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不算，不学怎么有自己创造力，后来者都不是先学前人的，只要灵活运用就可以了，别太照办就可以这样的论文是综述性质的，没问题的，只要摘要不要一模一样就好了~~~建议你不要抄太多，稍微改动下，老师推荐的书到不要紧，最好有自己的见解。
论文一般引用不能太长，最好想办法概括下
不算，书本是用来学习的，只能说是借鉴。你可以把书本放在参考文献目录中去。
傅里叶级数Fourier series一种特殊的三角级数。法国数学家.傅里叶在研究偏微分方程的边值问题时提出。从而极大地推动了偏微分方程理论的发展。在中国，程民德最早系统研究多元三角级数与多元傅里叶级数。他首先证明多元三角级数球形和的唯一性定理，并揭示了多元傅里叶级数的里斯 - 博赫纳球形平均的许多特性。傅里叶级数曾极大地推动了偏微分方程理论的发展。在数学物理以及工程中都具有重要的应用。
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你应该去图书馆去找找的，或者网上看看
有n维傅里叶变换，n取3即可。百*度傅里叶变换，有论文可以参考。
一种快速消除彩色图像高脉冲噪声的方法 摘要：针对彩色图像脉冲噪声的分布特性，提出噪声检测和滤波复原的2 步算法。该算法通过长针统计检测技术判断脉冲噪声位置，用 改进适应性中值滤波技术复原图像。实验表明，与已有算法相比，该算法能有效去除彩色图像中的高水平脉冲噪声，噪声密度大于80%时 仍有良好性能，且算法实时性好，适宜于在线处理。 关键词：脉冲噪声；长针统计检测；适应性中值滤波 Method for Fast Denoising High Level Impulse Noises in Color Image ZHANG Ting-li, ZHANG Zhi-hong (School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001) 【Abstract】Considering the distribution of impulse noises of color images, a two steps algorithm is proposed. The algorithm uses spike statistical detection to detect noise pixels, and rebuilds image using adaptive median filter. Experimental results show that the proposed algorithm works effectively in denosing high level impulse noises although the noise density is higher than 80%, compared with other existing algorithms. It is suitable for online processing tasks, as its lower time-cost. 【Key words】impulse noise; spike statistical detection; adaptive median filter 全息图的数字化频域滤波及数值再现研究 【摘要】采用计算机对普通离轴计算全息图及博奇型修正离轴参考光计算全息图进行数字化滤波操作，可在频域将零级及孪生像消除，从而得到单一的清晰实像或虚像。利用快速傅里叶变换算法计算菲涅耳衍射积分，实现了计算全息图的设计制作、频域滤波、再现过程的全数字化，计算机数值模拟结果表明该方法具有再现图像信噪比高、操作过程简便、计算速度快、灵活性强等特点。 关 键 词计算机制全息图; 傅里叶变换; 数字滤波; 数值再现 中图分类号 文献标识码A Digital Frequency Filtering and Numerical Reconstruction of Computer Generated Hologram QIU Yu (Students’ Administration Department, Mianyang Normal University Mianyang Sichuan 621000) Abstract Digital filtering method for frequency domain is employed to process conventional and modified off-axis reference beam computer generated holograms, then the spatial spectra of zero order image and one twin image can be eliminated, and single clear virtual image or real image can be reconstructed numerically. In this paper, fast Fourier transform algorithm is used to calculate the Fresnel diffraction integration, and the total digitization of design, fabrication, frequency filtering, and reconstruction procedures are achieved successfully. The numeric simulation by computer shows that this method has some advantages such as high signal-to-noise ratio, convenient operation procedures, fast computing speed, and high flexibility. Key words computer generated hologram; Fourier transform; digital filtering; numerical reconstruction 一种改进的图像自适应非线性滤波方法 摘要: 针对图像的保边光滑问题,分析了Perona2Malik ( PM) 方程的非线性滤波扩散行为,利用保边正则化 思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法. 