模式识别讲义：信息获取、预处理与特征提取

"模式识别（国家精品课程讲义）" 这篇讲义主要涵盖了模式识别的基础概念和关键步骤，包括信息获取、预处理、特征选择和提取。以下是详细的知识点解析： 1. **信息获取**： - 在模式识别中，首先需要将非电信息转化为可被计算机处理的电信号。这通常涉及到各种传感器的应用，如话筒用于语音信号转电信号，摄像机用于图像信息转换。 - 传感器的作用是捕捉并转换不同形式的信息，例如电压或电流变化对应的声音波形，像素矩阵代表的图像信息。 2. **预处理**： - 预处理是去除噪声和增强有用信息的过程，这对于提高后续分析的准确性至关重要。 - 预处理的具体内容可能因应用场景而异，例如在车牌识别中，可能需要先定位车牌，再将其分割为单个数字，以便进行单独的字符识别。 3. **特征选择和提取**： - 这是模式识别的核心步骤之一，目的是从原始数据中找出最具区分性的特征，以有效地进行分类。 - 特征提取涉及将原始量测数据转化为能反映对象本质属性的形式，这可能包括图像的边缘检测、文本的关键词提取或语音的频谱分析。 4. **单样本修正与批量修正**： - 讲义提及的“单样本修正”和“批量修正”可能是迭代学习或模型优化的方法。在模式识别中，单样本修正可能是指针对每一个新样本单独调整模型参数，而批量修正则可能是指一次性更新所有样本产生的影响。 5. **增广权矢量修正迭代公式**： - 提到的迭代公式用于描述修正过程，其中错误分类的模式集是修正的目标。具体公式未给出，但通常这样的迭代过程可能涉及到梯度下降、在线学习或者强化学习算法，以逐步改进模型性能。 这些知识点在智能领域，特别是模式识别中具有基础性作用，理解和掌握它们对于构建和优化识别系统至关重要。在实际应用中，这些步骤会根据不同的任务需求进行调整和优化，以实现最佳的识别效果。