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

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

§1 完美信息的动态博弈 §2 经典动态博弈模型 §3完全非完美信息动态博弈（两阶段） §4 动态博弈分析的问题和扩展讨论

第一节 理想信念与大学生成长成才 第二节 树立科学的理想信念 第三节 架起通往理想彼岸的桥梁

本章主要介绍会计信息的生成过程,即如何将企业各项经济业务的分散数据进分类、加工和汇总,并形成具有一定质量特征的会计信息

5.1 利用网络检索科研信息 5.1.1 国外网络数据库的检索 5.1.2 国内网络数据库的检索 5.1.3 网上电子期刊 5.1.4 网上专利文献检索 5.1.5 数字图书馆 5.1.6 利用搜索引擎

第一节 网络信息基本知识 一、网络信息资源的特点 二、互联网信息资源的主要种类 第二节 搜索引擎基本知识 第三节 网络常用信息搜索

（一）理想信念的含义与特征 （二）认清大学生的历史使命 （三）正确处理现实与理想的关系

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率