《日常生活的自我呈现》读书报告

深圳大学传播学院本科生读书报告

二○○～二○○学年度

学号：2011080073 姓名：李忠燕年级：2011级专业方向：广告策略

完成时间：2013年11月4日这是本人在校期间第三学年完成的3篇读书报告之第 1 篇教师评语（不少于100字）：

批阅教师姓名：评定成绩（A~F五个等级）：

题目：《日常生活的自我呈现》读书报告

正文：

《日常生活的自我呈现》是著名的社会学家戈夫曼的作品，这本书在整个社会学界有着很大的影响力，书中从一个独特的角度来对社会现象进行解释。书中独特的角度就是把人生比作一场戏剧，我们都在演绎着自己的人生，古人又云：人生如戏，戏如人生，我们每天都在上演着自己的人生，与我们平时看到的戏剧不同的是我们的人生没有剧本，只能临场发挥。在这场戏剧中，有表演者、导演、观众，有前台、后台和过渡地带。我们在舞台上表演着，希望观众可以按照我们所希望的那样理解我们的表演，我们在不同的场合之下有不同的表演，角色也随着情景的变化而变化，我们就是这样在不同的情景下切换着角色，上演着人生这一场精彩大戏。

在《日常生活的自我呈现》中，戈夫曼说，我们每个人在自己的生活大舞台中都希望把自己最得体的一面表现在人前。为了把前台演绎好，我们在后台也许会有不少的纠结的时候和做出了不少的准备。在我们的日常生活中，人们通过自己的语言，行动或者是外在打扮来让别人认可自己所表达的事情是符合自己所处的社会地位，或者是想要别人认可自己的做法，朝着自己心理想要的方向去理解。这个过程不仅仅包括表演者本身，同时也包括观众对于表演者的的动作和符号的理解。一旦自己的表演出现了偏

差，表演者会极力想通过某种方式进行补救，从而挽回自己在观众面前的形象。

为了很好地解释人生就是一个戏剧舞台，戈夫曼在《日常生活的自我呈现》中引进了前台和后台的概念，这也是整一本书中我最喜欢的两点，这两个概念很好地阐释了我们生活中发现的很多事情。前台，顾名思义，就是观众所能够看到的地方，对表演者而言，是有表演意义的地方。后台，是观众看不到，表演者可以卸下面具，自我放松并为下一次的表演做准备的地方，我们在后台会好好地放松自己，同时也会反思自己在前台所做的事情是否得当，为下一次的前台表演做准备，以达到更好的表现效果。我们生活的每一处都可以发现划分前台和后台的界限，一个人的社会地位越高，那么他的前台区域也就越大，后台区域也就越小。前台和后天是两个相对的概念，同时，前台和后台也可能存在着互换的可能，也就是说，在某种情况下，某一特定的地点可以是前台，但是在另外一种情况下，这一地点可能是后台。例如：教室，在上课的时候，教室对于学生而言就是前台，在这种情况下，学生的表现就要符合学生的身份，学生通过认真听课和认真做笔记来想老师传达我是一个好学生这样的信号。但是下课后，学生在教室闲谈，放松，这时候，教室就不在是前台，而是变成了后台。在之前闹得沸沸扬扬的上海法官集体嫖娼事件中也出现了把前台与后台搞错的现象。在上海法官集体嫖娼这件事情中，那些法官们就是模糊了自己的前台和后台的界限，嫖娼的时候他们以为自己是在自己的后台区域而没有意识到其实他们是处于前台区域。所以，对于表演者而言，一定要分清楚前台和后台。

在现实生活中，有不少的人因为分不清前台和后台而出了不少的洋相。把自己后台搬到前台，在众多的观众面前赤裸裸地展现自己的后台，而后台恰好是一个不适宜给观众看到的地方。例如：学生上课的时候在教室里睡觉，这个很明显就是把自己的后台搬到了前台。对于前台教室，学生应该好好上课，睡觉是在后台完成的事情。不能够很好地分辨自己所处的地点是前台还是后台，或者是不能够准确地置换前台和后台，就有可能给人带来麻烦，有时候甚至是灾难性的毁灭，所以每一个人都谨慎地切换着自己的前台和后台，力求表演得体。

