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

• 4.1 各种傅立叶变换及其关系 • 4.2 快速付立叶变换(FFT) • 4.3 用FFT计算序列的频谱 • 4.4 时域采样中的频谱变换 • 4.5 连续信号的频谱计算 • 4.6 用反变换从频谱计算信号 • 4.7 用FFT计算能量 • 4.8 小结

1 信息的表示与存储  计算机的数字系统  常见的进制数及它们之间的转换  原码，反码与补码  非数值信息的表示 2 算法基本概念  什么是算法  算法的特征与评价  算法的描述方法  基本控制结构

第一节离散时间系统 第二节离散时间信号序列 第三节Z正变换 第四节Z反变换 第五节Z变换的性质 第六节Z变换与拉普拉斯变换的关系 第七节离散信号的Z变换

§ 4-1 拉普拉斯变换 § 4-2 拉普拉斯变换的性质 § 4-3 拉氏反变换

第一节 运算电路 一、比例电路 二、加减运算电路 三、积分运算电路和微分运算电路 四、对数和反对数运算电路 五、乘法运算电路 第二节 电压电流变换电路 一、电压－电流变换器 二、电流－电压变换器 第三节 有源滤波电路 引言 一、低通滤波器 二、高通滤波器 三、带通滤波器 四、带阻滤波器

7.1 比例电路 7.2 基本运算电路 7.3 对数和反对数电路 7.4 集成模拟乘法器 7.5 有源滤波器

掌握神经系统的基本检查方法，能获取对疾病的定位和定性诊断信息，是医学生临床教学中不可缺少的部分。在进行神经系统检查时，首先要确定患者对外界刺激的反应状态，即意识状态

掌握傅里叶变换定义及其基本性质； 牢记常用典型信号的傅里叶变换； 掌握求解信号傅里叶变换（正变换和反变换）的基本方法； 掌握运用傅里叶变换分析LTI系统的方法

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）