Latex排版学习笔记
Latex排版学习笔记，用于Latex学习入门与提高。共9章内容，较为全面。目录第一章基本使用1.1基本排版流程1.2文本排版..1.2.1英文文档12.2输入特殊字符1.2.3段落换行124中文文档777789991.3列表环境1.4文档结构101.4.1文档类别101.4.2标题摘要111.4.3章节目录1.4.4参考文献121.5插入表格131.5.1基本表格131.5.2跨列表格131.5.3浮动表格141.6插入图片151.6.1图文并排的小图片16.2图文分开的大图片161.6.3位置浮动的大图片17第二章格式调整21各种长度单位1922字体使用192.2.1字体编码193日录222字体族名20223字体系列20224字体形状20225字体大小23段落对齐2223.1居中对齐22232单侧对齐2224页面大小布局232.5目录页格式24第三章数学公式2631两种公式263.2各种字母273.3数学函数3.4配对括号283.5多行公式3.6定理环境31第四章图形绘制334.1画交换图3341.1用 ascd包画交换图3341.2用 diagrams包画交换图33413用ⅹy-pic包画交换图344.2画图语言和画图软件3543PGF/TkZ绘图364.3.1画流程图3643.2函数图像374.3.3几何图形第五章演示文稿395.1最简单例子5.2逐步显示4153主题模板4254中文演示43目录第六章高级应用446.1输入各种撇号引号6.2文件拆分及独立编译446.3合并多个PDF文件6.4错误处理466.4.1编译时的错误信息476.4.2编译时的警告信息47第七章背景资料7.1TeX系统的前世今生497.2TeX系统的目录结构507.3TeX系统的文件查找51第八章字体详解8.1字体类型与文档格式548.2新字体选择方案NFSS5583中文排版历程568.3.1CCT中文排版8.3.2CJK中文排版578.3.3 XeTeX中文排版第九章相关软件609.1纯文本编辑器609.1.1 TeXmaker编辑器6091.2 Te Xworks编辑器619.1.3正向搜索与反向搜索629.2可视化编辑器639.2.1IyX文档处理软件639.22 TeXmacs文档排版软件659.3新版 Office的公式排版6694在网页中显示数学公式67附录ATeX排版原理69A.1读取文件A.2生成盒子70A.3分段为行71A.4组行为页6日录附录 B PostScript语言75B.1PS语言的基本知识B.2PS语言的点阵图像B.3PS语言的点阵字体附录C常用宏包介绍81第一章基本使用1.1基本排版流程和 Microsoft office Word等所见即所得的办公软件不同,用Ix排版文档,首先要用文本编辑器编辑好tex文档,然后通过各种程序编译,得到pdf文档用于打印或者阅读。基本的排版流程如下图:xelatextexpalatelatexs pdfdvipsd.ps般我们经常用 datex或者 xelatex程序直接从tex文件生成pdf文件如果是中文tex文档,优先使用ⅹ elate程序编译。如何使用编辑器以及编译文档在后面的章节有详细介绍。12文本排版121英文文档最简单的TX英文文档如下:第一章基本使用l hello. texdocumentclass La4paper]articlesusepackagethyperref]egintdocumentyHello worldend]我们来看看上面的tex文档内容。在Ix里面,每行的%符号后面的内容都表示注释,在编译时都会被忽略。因此第一行的内容没有任何结果接着看第二行。在ⅣX文档中,用开始的字母串来表示一个命令,这里的 documentclass是1X文档的基本命令,用于指明文档类。命令后面用花括号包含的内容是该命令的参数,必不可少。对于这个例子, article参数就指明我们撰写的是一篇文章,类似地还可以用book或者 report参数,分别表示书籍和报告。命令后用方括号[]包含的内容是该命令的选项,选项可以省略,省略时必需连冋方括号也去掉。如果选项省略,将会使用默认值。这里例了的a4 paper指明我们文档的页面是A4纸张的大小,改为b5 paper就是B5纸张的大小。第三行的 usepackage命令也是IX的基本命令,用于载入I①X宏包I系统中包含了各种各样的宏包,对IX的基本功能作了各种扩展。我们这一行载入的 hyperref宏包后面将介绍到。接下来在 begin{ document}和 endidocument}之间的部分我们称为正文区,一般用于正文内容的撰写。这个例子的正文内容只有简单的 Hello wor1d!对应的,在 documentclass和 beginidocument}命令之间的部分我们称为导言区,一般用于载入宏包,定义命令和调整格式。X文档把格式和内容部分分开,是一种良好的设计准则。1.2.2输入特殊字符在ⅣX的文本内容中,大部分字符都可以直接输入,但是#,$,%,&,{,}这几个字符由于有特殊用途不能直接输入。