信息管理与信息系统专业 《专业导论及信息系统基础》 《C 语言程序设计 A》 《C 程序设计实践》 《管理学原理》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计实践》 《数据结构》 《操作系统》 《微观经济学》 《数据结构实践》 《操作系统（LINUX）应用与实践》 《管理统计学》 《数据库系统基础》 《WEB 原理及应用》 《计算机网络》 《PYTHON 程序设计》 《管理统计学实践》 《数据库设计》 《WEB 原理及应用实践》 《计算机网络实践》 《会计学》 《信息系统分析与设计》 《商务智能方法与应用》 《分布式系统及云计算原理》 《JAVA 企业级开发与实践》 《信息系统分析与设计课程设计》 《商务智能实践》 《ORACLE/MYSQL 数据库系统》 《电子商务概论》 《运筹学 I》 《信息系统安全基础》 《大数据技术基础》 《企业架构》 《移动应用开发与实践》 《信息系统安全实习》 《流数据分析技术》 《数据可视化技术》 《人机交互设计》 《信息系统项目管理》 《信息系统测试技术》 《财务管理》 《JAVA 开源框架》 《企业经营管理模拟系统及实践》 《大数据开发技术》 《商务沟通与市场营销》 《运筹学 II》 《企业资源计划（ERP）及实践》 《信息安全管理与风险评估》 《自主创新创业实践》 《大数据技术及应用综合实践》 《IT 产品设计与运营综合实践》 《毕业设计》 电子商务专业 《信息系统基础》 《网页设计与制作》 《网络实用技术》 《实用操作系统》 《网络营销》 《实用操作系统实践》 《网络营销实践》 《电子商务法律》 《数据库系统及应用》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统及应用实践》 《JAVA 程序设计实践》 《运筹学》 《商务智能》 《电子商务 WEB 开发技术》 《电子商务 WEB 开发技术实践》 《JAVA 商务实践》 《数据分析技术》 《网上支付与结算》 《电子商务系统分析与设计》 《物流与供应链管理》 《电子商务运营管理》 《互联网金融》 《电子商务系统分析与设计实践》 《物流与供应链管理实习》 《移动电子商务》 《信息经济学》 《客户关系管理》 《电子商务安全》 《电子商务安全实践》 《社会调查与研究方法》 《电子商务综合实习》 《CDA 数据分析实训》

一、学科平台课程 1、《高级语言程序设计》 2、《电路原理》 3、《电路原理实验》 4、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》

《高级程序设计》 《机械设计基础》 《机械制造技术基础 B》 《机械振动理论》 《现代设计方法》 《先进制造技术》 《现代控制理论》 《机械电子学》 《车辆系统动力学》 《弹性理论基础》 《工业设计理论》 《工程测试与信号分析》 《状态监测与智能运维》 《现代传感技术》 《智能硬件系统开发与应用》 《无人系统环境感知与导航》 《智能制造与装备》 《制造信息化技术》 《数字化制造中的建模与仿真技术》 《制造装备智能控制与维护》 《智能机械装备设计及应用》 《机械数字化设计及分析》 《多体系统动力学》 《应用非线性动力学》 《机械系统建模与仿真》 《车辆电子控制技术》 《新能源汽车技术》 《智能车辆理论与技术》 《电动汽车电机驱动与控制》 《机器人学与应用》 《机器人感知与控制》 《机器人操作系统解析》 《机器人应用技术》 《工业设计管理》 《工业设计方法》 《设计形态学》 《交互界面设计》 《先进材料技术》 《数字孪生技术》基础 《人工智能及应用》 《文献阅读与学术写作》 《现代检测技术与仪器》 《测试实验技术》 《机电液一体化控制技术实践》 《现代制造技术实践》 《工程软件开发与实践》 《基于面向对象方法的 PLC 编程及实践》 《智能车辆实验方法与技术》 《车辆性能数字仿真技术》 《工程建模分析与实践》 《产品交互设计实践》 《产品工业设计实践》

