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第1章 绪论 2 第2章 机器学习概述 22 第3章 线性模型 53 第4章 前馈神经网络 78 第5章 卷积神经网络 105 第6章 循环神经网络 129 第7章 网络优化与正则化 153 第8章 注意力机制与外部记忆 192 第9章 无监督学习 213 第10章 模型独立的学习方式 228 第11章 概率图模型 253 第12章 深度信念网络 288 第13章 深度生成模型 308 第14章 深度强化学习 329 第15章 序列生成模型 355

一、Fourier变换的几种可能形式 二 、周期序列的DFS及其性质 三、离散傅里叶变换（DFT） 四、离散傅里叶变换的性质 六 、抽样z变换——频域抽样理论 七 、用DFT对模拟信号作频谱分析 八 、序列的抽取与插值

【实验三】数/模、模/数转换实验 一、实验目的: 了解数/模、模/数转换的基本原理,掌握ADC0809和DAC0832芯片的使用方法。 二、实验任务: 在实验箱上设计并连接ADC0809芯片的接线,按中断方式(利用EOC发中断申请)对单 通道模拟量进行A/D转换。A/D转换结果送入PC机后,再由PC机送至DAC0832进 行DA转换,结果送至双踪示波器,与原信号进行对比观察

第一章 绪论 第一节 蛋白质的一级结构 第二节 蛋白质的二级结构 第三节 超二级结构与结构域 第四节 蛋白质分子的三级结构 第五节 蛋白质的四级结构 第六节 蛋白质结构与功能的关系 第七节 蛋白质的分离、纯化与鉴定 第二章 蛋白质生物化学 第一节 DNA 的空间结构 第二节 核酸的某些理化性质及常用研究方法 第三节 DNA 的复制 第四节 DNA 的损伤与修复 第五节 RNA 的生物合成 第六节 蛋白质的生物合成 第三章 核酸生物化学 第一节 酶与底物相结合的两种假说 第二节 酶促反应的本质和机制 第三节 酶促反应动力学 第四节 变构酶与变构调节 第五节 酶工程简介 第六节 核 酶 第四章 酶的作用原理 第一节 生物膜的化学组成 第二节 生物膜的基本结构 第三节 物质的跨膜运输 第四节 信号的过膜转导 第六章 代谢调节 第五章 生物膜的结构与功能 第二节 酶活性调节 第三节 酶含量的调节 第四节 整体调节 第六章 代谢调节

4.1 信号分解为正交函数 4.2 傅里叶级数 一、傅里叶级数的三角形式 二、傅里叶级数的指数形式 4.3 周期信号的频谱 一、周期矩形脉冲的频谱 二、周期信号的频谱 三、周期信号的功率 4.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 一、信号的傅里叶变换 二、常见信号、奇异信号的傅立叶变换 4.5 傅里叶变换的性质 4.6 周期信号的傅里叶变换 一、正弦、余弦信号的傅立叶变换 二、周期信号的傅立叶变换 三、傅立叶系数与傅立叶变换之间的关系 4.7 LTI系统的频域分析 一、频率响应 二、无失真传输与理想低通滤波器 4.8 取样定理

1、确知信号和随机信号 ①确知信号是指它经过恒参倍道后的参数(幅度、频 率、相位、到达时间等)都是确知的。如数字信号,从检 测的观点来看,未知的仅是信号的出现与否。 ②随机相位信号,这种信早除了信号的相位严之外, 其余参数都是确知的,即信号的相位是唯一随机变化的参 数。它的随机相位在数字信号的持续时间(T)区间内为 某一值,而在另一个时间间隔内为另一值。这种变化是随 机的。例如FSK和ASK信号等。这种信号的相位分布, 一般认为p在[o,2区间内是均匀分布的

8.2电压比较器 8.2.1概述 一、电压比较器的电压传输特性

1. 掌握傅里叶变换分析技术和傅里叶级数分析技术的基本概念和计算，尤其要注意应用性质来计算一些常用信号的频谱 2. 熟悉时域特性与频域特性的对应关系 3. 弄清信号频谱的意义以及连续谱与离散谱的区别和联系 4. 卷积定理是系统频域分析的重要工具，要认真掌握 5. 采样定理是离散信号处理的理论基础，应领会其含义并会应用信号与系统 §3-1 非周期信号的频域分析-傅里叶变换 § 3-2 典型非周期信号的傅里叶变换和傅里叶变换的性质

第二十六讲信号的转换 一、概述 二、U-i转换电路 三、精密整流电路 四、u-f转换电路