1. 语言文化学相关概念的回顾 2. 语言信息单位的概念及分类 3. 语言信息单位的基本特征

1. 周期函数分解为傅立叶级数和信号的频谱; 2. 周期量的有效值、平均值； 3. 非正弦电流电路的计算和平均功率; 4. 滤波器的概念。 12.1 非正弦周期信号 12.2 周期函数分解为傅立叶级数 12.3 有效值、平均值和平均功率 12.4 非正弦周期电流电路的计算

当今时代是信息技术飞速发展的时代。而作为信息技 术主要支柱之一的数据库技术在社会各个领域中有着广 泛的应用。对信息进行收集、组织、存储、加工、传播、 管理和使用都以数据库为基础，利用数据库可以为各种 用户提供及时的、准确的、相关的信息，满足这些用户 的各种不同的需要

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

5.1 信号的分类 静态同步 ASIC 中的所有信号可以分为以下三种：时钟、控制信号和数据

第1节 引言 第2节 抽样定理 第3节 脉冲振幅调制 第4节 模划信号的量化 第5节 脉冲编码调制 第6节 增量调制 第7节 PCM与△M的性能比较 第9节 TDM和多路数字电话

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

对注意力机制的主流模型进行了全面系统的概述。注意力机制模拟人类视觉选择性的机制，其核心的目的是从冗杂的信息中选择出对当前任务目标关联性更大、更关键的信息而过滤噪声，也就是高效率信息选择和关注机制。首先简要介绍和定义了注意力机制的原型，接着按照多个层面对各种注意力机制结构进行分类，然后对注意力机制的可解释性进行了阐述同时总结了在各种领域的应用，最后指出了注意力机制未来的发展方向以及会面临的挑战

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

自由空间传播模型 室外路径损耗传播经验模型 室内路径损耗传播经验模型 多径信道的基本特征和参数 多径信道的统计分析