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文档简介

MOOC现代信息处理技术-西北工业大学中国大学慕课答案第一单元测验题1、问题:对无人机技术描述不准确的是()选项:A、是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机B、英文简称UVAC、无人驾驶飞机简称“无人机”D、可广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等正确答案:【英文简称UVA】2、问题:完整的信息技术包括哪些部分?()选项:A、控制技术B、计算机技术C、图像技术D、通讯技术正确答案:【控制技术#计算机技术#通讯技术】3、问题:信息技术的四基元是什么?选项:A、感测技术B、通讯技术C、智能技术D、控制技术正确答案:【感测技术#通讯技术#智能技术#控制技术】4、问题:多目标跟踪数据关联技术研究的是被关注客体的()和()。选项:A、估计B、建模C、状态D、属性正确答案:【状态#属性】5、问题:数据关联的主要数学工具有哪些?选项:A、理论B、极大似然理论C、贝叶斯理论D、智能理论正确答案:【极大似然理论#贝叶斯理论#智能理论】6、问题:无线传感器网络的特点有哪些?选项:A、低功耗B、低成本C、分布式D、自组织正确答案:【低功耗#低成本#分布式#自组织】7、问题:WSN的研究重点包括哪些内容?选项:A、能源有效性、生命周期B、时间延迟、感知精度C、可扩展性、容错性D、可分解性、平移性正确答案:【能源有效性、生命周期#时间延迟、感知精度#可扩展性、容错性】8、问题:哪些是生物特征识别技术?选项:A、步态识别B、指纹识别C、人脸识别D、模式识别正确答案:【步态识别#指纹识别#人脸识别】9、问题:对人工智能描述正确的是()选项:A、人工智能就是对人类智能的一种称谓B、人工智能能实现对一些问题的类人思考,得到类人思考的结果C、人工智能简单的定义就是人造物(计算机)+智能(特殊化程序)D、人工智能可以实现人类智能的完整复现正确答案:【人工智能能实现对一些问题的类人思考,得到类人思考的结果#人工智能简单的定义就是人造物(计算机)+智能(特殊化程序)】第四章单元测验1、填空题:正确答案:【h[n]={0,0.1,0,-0.6,0,-0.6,0,0.1,0}】2、填空题:正确答案:【H(ejw)=e-j4w(0.2cos3w-1.2cosw),|H(ejw)|=|0.2cos3w-1.2cosw|,θ(w)=4w】3、填空题:正确答案:【带阻】第五章单元测验1、问题:短时傅里叶变换是在傅立叶变换的框架内,将非平稳信号看作是由一系列短时平稳信号构成的,短时性通过在时域()来实现,并通过一平移参数来平移覆盖整个时域。以短时傅立叶变换的模平方作为一种时频分布,称为频谱图,它的时间分量对应于窗口在平移过程中其中心所处的各个位置。选项:A、融合B、组合C、加窗D、截止正确答案:【加窗】2、问题:信号的时间特性主要指信号随时间变化快慢、幅度变化的特性;信号的频谱特性表征信号的各频率成分,以及各频率成分的()和()。选项:A、快慢B、振幅C、时间D、相位正确答案:【振幅#相位】3、问题:傅里叶变换的本质是信号的分析域变换,即将时域信号向一系列已知频率的正弦信号上投影,将信号分解成一系列正弦信号的叠加,从而获知该信号中已知频率正弦信号的占比,实现对信号从()分析到()分析的转换。选项:A、时域B、时间C、频率D、频域正确答案:【时域#频域】4、问题:一个理想(ideal)的时频分布,除了应具有真边缘、能得到正确的信号特征参数值外,还应当具有哪些典型性质?()选项:A、时移不变性B、频移不变性C、尺度变换特性D、定义域的同一性正确答案:【时移不变性#频移不变性#尺度变换特性#定义域的同一性】5、问题:信号的不确定性原理告诉我们:不可能构造一个()和()都任意小的分析信号,也就是不允许有某个特定时间和频率处能量的概念。人们研究伪能量密度或时频结构,根据不同的要求和不同的性能去逼近理想的时频表示。选项:A、时间B、频率C、时宽D、带宽正确答案:【时宽#带宽】6、问题:对短时傅里叶变换描述准确的是()选项:A、具有频移不变性B、不具有时移不变性C、具有时移不变性D、不具有频移不变性正确答案:【具有频移不变性#不具有时移不变性】7、问题:对小波变换描述不准确的是()选项:A、小波分析是为了获得信号的时间特性B、对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波系数,这些小波系数反映了小波和局部信号之间的相关程度C、小波变换是通过缩放母小波的宽度来获得信号的频率特征,通过平移母小波来获得信号的时间信息D、母小波的能量可以无限大正确答案:【对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波系数,这些小波系数反映了小波和局部信号之间的相关程度#小波变换是通过缩放母小波的宽度来获得信号的频率特征,通过平移母小波来获得信号的时间信息】8、问题:对小波缩放因子与信号频率间的关系描述准确的是()选项:A、缩放因子scale越大,表示小波越宽,度量的是信号的粗糙程度,表示信号频率越低B、缩放因子scale越大,表示小波越窄,度量的是信号的细节变化,表