7.3.1 时间序列的概念 7.3.2 平滑预测法——移动平均法 7.3.2 平滑预测法——指数平滑法 7.3.3 趋势外推预测法 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的最小 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的三段 7.3.3 趋势外推预测法——参数识别的三点

6.1 Z变换 6.1.1 Z变换的定义 6.1.2 Z变换的收敛域 6.1.3 典型序列的ZT 6.2 Z变换的性质 6.3 逆Z变换 6.3.3 部分分式展开法

几类重要 Banach 空间的对偶空间 1.1 l p 的对偶空间 1.2 L p (a, b) 的对偶空间 1.3 连续函数空间的对偶空间 1.4 可分 Banach 空间的对偶空间的可分性 自反的 Banach 空间 零化子空间与直和分解 弱收敛与弱 ∗ 收敛 算子序列的收敛性

了解周期序列的傅里叶级数及性质，掌握周期卷积过程； 理解离散傅里叶变换及性质，掌握圆周移位、共轭对称性，掌握圆周卷积、线性卷积及两者之间的关系； 掌握FFT算法的计算量分析，按时间抽选的基-2FFT算法； 2.1 离散傅里叶变换（DFT） 2.2 快速傅里叶变换(FFT) 2.3 FFT应用

一、动态规划算法的基本思想 二、矩阵连乘问题 三、最长公共子序列 四、最大子段和 五、0-1背包问题 六、最优二叉搜索树

5.4 样本自相关与部分自相关函数 5.5 自相关性检验 5.6 ARMA模型的实证分析及应用 5.7 实例应用：中国CPI通胀率的AR模型

第一节序列的傅里叶变换 第二节离散傅里叶级数(DFS) 第三节离散傅里叶变换(DFT) 第四节离散傅里叶变换的性质

一、DNA序列分析 二、核酸分子杂交与印迹技术 三、PCR技术的原理与应用 四、基因芯片和微阵列技术 五、Western免疫印迹技术 六、基因结构与表达分析的其他技术

模拟信号数字处理的原理框图 模拟信号与数字信号的相互转换 A→D(采样)：如何选择采样频率？（时域采样定理） D→A(恢复)：采样序列如何插值？（时域内插） 模拟网络的数字模拟 模拟信号的频谱分析

 时域离散信号（序列）的表示方法  典型的时域离散信号 型的时域离散信号  时域离散系统：系统的线性、时不变性、因果稳定性  时域离散系统的时域分析方法，系统输入与输出的描述