不管是软磁盘还是硬磁盘存储器,其存储部件都是由涂有磁 性材料的圆形基片组成的,由一圈圈封闭的同心圆组成记录 信息的磁道。盘面上的磁道分布见图。 磁盘是由许多磁道组成的,虽然每个磁道长度不一样,但 每道磁道的容量都是相同的,因而它们的信息存储密度不一 样。每个磁道又被划分成多个扇区,扇区是磁盘存储信息的 最小物理单位

学习目标： 1. 掌握信息的含义、特征、类型和功能 2. 熟悉信息管理的概念、层次和主要内容 3. 知道信息资源管理的基本思想 4. 理解信息化的概念、层次、特征和内容 5. 了解旅游信息的含义、功能及其分类 6. 理解旅游信息资源开发的目的和要求 7. 掌握旅游信息化的含义、内容与必要性 8. 理解旅游信息化的主要作用 1.1信息 1.2信息管理 1.3旅游信息资源及其开发 1.4信息化 1.5旅游信息化的内涵 1.6旅游信息化的影响和作用

第四章信息管理的计划职能 一、什么是计划? 二、战略 三、信息战略规划

编码器是实现将某种信息(数字、字母、符号等)用若干位二进制代码表示的电路。这些二进制代码都具有特定的含义,并称其为编码。编码器有若干个输入,在某一时刻只有个信号被转换为二进制码。输出的冂位二进制码,最多可以用来表示2m个输入信息

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

3.1概述 3.2信号的调理 3.3信号的数学运算 3.4本章小结

一、了解声音信号的特点、存储格式及质量的度量方法 二、理解音频信号压缩方法及音频编码标准 三、掌握常用的音频处理软件对声音信号进行处理 四、了解语音识别技术及其应用

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

一、离散时间信号 1 序列的表示 2 序列的产生 3 常用序列 4 序列的基本运算 二、系统分类 1 线性系统 2 移不变系统 3 因果系统 4 稳定系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

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