模式识别课程讲义：现金识别与欧氏平均距离应用

"现金识别例子(欧氏平均距离)-模式识别(国家级精品课程讲义)" 本资源主要探讨了模式识别这一主题，特别是在现金识别中的应用，使用了欧氏平均距离作为衡量样本相似性的方法。课程由蔡宣平教授主讲，针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程内容涵盖了模式识别的基础概念、方法和算法，强调理论与实践相结合，并通过实例教学来加深理解。 课程涉及到的相关学科广泛，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等。教学方法上，课程不仅讲解基本理论，还注重实例分析，避免过于复杂的数学推导，以帮助学生更好地将理论应用于实际问题。 课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念和方法，能够解决实际问题，并为未来的研究打下坚实基础。学生需要完成课程学习并通过考试以获取学分，进一步提升则需将所学应用于课题研究，而最高境界是通过学习模式识别改进思维方式，为职业生涯做好准备。 教材和参考文献推荐了孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别—原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。课程内容分为多个章节，如引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择，并设有上机实习环节。 在现金识别的例子中，具体涉及10个文本文件，分别代表10个不同的人民币面额。每个文件内包含四种币值（100圆、50圆、20圆、10圆）的新旧两个版本，每个版本有4个方向的数据，共8个数据块。每个数据块由8个传感器的数据构成，每个传感器有60个采样数据。通过这些数据，可以应用模式识别技术来区分不同面额和版本的货币，欧氏平均距离在这里可能被用来度量传感器数据之间的相似性，从而实现准确的货币识别。