这种新的各向异性扩散滤波方法 与PM 方程的不同之处在于:扩散系数不是直接来源于图像的梯度幅值,而是在图像梯度模基础上恢复出图 像的边缘信息. 实验结果表明,所提方法对图像边缘的恢复结果要比PM 的方法具有更高的可靠性和准确 性. 关键词: 各向异性扩散;保边光滑;非线性滤波 中图分类号: TN406 文献标识码: A 文章编号: 0253 - 987X(2004) 02 - 0162 - 05 Improvement of Image Adaptive Nonl inear Filtering Zhang Y uanlin , Zheng Nanning , Y uan Zejian (School of Electronics and Information Engineering , Xi′an Jiaotong University , Xi′an 710049 , China) Abstract : Based on the analysis of nonlinear diffusion of Perona2Malik ( PM) equation , a novel nonlinear filter2 ing method is proposed for image smoothing. The idea of edge2preserving regularization is int roduced through a boundary intensity function. Comparing with PM equation , the diffusion coefficient is not obtained f rom the gradient magnitude of the image directly , but the edge information (i. e. boundary intensity function) restored f rom the gradient magnitude based on the mode of the image. Experiment s demonst rate that the proposed ap2 proach has better accuracy and reliability than PM for the result s of edge restoration. Keywords : anisot ri pic dif f usion ; edge2preserving smoothing ; nonlinear f il tering 一种基于FPGA 的图像中值滤波器的硬件实现基于几何矩的抵抗RST攻击的数字图像水印一种自适应中值滤波器算法的FPGA实现基于真实性鉴别的数字图像盲取证技术综述基于彩色分量的数字图像水印基于数字滤波技术的红外焦平面非均匀校正算法
傅里叶是一位法国数学家和物理学家的名字，英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier对热传递很感兴趣，于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文的人，其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗日(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827)，当拉普拉斯和其它审查者投票通过并要发表这个论文时，拉格朗日坚决反对，在他此后生命的六年中，拉格朗日坚持认为傅里叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。法国科学学会屈服于拉格朗日的威望，拒绝了傅里叶的工作，幸运的是，傅里叶还有其它事情可忙，他参加了政治运动，随拿破仑远征埃及，法国大革命后因会被推上断头台而一直在逃避。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅里叶是对的。用正弦曲线来代替原来的曲线而不用方波或三角波来表示的原因在于，分解信号的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。且只有正弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。 为什么偏偏选择三角函数而不用其他函数进行分解？我们从物理系统的特征信号角度来解释。我们知道：大自然中很多现象可以抽象成一个线性时不变系统来研究，无论你用微分方程还是传递函数或者状态空间描述。线性时不变系统可以这样理解：输入输出信号满足线性关系，而且系统参数不随时间变换。对于大自然界的很多系统，一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。也就是说正弦信号是系统的特征向量！当然，指数信号也是系统的特征向量，表示能量的衰减或积聚。自然界的衰减或者扩散现象大多是指数形式的，或者既有波动又有指数衰减（复指数 形式），因此具有特征的基函数就由三角函数变成复指数函数。但是，如果输入是方波、三角波或者其他什么波形，那输出就不一定是什么样子了。所以，除了指数信号和正弦信号以外的其他波形都不是线性系统的特征信号。用正弦曲线来代替原来的曲线而不用方波或三角波或者其他什么函数来表示的原因在于：正弦信号恰好是很多线性时不变系统的特征向量。