时间连续的周期信号 频率离散的傅立叶级数 时间连续的非周期信号 频率连续的傅立叶变换 时间离散的周期序列 频率离散的周期级数 时间离散的非周期序列

2-1 序列的Z变换 2-2 序列的傅里叶变换 2-3 离散时间系统变换域分析 2-4 希尔伯特变换

第二章离散时间信号和系统的频域分析 主要内容: 一、DT信号的离 Fourier散时间变换 二、周期序列的离散傅立叶级数及傅立叶变换表示式 三、序列的Z变换 四、利用Z变换分析信号和系统的频域特性

重点:单位序列响应 难点:LTI方法求单位序列响应 一、线性离散系统的描述及响应 1、离散时间信号(复习第一章)

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求

以抚顺老虎台矿矿山地震监测、开采、气象、地质等资料为基础,分析了老虎台矿矿山地震活动的时间、频度等序列特征.对矿山地震频度震级分布进行线性回归,得到了logN=a-bM中的参数a和b的时序特征并总结出了老虎台矿矿山地震活动的一些基本规律

3-1引言 3-2傅氏变换的几种可能形式 3-3周期序列的DFS 3-4DFS的性质 3-5DFT--有限长序列的离散频域表示 3-6DFT的性质 3-7抽样Z变换--频域抽样理论 3-8利用DFT对连续时间信号的逼近

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

3-1引言 3-2傅氏变换的几种可能形式 3-3周期序列的DFS 3-4DFS的性质 3-5DFT--有限长序列的离散频域表示 3-6DFT的性质 3-7抽样Z变换-频域抽样理论 3-8利用DFT对连续时间信号的逼近