《日常生活的自我呈现》一书使我对社会的认识有一个新的角度，同时，书中提出的理论也的确可以解释生活中很多现象，但是同时有一些人批评戈夫曼对于前台和后台这样的一种区别，认为书中对于前台和后台的这种角色置换不免让人觉得自己每天都在带着面具生活，遇到不同的人要换上不同的面具，说不同的话，在不同场合要有不同的言行和举止。时时刻刻要注意自己的一切是否符合自己所处的场合，自己在这个场合上是否表现得到，是否得到观众的认可。在这种程度上，人活着就会很累。在这种情况下，我们看到的每一个人都不是他的全部面貌，我们看到的只是他多个面目中的其中一个，人都在虚伪地或者。我个人觉得，在不同的场合有不同表现是对观众的一种尊重，同时也是对自己的一种尊重，想一想，如果每一个都无视前台和后天的界限，任意地把自己的后台搬到前台，我们的社会将会多么的糟糕。

前台是我们所不能够选择的，那是由我们的职业所决定，我们的身份决定我们在前台该如何来扮演自己的角色，同时前台是在大众的监视之下的，所以在前台我们是受到约束的，我们要表现出符合我们身份的行为。而后台是我们的私人空间，在后台，我们得到放松和休息，我们可以暂时脱下被别人所要求我们带上的面具，可以更自由地地表现自己。在上海法官集体嫖娼这件事情中，那些法官们就是模糊了自己的前台和后台的界限，嫖娼的时候他们以为自己是在自己的后台区域而没有意识到其实他们是处于前台区域。

通信原理课程设计报告书

通信原理课程设计 题目：脉冲编码调制（PCM）系统设计与仿真 院（系）：电气与信息工程学院 班级：电信04-6班 姓名：朱明录 学号： 0402020608 指导教师：赵金宪 教师职称：教授

摘要 : SystemView 仿真软件可以实现多层次的通信系统仿真。脉冲编码调制（PCM ）是现 代语音通信中数字化的重要编码方式。利用SystemView 实现脉冲编码调制(PCM)仿真，可以为硬件电路实现提供理论依据。通过仿真展示了PCM 编码实现的设计思路及具体过程，并加以进行分析。 关键词: PCM 编译码 1、引言 随着电子技术和计算机技术的发展，仿真技术得到了广泛的应用。基于信号的用于通信系统的动态仿真软件SystemView 具有强大的功能，可以满足从底层到高层不同层次的设计、分析使用，并且提供了嵌入式的模块分析方法，形成多层系统，使系统设计更加简洁明了，便于完成复杂系统的设计。 SystemView 具有良好的交互界面，通过分析窗口和示波器模拟等方法，提供了一个可视的仿真过程，不仅在工程上得到应用，在教学领域也得到认可，尤其在信号分析、通信系统等领域。其可以实现复杂的模拟、数字及数模混合电路及各种速率系统，并提供了内容丰富的基本库和专业库。 本文主要阐述了如何利用SystemView 实现脉冲编码调制（PCM ）。系统的实现通过模块分层实现，模块主要由PCM 编码模块、PCM 译码模块、及逻辑时钟控制信号构成。通过仿真设计电路，分析电路仿真结果，为最终硬件实现提供理论依据。 2、系统介绍 PCM 即脉冲编码调制，在通信系统中完成将语音信号数字化功能。PCM 的实现主要包括三个步骤完成：抽样、量化、编码。分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化信号的二进制表示。根据CCITT 的建议，为改善小信号量化性能，采用压扩非均匀量化，有两种建议方式，分别为A 律和μ律方式，我国采用了A 律方式，由于A 律压缩实现复杂，常使用 13 折线法编码,采用非均匀量化PCM 编码示意图见图1。 图1 PCM 原理框图 下面将介绍PCM 编码中抽样、量化及编码的原理： (a) 抽样 所谓抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息，也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。 (b) 量化 从数学上来看，量化就是把一个连续幅度值的无限数集合映射成一个离散幅度值的有限数集合。如图2所示，量化器Q 输出L 个量化值k y ，k=1，2，3，…，L 。k y 常称为重建电