测控技术与仪器专业 《测控技术与仪器专业导论》 《单片机系统实践》 《工程光学基础》 《信号与系统》 《精密机械设计(1)(2)》 《软件技术基础》 《传感器原理及应用》 《误差理论与数据处理》 《微机原理及应用》 《机器视觉》 《可编程逻辑器件及应用》 《PLC 及应用》 《虚拟仪器》 《精密机械设计实践》 《传感器原理及应用实践》 《虚拟仪器实训课程》 《智能车实训课程》 《开放性实验》 《测控电路》 《控制工程基础》 《光电检测技术与系统》 《计算机测控技术》 《DSP 技术及应用》 《电子线路 CAD》 《测控电路设计实践》 《专业实习》 《机器人实训课程》 《光电竞赛实训课程》 《电子设计竞赛实训课程》 《精密测量技术》 《测控仪器设计》 《光机电一体化技术与系统》 《激光测量技术》 《嵌入式系统及应用》 《现代测试技术导论》 《测控专业综合实践》 《大学生科技创新计划项目》 《创新创业与实践》 《科研训练项目》 《毕业设计》 光电信息科学与工程专业 《光电信息科学与工程导论(1)(2)(3)(4)》 《精密机械设计基础》 《应用光学》 《现代电子技术及应用》 《现代电子技术应用综合设计》 《物理光学》 《光学设计》 《现代光学实验》 《光度学与色度学》 《数字图像处理及应用》 《激光原理及应用》 《视觉检测系统设计与实践》 《光学系统设计》 《数字系统设计》 《专业软件基础》 《光存储与显示》 《光纤技术与应用》 《光电信息系统综合实践》 《光谱分析技术》 测控技术与仪器专业(外培计划) 测控技术与仪器专业医疗设备制造方向(双培计划） 《大学生职业发展与就业指导(4)》 《医疗仪器综合实践》 《医用光电检测技术》 《激光在医学中的应用》 《医学图像处理与分析》 《现代医学仪器》 《医学信息学》 《医学统计学与临床研究方法》 《光谱学》 《生物医学光子学》

《C 语言程序设计 A》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 E》 《计算机网络》 《操作系统原理》 《数据库原理与应用 E》 《智能科学与技术导论》 《电子技术基础》 《Python 程序设计》 《机器学习 E》 《智能算法基础与运用》 《智能终端开发》 《语音信号处理》 《自然语言处理》 《智能语音开发与应用》 《计算机视觉基础》 《计算机视觉处理技术》 《计算机视觉开发与应用》 《数据可视化》 《数字信号处理》 《Java 程序设计》 《单片机原理及应用》 《智能传感器技术》 《Linux 操作系统》 《智能科学与技术专业文献检索与论文写作》 《MATLAB 应用》 《Python 数据分析》 《嵌入式基础》 《微信小程序开发技术》 《神经网络与深度学习》 《数据挖掘》 《控制理论与信号系统》 《模式识别》 《算法设计与分析》 《智能系统建模与仿真》 《智能技术创新与专业前沿》 《最优化理论与方法》 《创新创业培养》 《机器人控制与开发》 《数据库系统工程师》

4.1 BJT 4.1 BJT 4.1.1 BJT的结构简介 4.1.2 BJT的电流分配与放大原理 4.1.3 BJT的特性曲线 4.1.4 BJT的主要参数 4.2 基本共射极放大电路 4.3 放大电路的分析方法 4.3.1 图解分析法 4.3.2 小信号模型分析法 • 静态工作情况分析 • 动态工作情况分析 • BJT的小信号建模 4.4 放大电路静态工作点的稳定问题 • 温度变化对ICBO的影响 • 温度变化对输入特性曲线的影响 • 温度变化对 的影响 • 稳定工作点原理 • 放大电路指标分析 • 固定偏流电路与射极偏置电路的比较 4.4.1 温度对工作点的影响 4.4.2 射极偏置电路 4.5 共集电极放大电路和共基极放大电路 4.5.1 共集电极放大电路 • 电路分析 • 复合管 4.5.2 共基极放大电路 • 静态工作点 • 动态指标 • 三种组态的比较 4.7 放大电路的频率响应

通过本课程的学习，使学生建立线性离散系统控制理论的基本概念，掌握线性离散系统分析和设计的一般规律。使学生能够利用脉冲传递函数对离散系统的稳定性、稳态误差、动态性能进行分析，实现对离散系统的设计。本课程还要求学生掌握非线性控制系统的基本内容，掌握非线性控制系统的特点，非线性特性的线性化，非线性特性对系统的影响，利用相平面法及描述函数法对非线性系统进行分析。本课程的学习将为后续课程的学习打好基础，也为学生以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。教学重点、难点：1、线性离散系统控制理论的基本概念，信号的离散化与信号保持器，Z变换定理。2、闭环脉冲传递函数的求取，系统动、静态特性的分析。3、离散系统的设计（串联模拟校正，最少拍系统的设计）。4、非线性控制系统的特点，非线性特性的线性化，非线性特性对系统的影响。5、非线性系统的描述函数分析；6、相轨迹的绘制与分析。奇点及奇线的分析与确定，自激振荡存在性及自振参数的确定

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

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