于是就有了傅里叶变换。对于更一般的线性时不变系统，复指数信号(表示耗散或衰减)是系统的“特征向量”。于是就有了拉普拉斯变换。z变换也是同样的道理，这时是离散系统的“特征向量”。这里没有区分特征函数和特征向量的概念，主要想表达二者的思想是相同的，只不过一个是有限维向量，一个是无限维函数。傅里叶级数和傅里叶变换其实就是我们之前讨论的特征值与特征向量的问题。分解信号的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。这样，用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。且只有正弦曲线才拥有这样的性质。这也解释了为什么我们一碰到信号就想方设法的把它表示成正弦量或者复指数量的形式；为什么方波或者三角波如此“简单”，我们非要展开的如此“麻烦”；为什么对于一个没有什么规律的“非周期”信号，我们都绞尽脑汁的用正弦量展开。就因为正弦量(或复指数)是特征向量。 什么是时域？从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。什么是频域？频域(frequency domain)是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。用线性代数的语言就是装着正弦函数的空间。频域最重要的性质是：它不是真实的，而是一个数学构造。频域是一个遵循特定规则的数学范畴。正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为时域中的任何波形都可用正弦波合成。对于一个信号来说，信号强度随时间的变化规律就是时域特性，信号是由哪些单一频率的信号合成的就是频域特性。 时域分析与频域分析是对信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系；频域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。目前，信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而，它们是互相联系，缺一不可，相辅相成的。贯穿时域与频域的方法之一，就是传说中的傅里叶分析。傅里叶分析可分为傅里叶级数（Fourier Serie）和傅里叶变换(Fourier Transformation)。 根据原信号的不同类型，我们可以把傅里叶变换分为四种类别：1非周期性连续信号傅里叶变换（Fourier Transform）2周期性连续信号傅里叶级数(Fourier Series)3非周期性离散信号离散时域傅里叶变换（Discrete Time Fourier Transform）4周期性离散信号离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform)下图是四种原信号图例：这四种傅里叶变换都是针对正无穷大和负无穷大的信号，即信号的的长度是无穷大的，我们知道这对于计算机处理来说是不可能的，那么有没有针对长度有限的傅里叶变换呢？没有。因为正余弦波被定义成从负无穷大到正无穷大，我们无法把一个长度无限的信号组合成长度有限的信号。面对这种困难，方法是把长度有限的信号表示成长度无限的信号，可以把信号无限地从左右进行延伸，延伸的部分用零来表示，这样，这个信号就可以被看成是非周期性离解信号，我们就可以用到离散时域傅里叶变换的方法。还有，也可以把信号用复制的方法进行延伸，这样信号就变成了周期性离散信号，这时我们就可以用离散傅里叶变换方法进行变换。这里我们要学的是离散信号，对于连续信号我们不作讨论，因为计算机只能处理离散的数值信号，我们的最终目的是运用计算机来处理信号的。但是对于非周期性的信号，我们需要用无穷多不同频率的正弦曲线来表示，这对于计算机来说是不可能实现的。所以对于离散信号的变换只有离散傅里叶变换（DFT）才能被适用，对于计算机来说只有离散的和有限长度的数据才能被处理，对于其它的变换类型只有在数学演算中才能用到，在计算机面前我们只能用DFT方法，后面我们要理解的也正是DFT方法。这里要理解的是我们使用周期性的信号目的是为了能够用数学方法来解决问题，至于考虑周期性信号是从哪里得到或怎样得到是无意义的。每种傅里叶变换都分成实数和复数两种方法，对于实数方法是最好理解的，但是复数方法就相对复杂许多了，需要懂得有关复数的理论知识，不过，如果理解了实数离散傅里叶变换(real DFT)，再去理解复数傅里叶就更容易了，所以我们先把复数的傅里叶放到一边去，先来理解实数傅里叶变换，在后面我们会先讲讲关于复数的基本理论，然后在理解了实数傅里叶变换的基础上再来理解复数傅里叶变换。如 上图所示，实信号四种变换在时域和频域的表现形式。还有，这里我们所要说的变换(transform)虽然是数学意义上的变换，但跟函数变换是不同的，函数变换是符合一一映射准则的，对于离散数字信号处理（DSP），有许多的变换：傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换、希尔伯特变换、离散余弦变换等，这些都扩展了函数变换的定义，允许输入和输出有多种的值，简单地说变换就是把一堆的数据变成另一堆的数据的方法。 傅里叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅里叶变换算法的意义，首先要了解傅里叶原理的意义。傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅里叶变换算法对应的是反傅里叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。因此，可以说，傅里叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅里叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。