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日

一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：

武汉科技大学 数字图像处理实验报告

二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

通信原理 数字基带传输实验报告

基带传输系统实验报告 一、 实验目的 1、 提高独立学习的能力； 2、 培养发现问题、解决问题和分析问题的能力； 3、 学习matlab 的使用； 4、 掌握基带数字传输系统的仿真方法； 5、 熟悉基带传输系统的基本结构； 6、 掌握带限信道的仿真以及性能分析； 7、 通过观察眼图和星座图判断信号的传输质量。 二、 实验原理 在数字通信中，有些场合可以不经载波调制和解调过程而直接传输基带信号，这种直接传输基带信号的系统称为基带传输系统。 基带传输系统方框图如下： 基带脉冲输入 噪声 基带传输系统模型如下： 信道信号 形成器 信道 接收 滤波器 抽样 判决器 同步 提取 基带脉冲

各方框的功能如下： （1）信道信号形成器（发送滤波器）：产生适合于信道传输的基带信号波形。因为其输入一般是经过码型编码器产生的传输码，相应的基本波形通常是矩形脉 冲，其频谱很宽，不利于传输。发送滤波器用于压缩输入信号频带，把传输 码变换成适宜于信道传输的基带信号波形。 （2）信道：是基带信号传输的媒介，通常为有限信道，如双绞线、同轴电缆等。信道的传输特性一般不满足无失真传输条件，因此会引起传输波形的失真。另 外信道还会引入噪声n（t），一般认为它是均值为零的高斯白噪声。 （3）接收滤波器：接受信号，尽可能滤除信道噪声和其他干扰，对信道特性进行均衡，使输出的基带波形有利于抽样判决。 （4）抽样判决器：在传输特性不理想及噪声背景下，在规定时刻（由位定时脉冲控制）对接收滤波器的输出波形进行抽样判决，以恢复或再生基带信号。 （5）定时脉冲和同步提取：用来抽样的位定时脉冲依靠同步提取电路从接收信号中提取。 三、实验内容 1采用窗函数法和频率抽样法设计线性相位的升余弦滚讲的基带系统(不调用滤波器设计函数,自己编写程序) 设滤波器长度为N=31，时域抽样频率错误!未找到引用源。o为4 /Ts，滚降系数分别取为0.1、0.5、1， （1）如果采用非匹配滤波器形式设计升余弦滚降的基带系统，计算并画出此发送滤波器的时域波形和频率特性，计算第一零点带宽和第一旁瓣衰减。 （2）如果采用匹配滤波器形式设计升余弦滚降的基带系统，计算并画出此发送滤波器的时域波形和频率特性，计算第一零点带宽和第一旁瓣衰减。 （1）非匹配滤波器 窗函数法： 子函数程序： function[Hf,hn,Hw,w]=umfw(N,Ts,a)

