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图像算法基础涵盖图像处理和计算机视觉领域。
常见的算法包括：边缘检测（如Sobel算子），图像增强（如直方图均衡化），特征提取（如HOG），图像分割（如K-means聚类），目标检测（如YOLO），图像分类（如卷积神经网络），人脸识别（如PCA、LBP），图像重建（如小波变换）。这些算法通过数学方法处理图像，实现特定任务，促使计算机理解和处理图像数据。
信号分析是研究信号的特性和行为的一门学科。以下是信号分析的基础知识：
1.信号的定义：信号是随时间变化的物理量或信息的表示。它可以是连续的（模拟信号）或离散的（数字信号）。
2.时域分析：时域分析是研究信号在时间上的变化。常见的时域分析方法包括波形图、自相关函数、能量谱密度等。
3.频域分析：频域分析是研究信号在频率上的特性。通过将信号转换为频域表示，可以分析信号的频率成分、频谱特性等。常见的频域分析方法包括傅里叶变换、功率谱密度、频谱分析等。
4.采样和重构：对于连续信号，需要进行采样和重构才能进行数字信号处理。采样是将连续信号转换为离散信号，重构是将离散信号恢复为连续信号。
5.滤波：滤波是信号处理中常用的操作，用于去除噪声、改变信号的频率特性等。常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
6.谱分析：谱分析是研究信号频谱特性的方法。通过谱分析，可以得到信号的频谱图，了解信号的频率成分和能量分布。
7.时频分析：时频分析是研究信号在时域和频域上的变化的方法。常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。
8.随机信号分析：随机信号是具有随机性质的信号，其特点是在统计意义上具有一定的规律性。随机信号分析涉及概率论和统计学的知识，常见的方法包括自相关函数、功率谱密度、相关性分析等。
以上是信号分析的基础知识，信号分析在许多领域中都有广泛的应用，如通信、音频处理、图像处理等。
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