在数学领域，尽管最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类：1. 傅里叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子;2. 傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;4. 离散形式的傅里叶的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;5. 著名的卷积定理指出:傅里叶变换可以化复变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT))。正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。图像傅里叶变换图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅里叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅里叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅里叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。傅里叶变换以前，图像（未压缩的位图）是由对在连续空间（现实空间）上的采样得到一系列点的集合，我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点，则图像可由z=f(x,y)来表示。由于空间是三维的，图像是二维的，因此空间中物体在另一个维度上的关系就由梯度来表示，这样我们可以通过观察图像得知物体在三维空间中的对应关系。为什么要提梯度？因为实际上对图像进行二维傅里叶变换得到频谱图，就是图像梯度的分布图，当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系，即使在不移频的情况下也是没有。傅里叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点，实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小（可以这么理解，图像中的低频部分指低梯度的点，高频部分相反）。一般来讲，梯度大则该点的亮度强，否则该点亮度弱。这样通过观察傅里叶变换后的频谱图，也叫功率图，我们首先就可以看出，图像的能量分布，如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是比较柔和的（因为各点与邻域差异都不大，梯度相对较小），反之，如果频谱图中亮的点数多，那么实际图像一定是尖锐的，边界分明且边界两边像素差异较大的。对频谱移频到原点以后，可以看出图像的频率分布是以原点为圆心，对称分布的。将频谱移频到圆心除了可以清晰地看出图像频率分布以外，还有一个好处，它可以分离出有周期性规律的干扰信号，比如正弦干扰，一副带有正弦干扰，移频到原点的频谱图上可以看出除了中心以外还存在以某一点为中心，对称分布的亮点集合，这个集合就是干扰噪音产生的，这时可以很直观的通过在该位置放置带阻滤波器消除干扰。另外说明以下几点：1、图像经过二维傅里叶变换后，其变换系数矩阵表明：若变换矩阵Fn原点设在中心，其频谱能量集中分布在变换系数短阵的中心附近（图中阴影区）。若所用的二维傅里叶变换矩阵Fn的原点设在左上角，那么图像信号能量将集中在系数矩阵的四个角上。这是由二维傅里叶变换本身性质决定的。同时也表明一股图像能量集中低频区域。2 、变换之后的图像在原点平移之前四角是低频，最亮，平移之后中间部分是低频，最亮，亮度大说明低频的能量大（幅角比较大）。 将其发展延伸，构造出了其他形式的积分变换: 从数学的角度理解积分变换就是通过积分运算，把一个函数变成另一个函数。也可以理解成是算内积，然后就变成一个函数向另一个函数的投影：K（s，t）积分变换的核(Kernel)。当选取不同的积分域和变换核时，就得到不同名称的积分变换。学术一点的说法是：向核空间投影，将原问题转化到核空间。所谓核空间，就是这个空间里面装的是核函数。下表列出常见的变换及其核函数： 当然，选取什么样的核主要看你面对的问题有什么特征。不同问题的特征不同，就会对应特定的核函数。把核函数作为基函数。将现在的坐标投影到核空间里面去，问题就会得到简化。之所以叫核，是因为这是最核心的地方。为什么其他变换你都没怎么听说过而只熟悉傅里叶变换和拉普拉斯变换呢？因为复指数信号才是描述这个世界的特征函数！
Graph Convolutional Networks涉及到两个很重要的概念：graph和Convolution。传统的卷积方式在欧式数据空间中大展神威，但是在非欧式数据空间中却哑火，很重要的一个原因就是传统的卷积方式在非欧式的数据空间上无法保持“平移不变性”。为了能够将卷积推广到Graph等非欧式数据结构的拓扑图上，GCN横空出世。在深入理解GCN： 的来龙去脉之前，我觉着我们有必要提前对以下概念有点印象：
论文链接 Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
1.拉普拉斯矩阵及其变体 给定一个节点数为 的简单图 ， 是 的度矩阵， 是 的邻接矩阵，则 的拉普拉斯矩阵可以表示为 . 中的各个元素表示如下：
1.传统的傅里叶变换 当变换对象为离散变量时，求积分相当于求内积，即 这里的 就是传说中似乎有点神秘的拉普拉斯算子的特征函数（拉普拉斯算子是欧式空间中的二阶微分算子，卸了妆之后的样子是 ）。 为何这样说呢？是因为从广义的特征方程定义看 , 本身是一种变换， 是特征向量或者特征函数， 是特征值。我们对基函数 求二阶导， . 可以看出 是变换 的特征函数。
在Graph中，拉普拉斯矩阵 可以谱分解(特征分解)，其特征向量组成的矩阵是 ，根据特征方程的定义我们可以得到 。通过对比我们可以发现 相当于 , 相当于 。因此在Graph上的傅里叶变换可以写作 .