读书报告第一次作业。。。。

膨胀土工程地质特性研究进展 1.前言 膨胀土是一种具有高分散性、高塑性的黏土，其矿物成分主要以蒙脱石、伊利石/蒙脱石、绿泥石/脱石、高岭石/蒙脱石等为主，对干湿气候变化异常敏感，常给人类工程建设活动带来巨大危害，是一种“问题多的特殊土”。其吸水膨胀、失水收缩的特性容易引起建筑物开裂、边坡失稳、渠道桥梁等结构物破坏，给工程建设带来安全隐患。如1978 年我国南阳地区和1988 ～ 1992 年欧洲地区，持续的干旱天气致使出现了大规模房屋建筑开裂破坏现象，造成严重经济损失，究其原因为地基膨胀土失水收缩导致地面不均匀沉降变形。南水北调中线工程穿越膨胀土地区累计长度约386km，沿线曾发生大量渠段坍塌和浅层滑坡等工程地质问题。事实上，早在20 世纪70 年代初，南阳陶岔引水渠的开挖施工中，膨胀土层就发生过十几处大滑坡，且大都发生在1: 4－1: 5的缓坡上，由此引起了人们对膨胀土问题的重视，并在其后进行了处理，为以后正式开工建设提供了处治经验。 2.胀缩性 胀缩性的概念是由于含水率变化而引起的膨胀土体积变化，称为胀缩变形，即含水率升高发生膨胀，含水率降低发生收缩。胀缩性是

膨胀土的典型性质之一。在许多条件下，当膨胀土经历往复干湿循环时，胀缩变形表现出不可逆性，往往随干湿循环次数的增加而增加，在控制吸力条件下开展了干湿循环试验，发现膨胀土的胀缩变形可分为宏观结构变形和微观结构变形两部分。一般而言，宏观结构变形的可逆性与干湿循环过程中的累积变形量有关，然而微观结构变形却通常是可逆的。 关于膨胀土的胀缩机理，国内外学者也开展了许多研究，得到一些普遍的认识。与水相互作用时，由于黏土矿物颗粒表面的亲水性与水分子的极性结构特征，水分子在电场力作用下会吸附在矿物颗粒周围，形成一层水膜。水膜的厚度受黏土矿物种类、孔隙溶液成分、环境温度、外部荷载和微观结构等因素的影响，水膜的厚度变化则直接反映了膨胀土的胀缩性。膨胀土的干燥收缩过程实际上是土体在内力作用下颗粒间孔径减小和密实度增加的过程。当土体中的相对湿度高于大气相对湿度时，土体中的水分子会通过土体表面进入到大气中，形成蒸发。在蒸发过程中孔隙水表面张力的作用下，在颗粒间会形成弯液面，产生毛细水压力。表面张力和弯液面曲率半径是影响毛细水压力的关键因素，且一般而言，毛细水压力为负值。因此，土体干燥失水过程中，颗粒周围的水膜变薄，孔径减小，在毛细水压力和表面张力的共同作用下，土颗粒会随蒸发而逐渐靠拢，宏观表现为收缩变。关于膨胀土的胀缩机理，也有学者提出了不同的观点。如廖世文( 1984) 、高国瑞( 1984) 从晶格扩展、双电层理论和微观结构控制3 个方面对膨胀土的胀缩机理进行了总结归纳。刘特洪( 1997）则

数字图像处理技术应用课程报告

集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.doczj.com/doc/4712798568.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.doczj.com/doc/4712798568.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.doczj.com/doc/4712798568.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像，通过给定的字典，退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而，由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率)，正如许多现有的稀疏表示模型一样，如果只考虑局部的稀疏图像，稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确，通过利用非局部图像统计，引入一个集中的稀疏性约束。为了优化，局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复（IR）目的是为了从，比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本（例如噪声、模糊和/或者低采样率），来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y，IR问题可以表示成： y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵，x是原始图像的矢量，v是噪声矢量。由于IR的病态特性，尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术，已经被广泛地研究。对于正则方法，对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一，因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来，对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中，已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上，一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合，例如，X ≈Φα,用|0 最小化：

