为了提高变压吸附制氧过程中氧气的回收率和体积分数,提出了一种在反吹步骤中采取适当中断次数和时间的不连续反吹方法,并实验研究了该方法对氧气的回收率和体积分数的影响.结果表明:不连续反吹步骤可以显著提高变压吸附制氧系统的回收率和产品气纯度;在本实验条件下,优化后反吹中断次数为2、反吹中断时间为0.3s时,与连续反吹相比,氧气回收率最大提高了9.2%,产品气中氧气的体积分数最大提高了4.0%

酶的含量和活性水平可通过特定系统的酶(促)反应速度而加以测定。 在进行这种测定时可采用两种方式： 一是测定完成一定量反应所需耍的时间； 二是测定单位时间内的酶促反应量。 前者常称为终点法，后者称为动力学法。 酶法分析是一种以酶为分析工具(或试剂)的分析，分析的对象可以是酶的底物、辅酶、活化剂甚至酶的抑制剂

1、掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握序列的基本运算，并会判断序列的周期性。 2、了解对连续时间信号的时域抽样，掌握奈奎斯特抽样定理，了解抽样的恢复过程。 3、会利用卷积和、差分方程的迭代法计算系统的输出。 4、理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单位抽样响应。 5、掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概念并会判断，掌握线性移不变系统及其因果性/稳定性判断的充要条件。 引言 1.1 离散时间信号 1.2 采样 1.3 离散时间信号的傅里叶变换与Z变换 1.4 离散时间系统 1.5 系统的频率响应与系统函数

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

• 典型信号及信号的基本运算； • 线性时不变系统的因果性和稳定性; • 系统的输入输出描述法； • 线性常系数差分方程及求解； • 模拟信号数字处理方法。 2.1 时域离散信号：序列，周期序列，序列运算 2.2 采样与量化：信号的采样，采样定理，重建 2.3 时域离散系统：线性时不变因果稳定 2.4 常系数线性差分方程

3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交分解 3.1.2 信号的正交分解 3.2 连续时间周期信号的傅里叶级数 3.2.1 三角形式的傅里叶级数 3.2.2 信号的对称性与傅立叶系数的关系 3.2.3 指数形式的傅里叶级数 3.2.4 指数形式的傅里叶系数和三角形式的傅里叶系数 3.3 连续时间周期信号的频谱分析 3.3.1 周期信号的频谱 3.3.2 周期信号频谱的特点 3.3.3 周期信号的有效频帶宽度（简称带宽） 3.3.4 周期信号的功率谱 （周期信号为功率信号） 3.4 连续时间非周期信号的频谱 3.4.1 从傅立叶级数到傅里叶变换 3.4.2 频谱密度函数 3.4.3 奇异函数的傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3. 时移特性(常用) 13. 能量谱和功率谱 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.6.1 一般周期信号的傅里叶变换 3.6.2 f T 3.7 抽样与抽样定理 3.7.1 信号的时域抽样 3.7.2 抽样信号的频谱 3.7.3 时域取样定理 3.7.4 连续信号f（t）的恢复 3.7.5 频域取样定理 3.8 LTI系统的频域分析(法) 3.8.1 系统的频率响应 3.8.2 无失真传输条件 3.8.3 理想低通滤波器的特性

§2-7 Z变换 §2-8 L变换、F变换与Z变换关系 §2-9 逆Z变换 §2-10 Z变换的定理与性质 §2-12 系统函数

本章学习序列的DFS和DTFT, 分析信号和系统的频域特性。  序列的DFS的定义及性质  序列DTFT的定义及性质  频域采样  3.1 周期序列DFS的定义  3.2 周期序列DFS的基本性质  3.3 非周期序列DTFT的定义  3.4 序列DTFT的基本性质  3.5 周期序列DTFT  3.6 序列的频域采样

4.1 连续时间信号的复频域分析-拉普拉斯变换 4.1.1 从傅立叶变换到拉普拉斯变换 4.1.2 双边拉普拉斯变换的收敛域 4.1.3 单边拉氏变换的收敛域 4.1.4 常用信号的(单边)拉氏变换 4.3 单边拉普拉斯反变换 4.3.2 部分分式展开法 4.4 连续时间系统的复频(S)域分析 4.4.1 S域分析法是分析线性连续系统的有力工具 系统微分方程的复频域解 4.4.2 系统函数H(S) 4.4.3 系统的S域模型 4.4.4 RLC系统的复频域分析 4.5 系统函数与系统特性 4.5.1 系统函数H(s) 的零点与极点 4.5.2 系统函数的零、极点分布与系统的时域特性 4.4.5 系统函数与系统的稳定性准则 4.6 拉氏变换与傅里叶变换的关系 4.5.3 系统函数的零、极点分布与系统的频率响应特性

§2-1 连续系统的时域分析 §2-1-1 系统微分方程及其经典解 §2-1-2 零输入响应与零状态响应 §2-2 离散系统的时域分析 §2-2-1 离散系统差分方程的建立 §2-2-2 离散系统差分方程的求解 §2-3 系统的单位冲激响应与单位样值响应 unit impulse response and unit sample §2.4 卷积积分与卷积和( Convolution) 2.4.1借助于信号分解求系统零状态响应 §2.5 卷积和—已知单位样值响应，求系统零状态响应