我们可以按照下表的方式输入这些特殊字符输入#${}、-O显示#8%k输入 Textless extgreater extbartextbackslash显示1.3列表环境另外, Latex中是区分左右引号的,输入`和‘分别显示左右单引号,输入`和“分别显示左右双引号。连字号、起止号和破折号看起来都是一个差不多的短横线,但输入的方式也是不同的。用-得到连接单词的连字号-,用--得到表示数字范围的起止号,用---得到英文的破折号。123段落换行用一个空行或者par命令可以开始新的段落,同时会有默认的首行缩进。用或者 newline可以强制换行在下一行继续,且在下一行不会有缩进。12.4中文文档Latex中文文档的排版有各种方式,例如CCT,CJK,ⅹeCJK等等。目前最优秀的方式是用ctex文档类来排版中文文档,它在其它各种方式的基础上以一致的方式解决了中文排版的问题。例如:documentclass [UTF8] Ictexart]eginidocument)中文内容测试!endfdocumentH使用这种方式,只需要将文档类从英文的 article改成 ctexart,所有中文环境和章芇编号等等都已绎按照中文习惯设置好了,简单易行。例子屮的UIF8这个可选参数指明了中文文档的编码。编码主要有这两种:GBK和UTF8,而不同的 Latex编辑器对中文文档的默认编码不同。以CTeX套装29版本包含的两个编辑器为例, Winedt编辑器的默认中文编码为GBK,而ReWorks编辑器的默认中文编码为UTF8。因此,对于初学者,为了避免乱码的出现,最好根据编辑器的默认情形来选择编码,如果使用的是 Winedt编辑器,将文档的编码设为GBK,如果使用的是reκ works编辑器,将文档的编码设为UTF8。如果编码不指定,默认为GBK另外,对于bok和 report文档类,也有对应的 ctexbook和 ctexrep中文文档类,其用法类似。1.3列表环境Latex的命令实际上也有不同的类型,形如begin环境名}.lend环境名}第一章基本使用的命令组合我们称为环境。环境一般用于对某种类型的段落用特殊的形式来显示。在文本段落中,常见的环境有列表环境。列表环境有三种:无序列表( itemize)、有序列表( enumerate)和描述列表( description)。它们的使用方式和显示效果如eginfitemize]item无编号的列表无编号的列表item带编号的列表·带编号的列表item带标签的列表带标签的列表end[]Abegintenumeratehitem无编号的列表1.无编号的列表item带编号的列表2.带编号的列表iem带标签的列表3.带标签的列表endtenumeratelegintdescriptionhitem[无序列表]无编号的列表。无序列表无编号的列表。item[有序列表]带编号的列表。有序列表带编号的列表item[描述列表]带标签的列表。描述列表带标签的列表。endidescriptionh14文档结构4.1文档类别前面已经讲过,用下面的命令可以指定文档类documentclass[选项]{文档类其中文档类有文章( article),书籍(book),报告( report),书信( letter)这几种选择。文档类的选项有下面这些。页面大小(a4 paper,a5 paper,b4 paper, letterpaper, legalpaper, executiveper):默认的 letterpaper常见于美国,其大小为216毫米乘以279毫米(即8.5英寸乘以11英寸),而国内常用的a4 paper的大小为210毫米乘以297毫米,两者稍有区别。虽然这里可以指定不同的页面大小,但是纸张却始终为A4大小。比如你指定为A5页面大小,那么生成的PDF文件中,内容只在A4纸张的左上角。
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张贤达的《高阶统计量信号处理方法》
高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析方法，在此上传张贤达的这本书，希望对大家的学习有所帮助专题内容概述高阶统计量的定义、性质和估计155()高阶矩、高阶累积量及其谱·*·····“········““··“·(二)高阶累积量与高阶谱的性质三)高阶累积量与高阶谱的估计…......19、非最小相位系统的辨识21(一)基本问题21(二)MA系统的辨识.25(三)ARMA系统的辨识…135四、谐波恢复42()基本问题42()谐波恢复的高阶累积量方法……………·………43五、空间窄带信号源的波达方向估计()基本问题46(二)基于二阶统计量的DOA估计方法及其不足.147(三)基于高阶统计量的DOA估计方法53、概述高阶统计量( (Higher-order Statistics)是指比二阶统计量更高阶的随机变量或随机过程的统计量。