通信技术读书笔记

通信技术读书笔记 【篇一：通信发展简史读书笔记(格式)】 五邑大学土木建筑学院学院 读书笔记 课程名称： 专业： 学号： 姓名：任课教师： 时间： 评定成绩： 读书笔记 1．潜艇堪称水中暗藏的杀手，其突出的特点之一就是其隐蔽性，影响潜艇隐蔽性的因素很多，而潜艇的通信，特别是潜艇的主动发信行为则是潜艇暴露的重要因素之一。随着无线电测向技术的发明，利用岸基、舰载或机载无线电测向设备能测出潜艇发信时的位置，使潜艇招致打击。故此，各国都对潜艇的通信方法和新的通信技术进行了研究，目的就是在确保潜艇在满足必要的通信同时尽量增强潜艇的通信隐蔽性。 潜艇通信的方法主要有无线电静默和快速通信。潜艇无线电静默是潜艇在规定的时间和海区内禁止无线电发信而只收信甚至不收信的隐蔽措施。一般在舰艇接敌前、通过敌占区或执行特殊任务的隐蔽航行时采用。目的是防止敌方利用无线电台和无线电测向设备获取已方舰艇的发信时间、功率、联络关系和电台移动的速度、方向，从而测到己方潜艇所在海区、数量、指挥关系、航速、航向和行动企图等情报。潜艇无线电静默有全面静默和单方静默，单方静默是只接收不发信。 ——摘自《潜艇通信杂谈》 2.turbo码（turbo code）是一种应用在外层空间卫星通信和设计者寻找完成最大信息传输通过一个限制带宽通信链路在数据破坏的噪声面前的其它无线通信应用程序的高性能纠错码。 turbo码的判决 传统的数字化方法一般是先确定一个阈值电平。信号电平低于这个阈值就判决为“0”，高于就判决为“1”，即硬判决。在turbo码的解码过程中，对于一个给定比特的电平被量化成整数，例如从-99到

+99。其数值就被作为判决这个比特为“0”或“1”的可信度的指标（如-89意味着这个比特很可能是“0”，如+28意味着这个比特也许是“1”，但把握不是很大），即软判决。 星通信技术的发展也促进了信道编码技术的迅速发展，从现在的整 体状况来看，turbo码的使用已经越来越广泛了，在国际卫星信道中 的比例也越来越大，这些都是因为turbo码具备了许多优点，例如：turbo码具有接近香农极限的性能、延迟时间短、解码算法能够充分 利用软判决、突发错误纠错性能好、甚至当信道条件差时仍具有较 好的纠错能力等，这是rs码和其他编码不具备的。事实已经证明，turbo码技术具有强大的功能和灵活性，能够为各行各业的用户及 卫星运营商们带来非常明显的效益。 码会很快取代现在所使用的其他前向纠错技术，在卫星通信领域里 得到非常广泛的应用。 ——摘自《解析卫星通信中的turbo码编解码原理》 3.projectloon计划通过热气球给偏远地区提供互联网接入服务。 人们通过使用安置于家中建筑物上的特制网络天线，让信号从天线 发射到热气球，再由气球返回数据传送进入全球因特网中。https://www.doczj.com/doc/4712798568.html,也是使用类似的方法，唯一的不同就是，计划利用无人 机作为传输媒介 通讯技术愈加发达的当今社会，反而加剧了缺少网络覆盖的偏远地 区与发达社会间的差距。 最近google和facebook两个巨头公司的均发起了相关项目，googleproject loon和markzuckerberg成立的https://www.doczj.com/doc/4712798568.html,组织，致力于借助空中网络基站为世界上网络不畅的偏远地区提供互联网 服务。 projectloon计划通过热气球给偏远地区提供互联网接入服务。人们通过使用安置于家中建筑物上的特制网络天线，让信号从天线发射 到热气球，再由气球返回数据传送进入全球因特网中。https://www.doczj.com/doc/4712798568.html, 也是使用类似的方法，唯一的不同就是，计划利用无人机作为传输 媒介。 ——摘自《什么是空中基站》 4.铁路应急通信系统是当铁路运输发生自然灾害或突发事件等紧急 情况时，为确保铁路实施救援指挥的需要，在突发事件现场与救援 指挥中心之间，各相关救援中心之间及现场内部建立的语音、图像 等通信系统。

BMP图像的读写(8位和24位)

南通大学计算机科学与技术学院 《数字图像处理》课程实验 报告书 实验名 BMP文件的读写（8位和24位） 班级计 121 姓名张进 学号 1213022016 2014年6月 16 日

