存储器概述 存储器是数字系统和电子计算机的重要组成部分; 功能:存放数据、指令等信息。 按材料分类 1、磁介质类——软磁盘、硬盘、磁带 本课主要讲述 2、光介质类——CD、DVD 半导体介质类 3、半导体介质类——ROM、RAM等 器件 按功能分类 主要分RAM和ROM两类,不过界限逐渐模糊 RAM: SDRAM,硬盘

讲述信源编码、加密编码、信道编码、时分复用、数字复接、数字交换的基本原理、数字信号的基带传输和载波传输、通信中的同步技术，以及数字通信系统的抗噪声性能分析。 •数字通信的一般原理 •信源编码（模拟信号数字化和数据压缩） •信道编码（检错纠错编码） •数字加密技术 •时分多路复用 •数字交换 •数字信号的基带传输和载波传输 •数字通信系统的抗噪声性能分析

一、实验目的 1. 熟悉 THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台及“THBDC-1”软件的使用； 2. 熟悉各典型环节的阶跃响应特性及其电路模拟； 3. 测量各典型环节的阶跃响应曲线，并了解参数变化对其动态特性的影响。 二、实验设备 1. THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台； 2. PC 机一台(含“THBDC-1”软件)、USB 数据采集卡、37 针通信线 1 根、16 芯数据排线、USB 接口线； 三、实验内容 1. 设计并组建各典型环节的模拟电路； 2. 测量各典型环节的阶跃响应，并研究参数变化对其输出响应的影响； 四、实验原理 自控系统是由比例、积分、微分、惯性等环节按一定的关系组建而成。熟悉这些典型环节的结构及其对阶跃输入的响应，将对系统的设计和分析十分有益

公共基础课 《马克思主义基本原理》 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 习近平新时代中国特色社会主义思想概论 中国近现代史纲要 思想道德与法治 形势与政策 体育 大学英语 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 人工智能基础 大学物理 大学物理实验 大学生国防教育 大学生劳动教育理论与实践 国家安全与校园安全 大学生心理健康教育 思政限选课 交通大国史话 中华民族共同体概论 中国共产党与中国道路 马克思主义哲学视野中的党史 解码交通强国 学科基础课 人工智能专业导论 电工学 电子技术实验 高级语言程序设计（C） 离散数学 数据结构与算法 专业必修课 Python 程序设计 模式识别与机器学习 深度学习 单片机原理及应用 Linux 操作系统 计算机视觉 数字信号处理 专业（方向）限选课 信号与系统 嵌入式系统开发 通信原理 高频电路 物联网技术及应用 物联网系统开发 传感器与检测技术 计算机网络 专业任选课 计算机仿真 电子设计自动化 Java 程序设计 专业英语 数据库原理与应用 创新创业必修课 大学生职业生涯规划 就业指导 创业指导 创新创业选修课 科技论文与专利撰写 人工智能前沿技术 美育必修课 音乐鉴赏 影视鉴赏 实践课 入学教育及军训实践 C 语言课程设计实践 电子技术课程设计（含电子工艺实习）实践 Python 课程设计实践 竞赛实训实践 机器学习课程设计实践 深度学习课程设计实践 嵌入式系统开发课程设计实践 物联网技术及应用课程设计实践 嵌入式人工智能项目实训实践 毕业实习（专业实训）实践 毕业设计（论文）

1.1 自动检测技术概述 1.1 自动检测技术概述 1.1.1 自动检测技术的重要性 1.1.2 自动检测系统的组成 1.1.3 自动检测技术的发展趋势 1.2 传感器概述 1.2.1 传感器的定义 1.2.2 传感器的组成 1.2.3 传感器分类 1.3 测量误差与数据处理 1.3.1 测量误差的概念和分类 1.3.2 精度 1.3.3 测量误差的表示方法 1.3.4 随机误差 1.3.5 系统误差 1.3.6 粗大误差 1.3.7 数据处理的基本方法 1.4 传感器的一般特性 1.4.1 传感器的静特性 1.4.2 传感器的动特性 1.5 传感器的标定和校准 1.5.1 传感器的静态特性标定 1.5.2 传感器的动态特性标定 1.5.3 压力传感器的静态标定 1.5.4 压力传感器的动态标定

基本要求：理解逻辑代数的基本逻辑运算，懂得在数字电子技术中数学运算是用逻辑运算实现的；掌握逻辑运算规则、逻辑函数的表示、逻辑函数的标准表达式、卡诺图化简等基本理论；懂得从电子技术角度，逻辑运算通过电路实现；初步理解逻辑门电路的基础概念及其接口特性；掌握利用逻辑代数知识分析组合逻辑电路的一般过程及其方法；了解用逻辑门电路设计组合逻辑电路的一般过程；掌握译码器、编码器、数据选择器等常用中规模组合逻辑电路芯片的逻辑功能及其特点；掌握利用译码器、数据选择器实现组合逻辑电路的一般过程及其应用方法

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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针对认知无线电网络中出现的两种自私行为问题,结合分簇式认知无线电网络体系结构,提出两种相应的安全解决方案.对路由发现阶段,由信道协商过程产生的隐藏可用信道信息的自私行为,首先通过可信簇头发现自私节点,然后由簇头向目的节点发送转发节点的可用数据信道信息来避免自私行为.对拒绝转发数据包的自私行为,通过节点监视机制确定自私节点,从而避免在路由过程中将自私节点作为转发节点.为了便于检验两种安全解决方案的有效性和可行性,设计了一种分布式认知无线电网络按需路由协议.理论分析和仿真实验表明,这两种自私行为问题可严重降低网络通信性能,相应的安全解决方案是有效和可行的,可分别显著提高合作节点的平均吞吐量和网络吞吐率