1. 绘制脑环路形态和功能连接的意义（0.5学时） （1）解析大脑工作原理的必由之路 （2）探索大脑相关疾病的发生机制和诊治方法的必由之路 （3）指导发展人工智能和物种进化的必由之路 2. 脑环路形态和功能连接的基础（1.5学时） （1）化学突触 （2）缝隙连接 （3）信息传递方式：电信号，化学信号 3. 脑环路形态和功能连接图绘制的相关方法和前沿进展（1学时） （1）形态学连接图绘制相关方法：电镜、光镜、fMRI （2）连接功能图绘制相关方法：双光子成像、电生理（多电极记录）、光纤荧光信号记录或成像、光遗传学、fMRI。 （3）前沿进展：桶装皮层功能图谱绘制，听觉皮层预测环路

生物传感器是以固定化的生物材料作为敏感元件，与适当的转换元件结合所构成的一类传感器。生物传感器一般是在基础传感器上再耦合一个生物敏感膜，或者说生物传感器是半导体技术与生物工程技术的结合，生物敏感物质附着于膜上，或包含于膜中，被测量的物质经扩散作用进入生物敏感膜层，经分子识别，发生生物学反应（物理、化学变化），其所产生的信息可通过相应的化学或物理换能器转变成可定量、可处理、可显示的电信号，就可知道被测物质的浓度

前已指出,对于状态完全能控的线性定常系统,可以通过线性状态反馈任意配置闭 系统的极点。事实上,不仅是极点配置,而且系统镇定、解耦控制、线性二次型最优控制 (LQ)问题等,也都可由状态反馈实现。然而,在4.2节介绍极点配置方法时,曾假设所有 的状态变量均可有效地用于反馈。但在实际情况中,并非所有的状态度变量都可用于反 馈。这时需要估计不可量测的状态变量。需特别强调,应避免将一个状态变量微分产生另 一个状态变量,因为噪声通常比控制信号变化更迅速,所以信号的微分总是减小了信噪 比

1、试比较DCS与FCS的异同点。 2、采用总线技术构建一个三级楼宇自控系统的系统结构图,要求: (1)标明具体的被监控子系统(对象); (2)设置必要的监控分站(不少于两个); (3)网络、网络接口名称及大致的信息传输速率

1《连续与离散控制系统》 2《信号与系统》 3《智能仪器》 4《传感器实验及课程设计》 5《传感器原理及检测技术》 6《电路分析基础》 7《电路与电工实验》 8《电子测量原理》 9《精密仪器设计》 10《控制系统实验》 11《模拟电子技术基础》 12《模拟电子技术实验》 13《嵌入式系统设计基础》 14《嵌入式系统设计基础实验》 15《数字电路实验》 16《数字电路与逻辑设计》 17《微机原理及接口技术 A》 18《微机原理与接口技术 B》 19《微机接口实验》 20《工程光学基础》 21《嵌入式系统设计实践》 22《信号分析与处理实践》 23《可编程器件系统设计实践》 24《测控技术与仪器课题》 25《电子技术综合设计与实践》大纲 26《测控技术与仪器认识实习》 27《毕业设计》 28《调研报告》 29《课程计划外实验项目》 30《创新实验项目/科研项目》 31《中文学术论文》 32《英文学术论文》 33《学科竞赛》 34《工程电磁场》 35《高频电子线路》 36《数字图像处理》 37《计量学》 38《地学仪器》 39《医学仪器》 40《工业测控系统》 41《计算机网络编程》 42《现代通信技术》 43《DSP 技术及应用》 44《电磁兼容技术》 45《虚拟仪器技术》 46《分析仪器》 47《光电检测技术》

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为了解决多芯电缆的非侵入式电流测量由于被测对象信号微弱、系统灵敏度高、易受环境因素干扰，造成测量误差较大的问题，采用磁阻传感器的非侵入式电流测量系统为研究对象，在分析系统测量方法及硬铁、软铁和比例因子等误差构成的基础上，提出一种基于二步法的误差校正方法，该方法通过对传感器输出信号进行非线性变换，构造了与误差相对应的矩阵方程，并在对方程求解后进行非线性回归计算，从而实现对多芯电缆的电流测量值的动态误差修正.实验结果表明，该方法可以同时校正非侵入式电流测量系统的线性误差与部分非线性误差

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受