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科

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沿

讲

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报

告

授课老师:赵亦工教授

学院:电子工程学院 姓名:龙毛 学号:02081458

关于模式识别与雷达信号处理学习心得

在学科前沿讲座上赵亦工老师给我们讲解了关于模式识别与雷达信号处理等相关的知识,观看了很多图像处理的视频,让我们不得不感慨于学习模式识别与图像处理的重要性。

模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电

图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体包括人是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。

模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术

从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法

模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

雷达信号处理则是为完成雷达数字信号检测和信息提取功能所采取的实施手段。物体的反射回波是微弱的高频信号,经过变频、放大和滤波等处理变成具有一定强度的模拟信号（时间上连续，幅度上可为任意实数值）。数字处理须采用模拟-数字转换器,把模拟信号转换成为数字信号（时间上离散，幅度上分层），然后进行各种运算和处理。早期的雷达信号处理，几乎全部是模拟的。50年代出现利用计算机进行信号处理的雷达系统。这是雷达数字信号处理的开端，功能还仅限于自动检测。

同模拟信号处理相比，采用数字信号处理的优点是：①把许多功能综合设计在一部处理机中，可以根据外来指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用。②精度仅与字长有关，不像模拟处理那样，性能与使用人员的调整有关，因此性能稳定可靠。③有利于高速大规模集成电路的应用，从而可使信号处理机的重量减轻和体积缩小。同其他领域的数字信号处理相比，雷达数字信号处理的特点是信号带宽大,因而采样率高,并且实时输出。因此，单位时间内的处理量（或称吞吐率、解题率）极大。

数字转换器把模拟视频信号转换成数字信号（见图）,从原理

上可分为三个步骤，即采样、保持和分层。

在脉冲雷达中，数字信号处理可划分为周期内处理和隔周期处理两大部分。周期内处理是指对一个周期之内的回波脉冲进行匹配或最佳滤波处理，使单个脉冲的信-噪比达到最大;隔周期处理是指对多个周期中回波脉冲串的复包络进行匹配或最佳滤波处理，使整个脉冲串中某时刻的信－噪比达到最大。对于周期内处理，采样周期应小于或等于测时延（距离）的分辨单元。对于隔周期处理，采样周期可以长达一个重复周期。

数字信号处理可分为四类，即线性非时变、线性时变、非线性非时变和非线性时变。在理论上最容易解决的是线性非时变型的处理。这一类型的模拟处理用线性常系数微分方程描述，从而可以用傅里叶级数或傅里叶变换求解。同样，这一类型的数字处理可以采用线性常系数差分方程描述,从而可以用Z变换或离散傅里叶变换求解。

采用状态变量法解决线性时变型数字处理的分析问题效果较好。这种方法尤其适用于利用电子计算机进行仿真分析。关于含有非线性性质的数字处理，只能对特定问题进行计算机仿真计算，而不能应用叠加原理。

信号处理方法有两种，一种是信号依次进入而形成信号流，另一种是执行完一条指令再执行下一条指令，形成指令流。雷达中的数字信号处理机可采用这两种方法中的任一种，也可以兼用两种方法。一般来说，采样速度高而功能较简单者宜用前者；采样速度较低而功能复杂者则宜采用后者。

在处理中对数据结构有一定要求，位数会影响全机精度。为保持很高精度势必增加字长。为了不使字长过分增加，则须采取截尾或舍入的措施。这些措施等效于在系统中加入噪声。因此，为确保一定精度，系统运算字长应适当地大于输入数据的字长。过长的运算字长会导致机器结构庞大。

对处理机的硬件结构有一定要求特别重要的是数据和指令的存储方式。早期多采用移位寄存器控制方式，后来随机存取存储器方式得到更多的应用，现代雷达信号处理更多采用只读存储器程序固化的方式。

对指令语言也有一定要求。使用语言的级别越高(即面向任务),操作时越方便，即只需一个动作就可适应事先规定的一种场合；语言级别越低（即面向机器），操作时越灵活，即可临时编制程序执行多种不同的任务。

诚然，在雷达成像的研究中还有数不清的难题需要攻克，雷达成像这一研究领域也面临着许多的问题需要解决。在学习图像处理时我们不仅要掌握一维信号处理的基本知识，也要掌握二维或者高维信号处理的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，所以必须掌握图像处理的基本知识。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。

在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。通过这个课程,让我们了解到模式识别和图像处理对于我们学电子类的学生的重要性,也让我们见识到了什

么才是高科技,而以后我们就要为这个方向而不断积蓄知识,掌握更多的才能。

第二篇：生物学学科前沿讲座报告

生物学学科前沿讲座报告

通过多位老师的精彩授课，我对生命科学前沿有了初步的了解，特别是对肿瘤的发病机理以及别对肿瘤的治疗方法有较为清晰认识。因为我对肿瘤感兴趣，下面就我在课堂上及课外的所学对肿瘤做一个小总结并发表自己的一些粗浅的看法。

首先，肿瘤是在各种致病因素的作用下，身体局部细胞在基因水平上失去对其生长的控 制，导致异常增生所形成的新生物，这种新生物常形成局部肿块，这种肿块称作肿瘤。 或机体组织细胞在内外致病因素的影响和作用下，使细胞的DNA发生结构和功能异常形成一种异常增生的肿块。肿瘤有良性和恶性之分，良性肿瘤不会扩散到身体其他部份，或是侵入别的组织，除非压迫到重要的器官，否则也不会影响生命。恶性肿瘤则会侵略其他器官，转移到身体其他部位而危害生命。

其次，肿瘤组织的结构，功能和物质代谢，不仅与正常的细胞组织完全不同，而且与再生性增生也有质的不同。虽然它是由正常细胞转变而来，与正常组织细胞有一定程度的相似性，但其生长失去控制，与整个机体不协调并能转移且缺乏正常的形态结构和物质代谢，因此没有正常的生理机能，对机体百害而无一利；

再次，肿瘤具有异质性即同一肿瘤内部由于肿瘤细胞系不同而造成的肿瘤细胞的差异，主要表现在组织学、抗原性、免疫性、激素受体、代谢性、生长速度和对化学药物敏感性、浸润和转移等差异。肿瘤的异质性，不仅发生在不同个体、不同部位、不同病理类型而且不同病期的恶性肿瘤其生物学行为表现不同，即使是同一部位、同一病理类型和病期的肿瘤，其生物学行为也存在着很大的差异。因此，忽视了肿瘤的异质性，利用一般治疗肿瘤的方法治疗肿瘤往往达不到理想效果

由于肿瘤存在异质性，因此，要获得理想的治疗效果就必须对每个患者“区别对待”，也就是说要进行个性化的诊断和治疗，对于每一个肿瘤患者，都必须根据患者的具体情况，包括临床因素、肿瘤的分子病理学特点、甚至基因特征等，制定出科学、合理的个体化治疗方案，以期获得最佳的治疗效果。

总之癌细胞都是独一无二的，只有知道是哪些特定的癌细胞在作怪时，才能有针对性地对患者进行治疗。肿瘤虽然不难被人认出，但是它们的活动和发展过程却各不相同，故每一位肿瘤患者的病情都是独一无二的，因此应该根据每个肿瘤患者的具体病情进行针对性的治疗即个体化治疗，才能制订出适合患者的治疗方案。

最后，我相信个性化治疗将最终将会在临床中得到实现，肿瘤的治疗也必将开创一个新的纪元。