3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

似然函数，最大似然估计量 指数与高斯概率密度函数的参数确定举 最大似然估计量的方差 不等精度观测结果的并合 解析法 蒙特卡罗法 RCF边界法 图解法

6.5同步时序逻辑电路的设计 同步时序逻辑电路设计又称同步时序逻辑电路 综合,其基本指导思想是用尽可能少的触发器和门 电路来完成设计。 6.5.1同步时序电路设计的一般步骤 1.作原始状态图和状态表; 2.对原始状态表化简; 3.状态分配; 4.选定触发器;5.求出输出函数和激励函数表达式; 6.画出逻辑电路图

4.1 拉普拉斯变换 4.2 典型信号的拉普拉斯变换 4.3 拉普拉斯变换的性质 4.4 拉普拉斯反变换 4.5 拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6 连续系统的复频域分析 4.7 系统函数 4.8 由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9 连续系统的稳定性 4.10 系统的信号流图

§12－1 网络函数 §12－2 RC电路的频率特性 §12－3 谐振电路 §12－4 谐振电路的频率特性 §12－5 电路设计和计算机分析电路实例

§12－1 网络函数 §12－2 RC电路的频率特性 §12－3 谐振电路 §12－4 谐振电路的频率特性 §12－5 电路设计和计算机分析电路实例

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

2.1自发变化的共同特征一不可逆性 2.2热力学第二定律的经典表述 2.3卡诺定理 2.4熵的概念 2.5 Clausius不等式 2.6熵变的计算与应用 2.7熵的统计意义 2.8亥姆霍兹函数和吉布斯函数

一阶导数应用 1、函数的极值 ①P82,定义:如在x邻域内,恒有f(x)≤f(x),(f(x)≥f(x) ,则称f(x)为函数f(x)的一个极大(小)值。 可能极值点,f(x)不存在的点与f(x)=0的点。(驻点) 驻点一极值点 ②判别方法

一、小范围线性近似法 二、相平面概念及相轨迹作图方法 三、非线性控制系统的相平面分析 四、非线性环节的描述函数 五、非线性控制系统描述函数分析