二阶统计量有:〉随机变量(矢量):方差、协方差(相关矩)、二阶矩。随机过程:自相关函数、功率谱、互相关函数、互功率谱、自协方差函数等高阶统计量有:随机变量(矢量):高阶矩( Higher-order Moment),高阶累积量(Higher-order Cumulant)随机过程:高阶矩、高阶累积量、高阶谱( Higher- order Spectra,Polyspectra)。从统计学的角度,对正态分布的随机变量(矢量),用一阶和二阶统计量就可以完备地表示其统计特征。如对一个高斯分布的随机矢量,知道了其数学期望和协方差矩阵,就可以知道它的联合概率密度函数。对一个高斯随机过程,知道了均值和自相关函数(或自协方差函数),就可以知道它的概率结构,即知道它的整个统计特征。但是,对不服从髙斯分布的随机变量(矢量)或随机过程,一阶和二阶统计量不能完备地表示其统计特征。或者说,信息没有全部包含在一二阶统计量中,更高阶的统计量中也包含了大量有用的信息。高阶统计量信号处理方法,就是从非高斯信号的高阶统计量中提取信号的有用信息,特别是从一、二阶统计量中无法提取的信息的方法。从这个角度来说,高阶统计量方法不仅是对基于相关函数或功率谱的随机信号处理方法的重要补充,而且可以为二阶统计量方法无法解决的许多信号处理问题提供手段。可以亳不夸张地说,凡是使用功率谱或相关函数进行过分析与处理,而又未得到满意结果的任何问题,都值得重新试用高阶统计量方法。高阶统计量的概念于1889年提出。高阶统计量的研究始于六十年代初,主要是数学家和统计学家们在做基础理论的研究,以及针对光学、流体动力学、地球物理、信号处理等领域特定问题的应用研究。直到八十年代中、后期,在信号处理和系统理论领域才掀起了高阶统计量方法的研究热潮。标志性的事件有:1. K. S. Lii. m. rosenblatt "Deconvolution and Estimation of TransferFunction phase and Coefficients for non-Gaussian Linear processes AnnStatistcs, Vol, 10, pp. 1195-1208, 1982首次用高阶统计量解决了非最小相位系统的盲辩识问题。2.C.L. Nikias,M.R. Raghuveer的综述文章“ Bispectrum Estimation:ADigital Signal Processing Framework”在Proc.正EE发表,1987July3.1989、1991、1993、1995、1997、1999年举办了六届关于高阶统计量的信号处理专题研讨会(海军研究办公室,NSF, IEEE Control SystemSociety, IEEE ASSP Society, IEEE Geoscience and Remote sensingSociety4. IEEE Trans.onAC1990年1月专辑5. IEEE Trans, on AssP1990年7月专辑。6.J.M. Mendel的综述文章 Tutorial on Higher- Order statistics( Spectra)inSignal Processing and System Theory: Theoretical Results and SomeApplications”.Proc,正E,1991(主要是关于非最小相位系统辨识)。7.C.L. Nikias&A.P. Petropula的专著 Higher-order Spectral Analysis:ANonlinear Processing Framework,由 Prentice-Hall I1993出版。8. Signal Processing,19944月专辑。9. Circuits, Systems, and Signal Processing,1994.6月专辑。高阶统计量方法已在雷达、声纳、通信、海洋学、电磁学、等离子体物理、结晶学、地球物理、生物医学、故障诊断、振动分析、流体动力学等领域的信号处理问题中获得应用。典型的信号处理应用包括系统辨识与时间序列分析建模、自适应估计与滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、图像处理、阵列信号处理、盲反卷积与盲均衡等。在信号处理中使用高阶统计量的主要动机可以归纳成四点1、抑制未知功率谱的加性有色噪声的影响。2、辨识非最小相位系统或重构非最小相位信号。自相关函数或功率谱是相盲的,即不包含信号或系统的相位信息。仅当系统或信号是最小相位时,二阶统计量的方法才能获得正确的结果。相反,高阶统计量既包含了幅度信息,又保留了信号的相位信息,因而可以用来解决非最小相位系统的辨识或非最小相位信号的重构问题。3、提取由于高斯性偏离带来的各种信息对于非高斯信号,其高阶统计量中也包含了大量的信息。