一、实验内容 1、了解BMP文件的结构 2、8位位图和24位位图的读取 二、BMP图形文件简介 BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP 图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的，只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时，微软极力推荐你以DIB格式保存），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。 位图文件可看成由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列，它具有如下所示的形式。 位图文件结构内容摘要

2013数字图像处理课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日

目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14)

哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视 功能多少而定；参考matlab 软件中GUI 设计，学习软件界面的设计 - 1 -

数字图像处理实验报告

数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对

通信原理报告(DOC)

课程设计任务书 姓名学号 班级学院电子信息学院课程通信原理课程设计 题目数字调制系统误比特率（BER）测试的仿真设计与分析 设计任务 1.利用SystemView软件按照课设指导书分别画出2DPSK 系统中相干解调与差分解调的高频与不加噪声时低频的误比特率仿真测试原理图。 2.观测低频的仿真过程中原始基带信号波形、差分码波形、2DPSK信号波形、本地载波、解调端相乘器输出、低通滤波器输出、抽样判决输出波形以及码反变换后的输出波形。观测输入和输出波形的时序关系。 3.在2DPSK系统中，“差分编码／译码”环节的引入可以有效地克服接收提取的载波存在180°相位模糊度，即使接收端同步载波与发送端调制载波间出现倒相180°的现象，差分译码输出的码序列不会全部倒相。重新设置接收载波源的参数，将其中的相位设为180°，运行观察体会2DPSK系统时如何克服同步载波与调制载波间180°相位模糊度的。 4.利用建立的SystemView DPSK系统相干接收的仿真模型进行BER测试，产生该系统的BER曲线以此评估通信系统的性能。 时间 进度 课程设计要求在1.5周内做完 主要参考资料[1] 樊昌信，张甫翊，徐炳祥，吴成柯.通信原理(第五版)[M] 北京：国防工业出版社，2002 [2] 罗卫兵，孙桦，张捷.SystemView动态系统分析及通信系统仿真设计[M] 北京：电子工业出版社，2002 [3] 李东生, 雍爱霞, 左洪浩。System View 系统设计及仿真入门与应用[M] 北京: 电子工业出版社, 2002 [4] 青松, 程岱松, 武建华等。数字通信系统的System View 仿真与分析[M] 北京: 北京航空航天大学出版社, 2001

遥感地质学在实际工作中的应用论文

课程期末考试论文（读书报告） 课程名称：遥感地质学 班级： 学号： 姓名： 任课教师： 学时： 开课时间：

浅谈“遥感地质学”在地质类工作中的应用 摘要：随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感地质是一门理论与技术相结合的课程，其实际操纵性较强，需要我们对理论基础知识不断地应用巩固。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 关键词：遥感空间信息地质找矿应用 近年来，一方面，由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展，为遥感技术奠定了必要的技术基础，另一方面，由于人类生产活动不断地向深度和广度进军，遥感技术得到较为广泛的应用，因而使得遥感技术获得了飞跃的发展，已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术。随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。正如中科院院士徐冠华等，所谈及遥感技术为地学研究提供了全新的手段，导致了地学研究范围，内容、方法的重要变化，标志着地学信息获取和方法处理的一场革命。中国遥感事业自70年代至今发生了巨大的变化，在国民经济中的应用也日渐普遍。相对国际发达国家，中国遥感事业与其尚存在较大差距，这也正证明了在学科应用教学方面的前景性和挑战性。 《遥感地质学》是我校地球科学与资源学院为地质，资勘和海洋类专业开设的院定专业限选课，共48学时，其中24实验学时。通过半学期的遥感地质课及遥感数字图像处理技术的学习，对遥感技术有了新的认识和定义，同时对地学高新技术的发展有了所了解。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 遥感地质在地学方面的意义和作用主要表现在以下几个方面： （1）区域地质调查方面： 地质调查方面遥感数字图像处理的意义和作用应体现最明显的是在我国青藏高原地区。我国存在最大的空白区是青藏高原空白区，因其独特的海拨，积雪，压力，缺氧，交通等因素给地质工作者在这一地区开展工作造成了极大的困难，尤其在藏北属于“世界屋脊”，生命的禁区，地质工作者很难实地进入实施开展。青藏高原所占面积巨大，是我国地学，生物学，资源与环境科学有特色的研究领域和天然的实验室，我国研究开发价值极大。近年来国土资源部先后开展了多次地质调查，如1:25万区域地质调查。中国地质大学（北京）地球科学与资源学院教师承担的地质调查局“西藏安多1：25万安多多幅区域地质调查项目”中就充分利用的遥感数字图像处理技术的优势性。安多地区平均海拨4700多米，气候已变，极寒，其中部分地区很难进入。 安多北捷布曲冰蚀谷（上为南）（据张绪教等）

