號(hào)時(shí)的沙沙聲、海浪拍打巖石的聲音有色噪聲粉噪聲:低頻強(qiáng)高頻弱藍(lán)噪聲:低頻弱高頻強(qiáng)2024/5/13ProbabilityTheory17噪聲
2024/5/13ProbabilityTheory18噪聲圖像處理中的噪聲圖像的量化:把連續(xù)的顏色場(chǎng)用計(jì)算機(jī)中有限的顏色種類盡可能接近原圖地表示出來(lái)(下圖給出了一RGB0~255的圖像轉(zhuǎn)換為0/255的結(jié)果)2024/5/13ProbabilityTheory19噪聲
2024/5/13ProbabilityTheory20噪聲
2024/5/13ProbabilityTheory21噪聲2024/5/13ProbabilityTheory22噪聲
2024/5/13ProbabilityTheory23蒙特卡洛積分
2024/5/13ProbabilityTheory24蒙特卡洛積分
2024/5/13ProbabilityTheory25蒙特卡洛積分
2024/5/13ProbabilityTheory26蒙特卡洛積分
2024/5/13ProbabilityTheory27蒙特卡洛積分
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