通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

将放大电路输出回路中的某物理量（电压或电流）通过一定的反馈网络引回到放大电路的输入回路，并参与输入信号的控制作用，叫做反馈

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

第一节 随机过程的一般描述 随机过程的一般描述 第二节 随机过程的部分描述 随机过程的部分描述——数字特征 第三节 平稳随机过程 第四节 高斯过程 第五节 噪声

反谓反馈，就是将放大器的输出量(电流或电压)， 通过一定的网络，回送到放大器的输入回路，并同输 入信号一起参与放大器的输入控制作用，从而使放大 器的某些性能获得有效改善的过程

3-3设某恒参信道可用图P3-1所示的线性二端口网络来等效。试求它的传输函数 H(w),并说明信号通过该信道时会产生哪些失真

3.4放大器的噪声 3.4.1电阻的热噪声 3.4.2电子器件的噪声(*) 3.4.3噪声系数 3.4.4级联网络的噪声 3.4.5接收机的灵敏度与最小可检测信号 3.4.6噪声温度 3.4.7低噪声放大器的设计

（1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制

11-1 二端口网络 11-2 二端口网络的方程与参数 11-3 二端口网络的等效电路 11-5 二端口网络的连接 12-1 解析法 12-2 图解法 12-4 小信号分析法

3.4.1 电阻的热噪声 3.4.2 电子器件的噪声（*） 3.4.3 噪声系数 3.4.4 级联网络的噪声 3.4.5 接收机的灵敏度与最小可检测信号 3.4.6 噪声温度 3.4.7 低噪声放大器的设计