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。

通信原理学习笔记

通信与网络复习笔记——通信部分 第一讲信息论 信息的度量： 不确定度 平均不确定度，熵：单位bit 定理：离散随机变量的最大熵，S表示该随机变量的取值集合 联合熵：pij 联合概率，则联合熵是 条件熵：条件概率的熵H（X|Y）=∑∑p(i,j) log p(i|j) 关系： 互信息： 互信息的理解：①X的不确定度减去观测Y后X残存的不确定度，通过观测Y帮助了解X ②Y的不确定度减去观测X后Y残存的不确定度，通过观测X帮助了解Y的信息 集合对应：并——联合熵；减——条件熵；交——互信息量 X、Y独立→互信息量为0 →H(XY)=H(x)+H(Y)→H(X|Y)=H(X) X、Y相等→互信息量=自身信息量，最大互信息→条件熵为0 信道：信息的通道。信息传输的本质就是，利用接收的结果估计发送的结果，互信息 信道容量：互信息最大值 常见信道： I)BSC 对称二进制信道，差错概率ε，信道容量C=1+εlogε+(1-ε)log(1-ε) II)高斯信道：描述信道转移的概率，加性噪声 互信息量 用到h(X|X)=0 。Gauss是最差的加性信道，h（N）最大 信道容量C=max I(X:Y)（信号自己功率受限P） 香农定理：*信号带宽W，单位时间最多2W个采样 低信噪比：C=1.44P/n0 微分熵： 给定峰值约束，规定则最大微分熵的分布是均匀分布p(X)=1/(2A)； 若能量受限，最大熵是高斯分布，熵h(N)= 若随机向量映射：J是X对Y的，则

第二讲压缩编码理论 常用傅立叶变换对 ———— 带通抽样：fs≥2 fH/[fH/B] []是取整最低抽样率：2B 窄带信号 O量化 I)均匀量化：量化噪声方差 Δk=Δ=2V/L 量化噪声Δ^2/12 。还有过载噪声 最优量化分层电平在重建电平终点，重建电平在分层电平质心（用x概率密度求） 此时表示yk最小bit数 工程运用：-V~V均匀量化，不考虑过载，信噪比：/=,多一位码字6dB改善 II)非均匀量化：用于语音，经常落入的区域精度高，损失小，不常落入的区域权重低 压缩编码：取ln→均匀量化→编码；扩张解码：解码→均匀重建→扩张(做exp) 对数量化：y=1/B*lnX 则信噪比S/=3*(L/BV)^2 O PCM 脉冲编码调制 13折现A律近似，或者15折现μ律近似 PCM协议：M1~M8：M1，极性（正负）；M2~M4，段落；M5~M8 每段中电平位置 第三讲数字基带传输（一） O符号映射 bit：数字传输的“基本粒子” 符号：集装箱卡车，用于承载信息，可以是物理量 常用M表示符号集合的元素数目。1个符号承载的比特： 临位最小差错映射：格雷码。相邻符号对应的比特串只差错一位。 PAM符号集合： PSK、QAM符号集合：