第一节概述 一、细胞通讯 二、信号转导系统及其特性 第二节细胞内受体介导的信号转导 一、细胞内核受体及其对基因表达的调节 二、NO作为气体信号分子进入靶细胞直接与酶结合 第三节G蛋白偶联受体介导的信号转导 一、G蛋白偶联受体的结构与激活 二、G蛋白偶联受体所介导的细胞信号通路 第四节酶联受体介导的信号转导 一、受体酪氨酸激酶及RTK-Ras蛋白信号通路 二、细胞表面其他酶联受体 三、细胞表面整联蛋白介导的信号转导 第五节信号的整合与控制 一、细胞对信号的整合 二、细胞对信号的控制

周期信号的分解—傅里叶级数 周期信号的频谱分析 三角形式 指数形式 周期信号的频谱分析 周期信号的功率频谱 非正弦周期信号的有效值 非周期信号的分解—傅里叶变换 由级数到变换 常用信号的变换 傅里叶变换的性质 奇异函数的变换 周期信号的傅里叶变换 信号的抽样与抽样定理、时分复用

3.1 信号的时域分析 3.1.1 信号的时域波形分析 3.1.2 信号的幅值域分析 3.2 信号的频域分析 3.3 模拟信号的调理 3.3.1 信号调理的目的 3.3.2 信号的放大 3.3.3 信号的调制与解调 3.3.4 信号的滤波

通过本章的学习，学生应理解信号分解为正交函数的意义。掌握信号的频域分析方法—傅里叶级数和傅里叶变换。理解周期信号与非周期信号频谱的特点、区别和联系，周期信号傅里叶变换的特点，信号时域特性与频域特性之间的关系，抽样信号频谱的特点与抽样定理。掌握典型信号的傅里叶变换，并能灵活运用傅里叶变换的性质对信号进行正反变换。掌握周期序列的离散傅里叶级数表示，非周期序列的离散时间傅里叶变换及其性质

1.2基本典型信号 一、指数信号和正弦信号 二、奇异信号 1.斜变信号 2.单位阶跃信号和符号函数 3.单位冲激和冲激偶信号 三、正交信号

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中

1、信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。 2、连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 3、模拟信号是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 4、离散信号:时间上不连续,幅度连续。 5、数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续

1.2基本典型信号 1、指数信号和正弦信号 2、奇异信号 3、斜变信号 4、单位阶跃信号和符号函数 5、单位冲激和冲激偶信号 6、正交信号

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

例:设计一序列信号发生器,产生序列1010010100 序列信号发生器就是用来产生序列电位和序列脉 冲的逻辑部件。按其结构来分,序列信号发生器可分 为计数型和移位型两种 计数型序列信号发生器由计数器和组合电路来构 成。计数器相当于组合电路的输入源,决定序列信号 的长度,组合电路则在这个输入源的作用下产生序列 信号。这时,计数器的输出可以供给几个组合电路, 产生几种长度相同但是序列内容不同的序列信号。 计数型序列信号发生器的设计方法 1、根据序列长度M确定触发器位数k,2k1