从傅里叶变换的基本思想来看，对 进行傅里叶变换的本质就是将 转换为一组正交基下的坐标表示，进行线性变换，而坐标就是傅里叶变换的结果，下图中的 就是 在第一个基上的投影分量的大小。
我们通过矩阵乘法将Graph上的傅里叶变换推广到矩阵形式：
是Graph上第 个节点的特征向量，可得Graph上的傅里叶变换形式： 。 此处的 是Graph的拉普拉斯矩阵的特征向量组成的特征矩阵的转置，在拉普拉斯矩阵的优良性质中我们知道拉普拉斯矩阵的特征向量组成的矩阵为正交阵，即满足 ，所以Graph的逆傅里叶变换形式为 ，矩阵形式如下：
到此为止我们已经通过类比从传统的傅里叶变换推广到了Graph上的傅里叶变换。接下来我们就要借助傅里叶变换这个桥梁使得Convolution与Graph把酒言欢了。
在前言中我们了解了大名鼎鼎的卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是其傅里叶变换的乘积，即对于 ,两者的卷积是其傅里叶变换的逆变换： 我们把上一节中得到的Graph上的傅里叶变换公式代入得到： 是Hamada积，表示逐点相乘。 我们一般将 看作输入的Graph的节点特征，将 视为可训练且参数共享的卷积核来提取拓扑图的空间特征。为了进一步看清楚卷积核 ，我们将上式改写为： 也许有人对于上式的变换心存疑虑，证明其实很简单，有意者请看这位答主的解答 GCN中的等式证明 - 知乎
至此，我们已经推导出来GCN的雏形。
1. 第一代GCN 卷积操作的核心是由可训练且参数共享的卷积核，所以第一代GCN是直接把上式中的 中的对角线元素 替换为参数 。先初始化赋值，然后通过反向传播误差来调整参数 。 所以第一代GCN就变成了酱个样子： 是Graph中每个节点特征的表示向量， 是每个节点经过GCN卷积之后的输出。Graph中的每个节点都要经过卷积核卷积来提取其相应的拓扑空间，然后经过激活函数 传播到下一层。 第一代GCN的缺点也是显而易见的，主要有以下几点，
2. 第二代GCN 面对第一代GCN参数过多的缺点，第二代GCN进行了针对性的改进。由于Graph上的傅里叶变换是关于特征值的函数 ， 也可写作 ，用k阶多项式对卷积核进行改进: 将其代入到 可以得到： 所以第二代GCN是介个样子： 可以看出二代GCN的最终化简结果不需要进行矩阵分解，直接对拉普拉斯矩阵进行变换。参数是 ，k一般情况下远小于Graph中的节点的数量 ，所以和第一代GCN相比，第二代GCN的参数量明显少于第一代GCN，减低了模型的复杂度。对于参数 ，先对其进行初始化，然后根据误差反向传播来更新参数。但是仍旧需要计算 ，时间复杂度为 . 另外我们知道对于一个矩阵的k次方，我们可以得到与中心节点k-hop相连的节点，即 中的元素是否为0表示Graph中的一个结点经过k跳之后是否能够到达另外一个结点，这里的k其实表示的就是卷积核感受野的大小，通过将每个中心节点k-hop内的邻居节点聚合来更新中心节点的特征表示，而参数 就是第k-hop邻居的权重。
未完待续。
1.在谱域图卷积中，我们对图的拉普拉斯矩阵进行特征分解。通过在傅里叶空间中进行特征分解有助于我们我们理解潜在的子图结构。ChebyNet, GCN是使用谱域卷积的典型深度学习架构。
2.空域卷积作用在节点的邻域上，我们通过节点的k-hop邻居来聚合得到节点的特征表示。空域卷积相比谱域卷积更加简单和高效。GraphSAGE和GAT 是空域卷积的典型代表。
参考文献 1. 2. 3.
大学本科毕业论文的成绩评定主要由答辩老师的评分和指导老师的评分综合而来。答辩时，至少三位答辩老师会根据论文质量和学生的答辩情况给论文给出一个分数，这几个分数平均后会报送至知网系统，然后在知网的论文系统里，指导老师也会给一个分数，这两个分数决定了论文的总成绩。一般而言，毕业论文仍然使用百分制，也就是及格分是60分，只要总评分数达到60分或以上，即是合格论文。
有些是评定等级的。分为优秀，良好，中等，及格，不及格。
60分就算过呀一般毕业论文，评审老师打分，根据分数档次，给你“优秀”“良好”“中等”“及格”“不及格”一般老师分数打在60分以上就过关了。
