模式识别课程：现金识别技术与欧氏平均距离

"现金识别例子(欧氏平均距离)-现代模式识别配套课件" 这篇资料主要涉及的是一个关于现金识别的实例，利用模式识别技术，特别是欧氏平均距离的计算方法。模式识别是一门涉及统计学、概率论、线性代数等多个领域的学科，它在诸如图像处理、计算机视觉等领域有着广泛应用。在这个实例中，数据集包含10个文本文件，分别代表10张不同编号的人民币（rmb00.txt 到 rmb09.txt），每张人民币有4个面额（100圆、50圆、20圆、10圆）以及新旧两个版本，共计8个不同的数据块。每个数据块对应着8个传感器捕获的60个采样数据，用于描绘人民币的特征。 欧氏平均距离是模式识别中的一种常用距离度量方式，用于衡量两个样本之间的相似性或差异性。在现金识别中，这个距离可以帮助区分不同面额或版本的人民币。例如，对于100圆的老版（data100a到data100d）和新版（data100e到data100h），计算各个传感器数据的欧氏平均距离，可以判断出它们之间的差异，从而准确地识别出货币的种类和版本。 课程《模式识别》由蔡宣平教授主讲，旨在使学生掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，通过实例教学来提升学生解决问题的能力。课程目标不仅包括通过考试获取学分，更期望学生能将所学知识应用于实际问题，并通过学习改进思维方式。教材包括孙即祥的《现代模式识别》和其他几本相关著作，内容涵盖引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法和特征提取与选择等多个方面。此外，课程还设有上机实习环节，让学生有机会亲手操作，加深理解和应用。 通过这门课程，学生将学习如何处理和分析类似现金识别这样的实际问题，理解并运用模式识别技术来解决复杂的问题，为未来研究和工作奠定坚实的基础。