3.1 使用点对点信道的数据链路层 3.1.1 数据链路和帧 3.1.2 三个基本问题 3.2 点对点协议 PPP 3.2.1 PPP 协议的特点 3.2.2 PPP 协议的帧格式 3.2.3 PPP 协议的工作状态 3.3 使用广播信道的数据链路层 3.3.1 局域网的数据链路层 3.3.2 CSMA/CD 协议 3.4 使用广播信道的以太网 3.4.1 使用集线器的星形拓扑 3.4.2 以太网的信道利用率 3.4.3 以太网的 MAC 层 3.5 扩展的以太网 3.5.1 在物理层扩展以太网 3.5.2 在数据链路层扩展以太网 3.6 高速以太网 3.6.1 100BASE-T 以太网 3.6.2 吉比特以太网 3.6.3 10 吉比特以太网 3.6.4 使用高速以太网进行宽带接入 3.7 其他类型的高速局域网接口

数据通信基本概念 数据通信系统基本结构 信息、数据、信号 数据通信的主要技术指标 数据传输方式 串行通信、并行通信 单工通信、半双工通信、全双工通信 基带传输、频带传输、宽带传输 数据的同步技术 异步传输、同步传输 数据编码技术 数字数据信号 模拟传输 幅移键控ASK、频移键控FSK、 相移键控PSK 数字传输 不归零码NRZ、曼彻斯特编码、 差分曼彻斯特编码 模拟数据信号 模拟传输 调幅、调频、调相 数字传输 脉冲编码调制PCM 多路复用技术 时分多路复用、频分多路复用、波分多路复、码分多路复用 数据交换技术 电路交换、报文存储转发交换、报文分组存储转发交换（数据 报方式、虚电路方式） 传输介质 传输介质类型与特点 差错控制技术 检错码、纠错码和差错控制机制

通过有限空间100 min极限载人实验,提出了基于光电容积脉搏波(PPG)的客观疲劳测量方法并开发了光电容积脉搏波信号特征参数提取算法用来掌握生理疲劳的血液动力学与循环系统变化特征.研究结果表明,人体出现生理疲劳时,光电容积脉搏波信号平均周期显著大于未疲劳状态(p<0.001),血管阻力增大,每搏射血量明显下降;计算了未疲劳与疲劳状态下光电容积脉搏波信号的两种复杂度(KC复杂度和高阶KC复杂度)发现,两种复杂度计算结果一致,均为未疲劳时波形比疲劳时波形更平稳.因此表明光电容积脉搏波信号能够捕捉到疲劳状态的生理变化,解决了生理疲劳的客观测量与快速判断问题

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

3.1 使用点对点信道的数据链路层 3.1.1 数据链路和帧 3.1.2 三个基本问题 3.2 点对点协议 PPP 3.2.1 PPP 协议的特点 3.2.2 PPP 协议的帧格式 3.2.3 PPP 协议的工作状态 3.3 使用广播信道的数据链路层 3.3.1 局域网的数据链路层 3.3.2 CSMA/CD 协议 3.4 使用广播信道的以太网 3.4.1 使用集线器的星形拓扑 3.4.2 以太网的信道利用率 3.4.3 以太网的 MAC 层 3.5 扩展的以太网 3.5.1 在物理层扩展以太网 3.5.2 在数据链路层扩展以太网 3.6 高速以太网 3.6.1 100BASE-T 以太网 3.6.2 吉比特以太网 3.6.3 10 吉比特以太网 3.6.4 使用高速以太网进行宽带接入 3.7 其他类型的高速局域网接口

本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求

5–1 频率响应的概念 5–2 单级共射放大器的高频响应 5–3 共集电路的高频响应 5–4 共基电路的高频响应 5–5 差分放大器的频率响应 5–6 场效应管放大器的高频响应 5–7 放大器的低频响应 5–8 多级放大器的频率响应 5–9 建立时间tr与上限频率fH的关系 5–10 举例及计算机仿真

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4.1 数字滤波器的结构特点与表示方法 4.2 IIR滤波器的结构 4.3 FIR滤波器的结构

2.1 引言 2.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS） 2.3 离散傅里叶级数（DFS）的性质 2.4 有限长序列离散傅里叶变换（DFT） 2.5 离散傅里叶变换的性质 2.6 频域采样理论