现在在毕业之前，都是需要提交一篇毕业论文到学校的，如果毕业论文完成得好，并且通过学校的论文查重，这样才能顺利毕业。学校论文查重主要分为2步，第一步是论文查重，第二步是论文答辩。我们都知道论文查重主要就是检测论文内容的重复率，看内容是否存在抄袭，那么大学毕业论文怎样才算合格？大学生论文查重率多少才算合格这个问题，实际上每个学校都会有详细要求的，规定毕业论文查重率合格标准都是在多少范围内，如果重复率高于这个要求，那么学校里面的毕业答辩是没有办法参与的。并且学历越高，那么毕业论文的查重率要求越加严格，一般本科毕业论文的查重率要求规定在20%左右算合格，硕士毕业论文的查重率要求规定字10%左右算合格，最严格的是博士毕业论文，查重率一般在5％-10%内才算合格。大多数高校是规定查重率合格的毕业论文才能够参加论文答辩，论文答辩通过后即可获得学位证书，成功毕业。如果论文查重检测没有通过的，有些大学生论文可以根据导师的指导，然后在规定时间内进行修改，再次检测如果论文查重率低于30％的话，那么也可以参加论文答辩，但是如果在规定时间修改之后依旧没有通过的话，那么可能就会延迟论文答辩时间。我们提交的毕业论文，学校都会通过专业的论文查重系统进行检测，这样有规范学术不端行为和提高论文质量的作用。
倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许多典型问题：如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。同时，其控制方法在军工、航天、机器人和一般工业过程领域中都有着广泛的用途，如机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制和卫星飞行中的姿态控制等。分类倒立摆系统按摆杆数量的不同，可分为一级，二级，三级倒立摆等，多级摆的摆杆之间属于自有连接（即无电动机或其他驱动设备）。现在由中国的北京师范大学李洪兴教授领导的“模糊系统与模糊信息研究中心”暨复杂系统智能控制实验室采用变论域自适应模糊控制成功地实现了四级倒立摆。是世界上第一个成功完成四级倒立摆实验的国家。倒立摆的控制目标倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。倒立摆的控制方法倒立摆系统的输入为小车的位移（即位置）和摆杆的倾斜角度期望值，计算机在每一个采样周期中采集来自传感器的小车与摆杆的实际位置信号，与期望值进行比较后，通过控制算法得到控制量，再经数模转换驱动直流电机实现倒立摆的实时控制。直流电机通过皮带带动小车在固定的轨道上运动，摆杆的一端安装在小车上，能以此点为轴心使摆杆能在垂直的平面上自由地摆动。作用力u平行于铁轨的方向作用于小车，使杆绕小车上的轴在竖直平面内旋转，小车沿着水平铁轨运动。当没有作用力时，摆杆处于垂直的稳定的平衡位置（竖直向下）。为了使杆子摆动或者达到竖直向上的稳定，需要给小车一个控制力，使其在轨道上被往前或朝后拉动。
已经做好的：汽车连杆加工工艺及夹具设计 种子丸化机的设计与研究残膜回收装置的设计 甜菜收获机的设计 倒立摆建模及仿真分析 垃圾车翻倒机构的设计及其仿真葡萄埋藤机的设计 国际通行棉包堆垛机的设计番茄种子除芒机的设计 棉花机械特性试验装置设计前支棉杆装配在线检测及其工艺装备的设计 玉米秸秆青贮型收获机的设计自走式番茄收获机割台机构的设计 简式龙门钻铣床的结构设计采棉机采摘装置关键零件 ——摘锭的分析 仿生海豚的推进机构与运动研究 城市道路破冰清雪机的设计 夹持式棉花精量点播器多功能保健床的设计 仿生两栖机器蛇的结构设计及优化微型棉花衣分试轧机的设计 哈密瓜糖度无损检测方法研究4ZT-8型摘棉桃机——摘桃装置及输送系统三维造型设计 辣椒干燥试验装置设计自动转向玩具小车的机构与运动研究 多模态仿生两栖机器鱼的推进机构与运动研究籽棉抓斗机构设计 洋葱收获机的设计单轮吊椅的改进设计 多模态仿生两栖机器鱼的推进机构与运动研究拖把甩干装置的机构设计 玉米秸秆还田机库尔勒香梨自动分级机 控制系统设计 线椒取种机的设计胶棒式软摘锭采棉机采摘头试验台设计 球形果采摘机器人设计及其三维仿真基于PMAC控制卡的开放式数控系统 仿生两栖机器蛇的结构设计与优化食品盒模具的三维设计及仿真加工 高压磨料水射流切割装置机械部分设计苗床育苗播种机的研究与设计 马铃薯种植机具的设计孔式穴播器核心部件取种器的模具设计 小型扫地车设计除雪机的系统设计 连杆加工工艺及夹具设计“珍爱生命”防震担架的研究与设计 挖坑机的设计葡萄籽皮分离机 倒立摆机械系统设计多控制面仿生机器鱼机构设计及优化 箱体工艺规程及卡具设计库尔勒香梨自动视觉检测分级装置设计 番茄翻秧机设计型孔式膜上精量排种器设计 切割试验台的结构设计大容量籽棉自卸拖车造型设计 倾斜圆盘玉米排种器的设计全位置焊接辅助器的设计 马铃薯种植机的设计数控线切割机床电参数采集系统设计 健身洗衣机机构设计四行集排型孔式精量排种器的设计玉米收获机割台的机构设计基于Pro/E的液力传动变速箱设计与仿真分析
