一、正交分解和随机信号的表示 二、随机信号的 Fourier正交分解 三、随机信号的K-L正交分解

第一节 环境刺激和胞外信号 第二节 受体和跨膜信号转换 第三节 细胞内信号分子与第二信使系统 第四节 信号转导中的蛋白质可逆磷酸化

1.1 信号 1.3 模拟信号和数字信号 1.2 信号的频谱 1.4 放大电路模型 1.5 放大电路的主要性能指标

设计了一种单片计算机程控的信号变换电路。它实现了八位A/D转换器的十一位变换,零点自动补偿,量程自动切换,以及线性化等功能。电路用于光电辐射测温仪的信号处理。其量程范围:1000~1800℃。变换电路的测量误差 ≤ 1℃±1个字,(不包括光电转换元件的误差)。讨论了信号变换系统的工作原理及软件程序框图,分析了各部分的误差及其影响,给出了试验结果。结果表明,以软件和硬件的结合,数字电路和模拟电路的结合构成的变换系统,具有更大的灵活性,并简化了结构

1.1 信号（Signals） 1.4 放大电路模型 (Circuit model of Amplifier) 1.2 信号的频谱(Frequency spectrum) 1.3 模拟信号和数字信号 (Analog and Digital Signals) 1.5 放大电路的主要性能指标

1．掌握信号的定义和分类； 2.熟悉周期信号的判定； 3 了解信号分析的基本方法。 教学内容（包括基本内容、重点、难点）：

神经传递中信号转导机制 1.膜受体与递质-门控离子通道 2.蛋白 3.第二信使 4.蛋白激酶和磷蛋白磷酸酶 5.转录因子 6.信号转导通路及信号整合

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

通过开展花岗岩和大理岩巴西圆盘声发射试验，结合扫描电镜进行破裂面微观形貌分析，探讨了劈裂荷载下岩石声发射特性与微观破裂机制的关系。结果表明：基于RA（上升时间与幅值的比值）和AF（平均频率）的变化趋势，不同裂纹模式（拉伸裂纹、剪切裂纹以及复合裂纹）的分布和破坏强度受岩石结构影响，但岩石裂纹演化过程不受其影响。相应地，两种岩样破裂信号均以400～499 kHz为主，100～199 kHz的信号次之，但不同破裂阶段的峰值频率变化趋势显著不同。在微观形貌上，花岗岩劈裂面的微观形貌以层叠状、台阶状及平坦状为主；而大理岩以光滑多面体状为主。此外，结合频率?尺度缩放关系可推测，400～499 kHz的信号应主要来自钾长石、大理岩矿物颗粒内部的破裂；100～199 kHz的信号应主要来自石英矿物颗粒内部不连续分离以及压密阶段矿物颗粒之间的滑移

1.1通信系统的基本概念 1.1.1通信系统的组成 1.1.2通信系统的基本特性 1.1.3通信系统的信道 1.1.4通信系统中的信号 1.1.5通信系统中的发送与接收设备 1.2信号传输的基本问题 1.2.1信号通过线性系统 1.2.2信号通过非线性系统 1.2.3干扰 1.3通信电路的基本形式