系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

第一节　细胞膜的基本结构和物质转运功能 一、膜的化学组成和分子结构 （一）脂质双分子层 （二）细胞膜蛋白质 （三）细胞膜糖类 二、细胞膜的跨膜物质转运功能 （一）单纯扩散 （二）易化扩散 （三）主动转运 （四）出胞与入胞式物质转运 第二节　细胞的跨膜信号传递功能 一、由具有特异感受结构的通道蛋白质完成的跨膜信号传递 （一）化学门控通道 （二）电压门控通道 （三）机械门控通道 二、由膜的特异受体蛋白质、G-蛋白和膜的效应器酶组成的跨膜信号传递系统 第三节　细胞的兴奋性和生物电现象 一、兴奋性和刺激引起兴奋的条件 （一）兴奋性和兴奋含义及其变迁 （二）刺激引起兴奋的条件和阈刺激 （三）组织兴奋及其恢复过程中兴奋性的变化 二、细胞的生物电现象及其产生机制 （一）生物电现象的观察和记录方法 （二）细胞的静息电位和动作电位 （三）生物电现象的产生机制 三、兴奋的引起和兴奋的传导机制 （一）阈电位和锋电位的引起 （二）局部兴奋及其特性 （三）兴奋在同一细胞上的传导机制 第四节　肌细胞的收缩功能 一、神经-骨骼肌接头处的兴奋传递 二、骨骼肌细胞的微细结构 （一）肌原纤维和肌小节 （二）肌管系统 三、骨骼肌的收缩机制和兴奋-收缩耦联 （一）肌丝的分子组成和横桥的运动 （二）骨骼肌的兴奋-收缩耦联 四、骨骼肌收缩的外部表现和力学分析 （一）前负荷或肌肉初长度对肌肉收缩的影响枣长度-张力曲线 （二）肌肉后负荷对肌肉收缩的影响－张力-速度曲线 （三）肌肉收缩能力的改变对肌肉收缩的影响 （四）肌肉的单收缩和单收缩的复合 五、平滑肌的结构和生理特性 （一）平滑肌的微细结构和收缩机制 （二）平滑肌在功能上的分类 （三）平滑肌活动的控制和调节

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交分解 3.1.2 信号的正交分解 3.2 连续时间周期信号的傅里叶级数 3.2.1 三角形式的傅里叶级数 3.2.2 信号的对称性与傅立叶系数的关系 3.2.3 指数形式的傅里叶级数 3.2.4 指数形式的傅里叶系数和三角形式的傅里叶系数 3.3 连续时间周期信号的频谱分析 3.3.1 周期信号的频谱 3.3.2 周期信号频谱的特点 3.3.3 周期信号的有效频帶宽度（简称带宽） 3.3.4 周期信号的功率谱 （周期信号为功率信号） 3.4 连续时间非周期信号的频谱 3.4.1 从傅立叶级数到傅里叶变换 3.4.2 频谱密度函数 3.4.3 奇异函数的傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3. 时移特性(常用) 13. 能量谱和功率谱 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.6.1 一般周期信号的傅里叶变换 3.6.2 f T 3.7 抽样与抽样定理 3.7.1 信号的时域抽样 3.7.2 抽样信号的频谱 3.7.3 时域取样定理 3.7.4 连续信号f（t）的恢复 3.7.5 频域取样定理 3.8 LTI系统的频域分析(法) 3.8.1 系统的频率响应 3.8.2 无失真传输条件 3.8.3 理想低通滤波器的特性

第一章 商业书信的良与莠 第二章 谨记善意与商誉 第三章 切勿连篇累牍 第四章 用词力求简明生动 第五章 选择个人化的亲切称谓 第六章 强调正面意义 第七章 使用正确的书信格式 第八章 询问商品、价格、折扣与优惠 第九章 征求同意复印出版物 第十章 征询意见，安排会面 第十一章 其他询问信函 第十二章 说明随函寄送的资料 第十三章 确认信 第十四章 通知书与公告 第十五章 推销信 第十六章 促销信 第十七章 一般信件 第十八章 顾客投诉信件及适当回函 第十九章 一般信件 第二十节 抗议供应商未依约给予折扣—去信事由 第二十一章 信用交易相关信函 第二十二章 收款信 第二十三章 “公布”用备忘录 第二十四章 “程序”的备忘录 第二十五章 报告用的备忘录 第二十六章 邀请函 第二十七章 感谢函 第二十八章 一般公关信函 第二十九章 人事书信 第三十章 “老板不在家”的书信应对 第三十一章 拟备信稿待老板签名 第三十二章 恭贺信与谢函 第三十三章 给退休员工的信函 第三十四章 慰问信 第三十五章 推荐信 第三十六章 负面的推荐函与警告信 第三十七章 求职信 第三十八章 其他关于求职的信函 第三十九章 正式的邀请函与回函 第四十章 非正式的邀请函与回函 第四十一章 感谢函

8.1 信令系统的概念 8.1.1 电信网对信令系统的要求 8.1.2 信令的定义和分类 8.1.3 用户线信令 8.1.4 局间信令 8.2 随路信令——中国1号信令 8.2.1 线路监测信令 8.2.2 记发器信令 8.3 公共信道信令——No.7信令 8.3.1 公共信道信令的概念 8.3.2 No.7信令系统的组成 8.3.3 No.7信令链路单元格式

§ 1.1 引论 信号（signal） 系统（system） §1.2 信号的描述和分类 •信号的分类 •典型确定性信号 §1.3 信号的运算 •信号的自变量的变换 移位 反褶 尺度 一般情况 •微分和积分 •两信号相加或相乘 §1.4 阶跃信号和冲激信号 •单位斜变信号 •单位阶跃信号 •单位冲激信号 •冲激偶信号 §1.5 信号的分解 §1.6 系统模型及其分类 •系统的定义和表示 •描述系统的基本单元方框图 •系统的分类 §1.7 线性时不变系统 •线性特性 •时不变特性 •线性时不变系统的微分特性 •因果性 §1.8 系统分析方法

信用是和商品生产、货币经济相联系的范畴, 是在商品货币关系的基础上产生的。随着信用的发 展,经济活动中出现了各种信用形式,如商业信 用、银行信用、国家信用、消费信用等。同时,在 信用的发展过程中,逐渐产生了各种各样的信用工 具,一方面人们可以用其来证明信用关系的存在; 另一方面人们可以通过信用工具的流通转让,来实 现债权债务关系的转移及资金的融通。本章的主要 内容包括信用的基本概念和内涵,现代经济中主要 的信用形式和信用工具

第一节波形信源的统计特性和离散化 第二节连续信源和信源的信息测度 第三节具有最大熵的连续信源 第四节连续信道和波形信道的分类 第五节连续信道和波形信道的信息传输率 第六节连续信道和波形信道的信道容量 第七节连续信道编码定理