对模式识别、信号检测、分类等问题,有可能从高阶统计量获得信号的显著分类特征,4、检测和表征信号中的非线性以及辨识非线性系统。如用来解决非线性引起的二次、三次相位耦合问题。参考资料:1、张贤达,《时间序列分析一高阶统计量方法》,清华大学出版社,1996。2、沈凤麟等,《生物医学随机信号处理》(第9章),中国科学技术大学出版社,1999。3 J M. Mendel. "Tutorial on Higher-order Statistics(Spectra) in SignalProcessing and Systems Theory: Theoretical Results and SomeApplications. Proc. IEEE, Vol. 79, pp. 278-305, 19914, C. L. Nikias A. P, Petropulu. Higher-order Spectral Analysis: ANonlinear Processing Framework. Prentice-Hall. 19935 C L. Nikias J. M. Mendel.Signal Processing with Higher-orderSpectra. IEEE Signal Processing Magazine, Vol 10, July, pp 10-37, 19936 C. L Nikias M. R Raghuveer." Bispectrum Estimation: A DigitalSignal Processing Firamewoork". Proc. IEEE, Vol. 75, pp. 869-891, 19877 P. A. Delaney d. O. Walsh. " A Bibliography of Higher-Order Spectraand Cumulants". IEEE Signal Processing Magazine, Vol 11 July, pp. 61-7019948、J.A. Cadzow.“ Blind Deconvolution via Cumulant Extrema”.IEEESignal Processing Magazine, Vol 13, No 3, pp 24-42, 1996www.ant,uni-bremen.edu.de/hoshome二、高阶统计量的定义、性质和估计(一)高阶矩、高阶累积量及其谱从随机变量→随机矢量→随机过程)1、随机变量的特征函数与累积量定义:设随机变量x具有概率密度fx),其特征函数定义为(s)=f()edx=Eel其中s为特征函数的参数。(可看作八x)的拉普拉斯变换)特征函数Φ(s)只是参数s的函数。对Φ)求k次导数,可得Φ^(s)=Exe因此(O)=E}=m也就是说)在原点阶导数等孩x阶筹k。因此,Φ(s)也称作矩生成函数(又叫第一特征函数)。矩生成函数可以唯一地、完全地确定一个概率分布。这可由矩生成函数唯一性定理阐明:定理:设F(x)和G(x)是具有相同矩生成函数的分布函数,即:e dF (x)= esdG(x)则F(x)=G(x)由矩生成函数可以定义随机变量κ的累积量生成函数(又叫第二特征函数)及累积量。定义:设随机变量x的矩生成函数为Φ(s),则函数H(s)=nΦ(s)称为x的累积量生成函数,而v()在原点的k阶导数dky(s)ds k0称为x的k阶累积量如果将s)和v展开成 Taylor级数,根据以上定义,就会有①(s)=1+m1S+m2S2+…+,,mkS+…k!(2+4+x12cmk!k1也就是说,x的k阶矩和累积量分别是其矩生成函数和累积量生成函数的Taylor级数展开中s项的系数。2、随机矢量的特征函数与累积量定义:令x=[x,x2,…,x是一随机矢量,且s=s,s2,…,sr,则随机矢量x的矩生成函数定义为Φ(S1SES11+2x2+…+Skxkl52为Ex的累积量生成函数定义为(S1,S2,…,Sk)=lnΦ(s1,x的(vy2…,w)阶矩和累积量分别定义为矩生成函数和累积量生成函数的Iayr级数展开中S1S2…S项的函数,即0Φ(S1,s2;…,s)ExVIS"Y(1521512skas1Os2…ask其中vko对v=V2=…=认=1的特殊情况,记随机矢量x的矩和累积量分别为mom(,,cum(Y1X我们下面将用它们来定义随机过程的高阶矩和累积量。3、随机过程的高阶矩和高阶累积量定义:设{x(n)}为k阶平稳随机过程,则该过程的k阶矩定义为ma(z1,z2,…,k-)=mom{x(n),x(n+),…,x(n+xk-1)}而k阶累积量定义为cs(1,z2,…,k-)=cum{x(m),x(nt+),…,x(n+tk1)}根据这一定义,平稳随机过程的k阶矩和k阶累积量实质上就是取x1=x(n),x2=x(n+a),…,x=x(n+k)之后的随机矢量[(n),x(n+z),…,
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