毕 业 论 文 一、机电一体化技术发展历程及其趋势 自电子技术一问世,电子技术与机械技术的结合就开始了,只是出现了半导体集成电路,尤其是出现了以微处理器为代表的大规模集成电路以后,"机电一体化"技术之后有了明显进展,引起了人们的广泛注意. (一)机电一体化"的发展历程 1.数控机床的问世,写下了"机电一体化"历史的第一页; 2.微电子技术为"机电一体化''带来勃勃生机; 3.可编程序控制器、"电力电子"等的发展为"机电一体化"提供了坚强基础; 4.激光技术、模糊技术、信息技术等新技术使"机电一体化"跃上新台阶. (二)机电一体化"发展趋势 1.光机电一体化.一般的机电一体化系统是由传感系统、能源系统、信息处理系统、机械结构等部件组成的.因此,引进光学技术,实现光学技术的先天优点是能有效地改进机电一体化系统的传感系统、能源(动力)系统和信息处理系统.光机电一体化是机电产品发展的重要趋势. 2.自律分配系统化——柔性化.未来的机电一体化产品,控制和执行系统有足够的“冗余度”，有较强的“柔性”，能较好地应付突发事件，被设计成“自律分配系统”。在自律分配系统中，各个子系统是相互独立工作的，子系统为总系统服务，同时具有本身的“自律性”，可根据不同的环境条件作出不同反应。其特点是子系统可产生本身的信息并附加所给信息，在总的前提下，具体“行动”是可以改变的。这样，既明显地增加了系统的适应能力(柔性)，又不因某一子系统的故障而影响整个系统。 3.全息系统化——智能化。今后的机电一体化产品“全息”特征越来越明显，智能化水平越来越高。这主要收益于模糊技术、信息技术(尤其是软件及芯片技术)的发展。除此之外，其系统的层次结构，也变简单的“从上到下”的形势而为复杂的、有较多冗余度的双向联系。 4.“生物一软件”化—仿生物系统化。今后的机电一体化装置对信息的依赖性很大，并且往往在结构上是处于“静态”时不稳定，但在动态(工作)时却是稳定的。这有点类似于活的生物：当控制系统(大脑)停止工作时，生物便“死亡”，而当控制系统(大脑)工作时，生物就很有活力。仿生学研究领域中已发现的一些生物体优良的机构可为机电一体化产品提供新型机体，但如何使这些新型机体具有活的“生命”还有待于深入研究。这一研究领域称为“生物——软件”或“生物——系统”，而生物的特点是硬件(肌体)——软件(大脑)一体，不可分割。看来，机电一体化产品虽然有向生物系统化发展趋，但有一段漫长的道路要走。 5.微型机电化——微型化。目前，利用半导体器件制造过程中的蚀刻技术，在实验室中已制造出亚微米级的机械元件。当将这一成果用于实际产品时，就没有必要区分机械部分和控制器了。届时机械和电子完全可以“融合”，机体、执行机构、传感器、CPU等可集成在一起，体积很小，并组成一种自律元件。这种微型机械学是机电一体化的重要发展方向。 二、典型的机电一体化产品 机电一体化产品分系统(整机)和基础元、部件两大类。典型的机电一体化系统有：数控机床、机器人、汽车电子化产品、智能化仪器仪表、电子排版印刷系统、CAD／CAM系统等。典型的机电一体化元、部件有：电力电子器件及装置、可编程序控制器、模糊控制器、微型电机、传感器、专用集成电路、伺服机构等。这些典型的机电一体化产品的技术现状、发展趋势、市场前景分析从略。 三、我国发展“机电一体化”面临的形势和任务 机电一体化工作主要包括两个层次：一是用微电子技术改造传统产业，其目的是节能、节材，提高工效，提高产品质量，把传统工业的技术进步提高一步；二是开发自动化、数字化、智能化机电产品，促进产品的更新换代。 (一)我国“机电一体化”工作面临的形势 1. 我国用微电子技术改造传统工业的工作量大而广，有难度 2. 我国用机电一体化技术加速产品更新换代，提高市场占有率的呼声高，有压力。 3. 我国用机电一体化产品取代技术含量和附加值低，耗能、耗水、耗材高，污染、扰民产品的责任重，有意义。在我国工业系统中，能耗、耗水大户，对环境污染严重的企业还占相当大的比重。近年来我国的工业结构、产品结构虽然几经调整，但由于多种原因，成效一直不够明显。