示信号频率越高C、缩放因子scale越小,表示小波越窄,度量的是信号的细节变化,表示信号频率越高D、缩放因子scale越小,表示小波越宽,度量的是信号的粗糙程度,表示信号频率越低正确答案:【缩放因子scale越大,表示小波越宽,度量的是信号的粗糙程度,表示信号频率越低#缩放因子scale越小,表示小波越窄,度量的是信号的细节变化,表示信号频率越高】9、问题:小波滤波,就是利用具体问题的先验知识,基于信号和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同性质的机理,构造相应规则,在小波变换域采用其他数学方法对被污染信号的小波系数进行()等非线性处理,同时最大限度地保留真实信号的系数,最后由经过处理的小波系数重构信号,得到真实信号的最优估计。选项:A、平均B、取舍C、抽取D、切削正确答案:【取舍#抽取#切削】第六章单元测验1、问题:人类眼睛的分辨率指眼睛能够分辨两个相邻近的点或线的能力,通常以刚能被分开的两点或两线对眼睛瞳孔中心的角度来表示,这个角度叫()选项:A、视力B、阔度C、张角D、分辨力正确答案:【张角】2、问题:对直方图均衡化描述不正确的是()选项:A、方法是将源图像的直方图分布非线性转化成高斯分布B、目的是增强图像对比度C、缺点是变换后灰度级减少,某些细节消失;某些图像的对比度不自然的过度增强D、方法是将源图像的直方图分布非线性转化成均匀分布,以达到在一定范围内的像素基本相等正确答案:【方法是将源图像的直方图分布非线性转化成高斯分布】3、问题:对图像的定义表述正确的是()选项:A、是客观和主观的结合B、是人对客观事物的一种主观认知C、是物体的一种不完全、不精确,但在某种意义上是适当的表示D、是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述正确答案:【是客观和主观的结合#是物体的一种不完全、不精确,但在某种意义上是适当的表示#是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述】4、问题:对图像的灰度直方图描述正确的有()选项:A、灰度直方图是灰度级的函数B、描述的是图像中每种灰度级像素的个数C、反映图像中每种灰度出现的频率D、横坐标是灰度级,纵坐标是灰度级出现的频率正确答案:【灰度直方图是灰度级的函数#描述的是图像中每种灰度级像素的个数#反映图像中每种灰度出现的频率#横坐标是灰度级,纵坐标是灰度级出现的频率】5、问题:图像灰度直方图的性质有哪些()选项:A、唯一的图像统计特征B、不表示图像的空间信息。直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置,即所有的空间信息全部丢失C、任一特定图像都有唯一直方图,但反之并不成立D、直方图的可相加性。一副图像由若干个不相交的区域构成,则整幅图像的直方图是这若干个区域直方图之和正确答案:【不表示图像的空间信息。直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置,即所有的空间信息全部丢失#任一特定图像都有唯一直方图,但反之并不成立#直方图的可相加性。一副图像由若干个不相交的区域构成,则整幅图像的直方图是这若干个区域直方图之和】6、问题:对图像的邻域运算描述正确的有()选项:A、一个点的邻域定义为包含该点的不规则像素集合B、图像的邻域运算是指输出图像中每个像素是由对应的输入像素及其一个邻域内的像素共同决定时的图像运算C、通常邻域是远比图像尺寸小的一规则形状D、一个点的邻域定义为以该点为中心的一个圆内部或边界上点的集合正确答案:【图像的邻域运算是指输出图像中每个像素是由对应的输入像素及其一个邻域内的像素共同决定时的图像运算#通常邻域是远比图像尺寸小的一规则形状#一个点的邻域定义为以该点为中心的一个圆内部或边界上点的集合】第七章单元测验1、问题:模式识别是指这样一种自动化技术,依靠这种技术,计算机能自动的把待识别模式分配到各自的()中。选项:A、目标B、类别C、方法D、口袋正确答案:【类别】2、问题:对有监督和无监督模式识别描述正确的是()选项:A、假设有一个可用的训练数据集,并通过挖掘先验已知信息来设计分类器,这称为有监督模式识别或聚类B、假设有一个可用的训练数据集,并通过挖掘先验已知信息来设计分类器,这称为有监督模式识别或分类C、没有已知类别标签的训练数据可用,在这种情况下,给定一组特征向量来解释潜在的相似性,并将相似的特征向量分为一组,这就是无监督模式识别或聚类D、没有已知类别标签的训练数据可用,在这种情况下,给定一组特征向量来解释潜在的相似性,并将相似的特征向量分为一组,这就是无监督模式识别或分类正确答案:【假设有一个可用的训练数据集,并通过挖掘先验已知信息来设计分类器,这称为有监督模式识别或分类#没有已知类别标签的训练数据可用,在这种情况下,给定一组特征向量来解释潜在的相似性,并将相似的特征向量分为一组,这就是无监督模式识别或聚类】3、问题:对Fisher线性判别方法描述正确的有()选项:A、可以把d维空间的样本投影到一维空间,然后在此空间上对模式进行分类B、在一般情况下,总能找到某个方向,使得在这个方

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