1) 基因组测序的策略 2) 基因组测序的方法 3) 高通量自动化测序 4) 序列组装

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)

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

第一节 烷烃的同序列及同分异构现象 一、同序列 二、同分异构 三、碳、氢原子的类别 第二节 烷烃的命名 一、普通命名法 二、烷基 三、系统命名法 第三节 烷烃的构型 一、碳原子的四面体概念及分子模型 二、碳原子的sp3杂化 三、烷烃分子的形成 第四节 烷烃的构象 一、乙烷的构象 二、正丁烷的构象 第五节 烷烃的物理性质 第六节 烷烃的化学性质 一、氧化 二、热裂 三、卤代 第七节 烷烃卤代反应历程 一、甲烷的卤代 二、烷烃卤代的相对活性 与自由基的稳定性 第八节 烷烃的制备 一、偶联 二、还原

第十二章函数项级数 一、函数序列的一致收敛概念 1.讨论下列函数序列在所示区域的一致收敛性:

第一章 前言 第二章 估计方法引论 第三章 经济计量检验 第四章 线性回归模型 第五章 经典单方程计量经济学模型的扩展 第六章 联立方程计量经济学模型理论与方法 第七章 时间序列计量经济学模型理论与方法 第八章 横截面时间序列模型 第九章 非参数回归计量经济学模型理论与方法 第十章 soft

3.1离散时间信号 3.2LT离散系统的响应 3.3单位序列和单位序列响应 3.4卷积和 3.5解卷积

2.1序列极限定义 定义域为N的函数也称为序列,记为f(),f(2),A,f(n),A,习惯上记为 x1,x2,A,xn,A,或简单地记为{xn}。其中xn称为通项,它可由公式给出,也可由其它法 则给出

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

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题