这里面固然有上级领导部门的政出多门问题，有企业的“故土难离”“死守故业”问题，但不可否认也有优化不出理想的产业，优选不出中意的产品问题。上佳的答案早就摆在了这些企业的面前，这就是发展机电一体化，开发和生产有关的机电一体化产品。机电一体化产品功能强、性能好、质量高、成本低，且具有柔性，可根据市场需要和用户反映时产品结构和生产过程做必要的调整、改革，而无须改换设备。这是解决机电产品多品种、少批量生产的重要出路。同时，可为传统的机械工业注入新鲜血液，带来新的活力，把机械生产从繁重的体力劳动中解脱出来，实现文明生产。 另外，从市场需求的角度看，由于我国研制、开发机电一体化产品的历史不长，差距较大，许多产品的品种、数量、档次、质量都不能满足需求，每年进口量都比较大，因此亟需发展。 (二) 我国“机电一体化”工作的任务 我国在机电一体化方面的任务可以概括为两句话：一句话是广泛深入地用机电一体化技术改造传统产业；另一句话是大张旗鼓地开发机电一体化产品，促进机电产品的更新换代。总的目的是促进机电一体产业的形成、为我国产业结构和产品结构调整作贡献。 总之，机电一体化技术既是振兴传统机电工业的新鲜血液和源动力，又是开启我国机电行业产品结构、产业结构调整大门的钥匙。 四、我国发展“机电一体化”的对策 (一)加强统筹安排，协调发展计划 目前，我国从事“机电一体化”研究开发及生产的单位很多。各自都有一套自己的发展策略。各单位的计划由于受各自立足点、着眼点的限制，难免只考虑局部利益，各主管部门的有关计划和规划，也有统一考虑不足，统筹安排不够的问题，同时缺少综观全局的有权威性的发展计划和战略规划。因此，建议各主管部门责成有关单位在进行深入调查研究、科学分析的基础上，制定出统管全局的“机电一体化”研究、开发、生产计划和规划，避免开发上重复，生产上撞车! (二)强化行业管理，发挥“协会”作用 目前，我国“机电一体化”较热，而按目前的行业划分方法和管理体制，“政出多门”是难哆的。因此，我国有必要明确一个“机电一体化”行业的统管机构，根据目前国家政治体制改革和经济体制改革的精神，以及机电一体化行业特点，我们建议，尽快加强北京机电一体化协会的建设，赋予其行业管理职能。“协会”要进一步扩大领导机构——理事会的代表层面和复盖面，要加强办公室、秘书处的建设；要通过其精明干练的办事机构、经济实体，组织“行业”发展计划、战略规划的拟制；指导行业布点布局的调整，进行发展突破口的选择，抓好重点工程的试点和有关项目的发标、招标工作…… (三)优化发展环境、增大支持力度 优化发展环境指通过宣传群众，造成一种社会上下、企业内外都重视、支持“机电一体化”发展的氛围，如尽快为外商到我国投资发展“机电一体化”产业提供方便；尽可能为兴办开发、生产机电一体化产品的高新技术企业开绿灯；尽力为开发、生产机电一体化产品调配好资源要素等。 增大支持力度，在技术政策上，要严格限制耗电、耗水、耗材高的传统产品的发展，对未采用机电一体化技术落后产品限制强制淘汰；大力提倡用机电一体化技术对传统产业进行改造，对有关机电一体化技术对传统产业乾地改造，对有关技术开发、应用项目优先立项、优先支持，对在技术开发、应用中做出贡献的单位领导、科技人员进行表彰奖励等。 (四)突出发展重点，兼顾“两个层次” 机电一体化产业复盖面非常广，而我们的财力、人力和物力是有限的，因此我们在抓机电一体化产业发展时不能面面俱到、平铺直叙，而应分清主次，大胆取舍，有所为，有所不为。要注意抓两个层次上的工作。第一个层次是“面上”的工作，即用电子信息技术对传统产业进行改造，在传统的机电设备上植入或嫁接上微电子(计算机)装置，使“机械”和“电子”技术在浅层次上结合。第二个层次是“提高”工作，即在新产品设计之初，就把“机械”与“电子”统一起来进行考虑，使“机械”与“电子”密不可分，深度结合，生产出来的新产品起码正做到机电一体化。 结束语：本论文在各位老师的悉心指导和严格要求下已完成。在学习和生活期间，也始终感受着导师的精心指导和无私的关怀，我受益匪浅。在此向各位老师表示深深的感谢和崇高的敬意。不积跬步何以至千里，本设计能够顺利的完成，也归功于各位任课老师的认真负责，使我能够很好的掌握和运用专业知识，并在设计中得以体现。同时我在网上也搜集了不少资料，才使我的毕业论文工作顺利完成。在此向学院工程系的全体老师表示由衷的谢意。 希望我的答案可以帮得上楼主！
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