《科技论文写作》 《高等数学 A》 《线性代数 A》 《复变函数 B》 《概率论与数理统计 B》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《工程制图 D》 《计算机导论》实验 《C/C++语言程序设计 B》 《C/C++语言程序设计 B》实验 《数字信号处理 A》 《数字信号处理 A》实验 《电路原理》 《电路原理实验》 《模拟电子技术基础》 《模拟电子技术基础实验》 《数字电子技术基础》 《数字电子技术基础实验》 《信号与系统 A》 《信号与系统 A》实验 《微机原理与接口技术 A》 《微机原理与接口技术 A》实验 《嵌入式系统原理与应用 A》 《嵌入式系统原理与应用 A》实验 《数据库系统原理 B》 《数据库系统原理 B》实验 《通信原理》 《通信系统原理 A》实验 《电磁场与电磁波》 《通信电子线路》 《通信电子线路》实验 《信息论与编码》 《通信网基础》 《EDA 技术及应用》 《EDA 技术及应用》设计 《通信系统仿真》 《单片机原理与应用》 《电子系统设计》 《电子系统设计》设计 《现代交换技术》 《宽带无线通信》 《光纤通信技术》 《通信技术综合实验》 《移动通信技术》 《扩频通信》 《卫星通信》 《宽带通信网络》 《数据通信与计算机网络》 《软件无线电技术》 《现代调制解调技术》 《雷达原理》 《随机信号检测与处理》 《DSP 原理及应用》 《DSP 原理及应用》实验 《智能天线技术》 《模拟识别》 《LED 技术及应用》 《金工实习 A》 《学年论文》 《认识实习》 《电子系统课程设计》 《通信系统仿真课程设计》 《生产实习》

（一）理论课程 1《微机原理及接口技术》 2《计算机网络技术》（理论） 3《数字信号处理》 4《数字图像处理》（理论） 5《专业英语》 6《EDA 技术》课程理论教学大纲 7《单片机原理》课程理论教学大纲 8《汽车电子技术》 9《电气制图及 CAD》 10《电路原理 A》 11《模拟电子电路 A》 12《数字电子电路》 13《文献检索》 14《电磁场与电磁波》 15《算法与数据结构》 16《电子信息工程导论》 17《通信电子电路》 18《信号与系统》 19《通信原理 B》 20《机器人技术》（理论） 21《DSP 技术及应用》 22《信息论与编码》 23《移动应用软件开发》 24《面向对象程序设计》 25《智能控制技术》 26《移动互联网技术》 27《物联网与云计算》 28《软件工程》 29《人工智能导论》（理论） 30《电子测量技术》 31《传感器原理与应用》（理论） 32《ASPNET 程序设计》 33《嵌入式系统原理与设计》（理论） 34《工程项目管理与经济决策》 35《Python 程序设计》理论 36《智能建筑系统集成》 （二）实验课程 37《微机原理及接口技术》 38《计算机网络技术》（实验） 39《数字信号处理》 40《数字图像处理》（实验） 41《EDA 技术》课程 42《单片机原理》课程 43《通信电子电路》 44《电子技术基础实验》 45《电路原理实验》 46《信号与系统》 47《通信原理 B 实验》 48《人工智能导论》（实验） 49《传感器原理与应用》 50《嵌入式系统原理与设计》（实验） 51《Python 程序设计》实验 （三）实践课程 52《电工电子实习》 53《印制板微机辅助设计》 54《专业认知实习（1）》 55《专业认知实习（2）》 56《毕业设计（论文）》 57《电子系统综合实训》 58《C 语言程序概念实训》教学大纲 59《程序设计技能实训》 60《EDA 课程设计》课程设计教学大纲 61《嵌入式系统原理与设计》课程设计教学大纲 62《单片机原理》课程设计教学大纲

（一）理论课程 1《微机原理及接口技术》 2《数字信号处理》 3《数字图像处理》（理论） 4《通信网络安全》 5《通信新技术》 6《专业英语》 7《EDA 技术》课程理论教学大纲 8《单片机原理》课程理论教学大纲 9《电气制图及 CAD》 10《无线通信》 11《光通信技术》理论 12《电路原理 A》 13《模拟电子电路 A》 14《数字电子电路》 15《文献检索》 16《电磁场与电磁波》 17《射频电路设计与仿真》 18《算法与数据结构》 19《通信工程导论》 20《通信电子电路》 21《信号与系统》 22《通信原理》（理论） 23《DSP 技术及应用》 24《信息论与编码》 25《移动应用软件开发》 26《全球卫星导航系统》 27《移动互联网技术》 28《物联网与云计算》 29《软件工程》 30《人工智能导论》（理论） 31《传感器原理与应用》（理论） 32《ASPNET 程序设计》 33《嵌入式系统原理与设计》（理论） 34《工程项目管理与经济决策》 35《交换原理》 36《移动通信》 37《电波与天线》 38《Matlab 通信系统仿真》 39《Python 程序设计》理论 40《计算机网络技术》（理论） （二）实验课程 41《微机原理及接口技术》 42《计算机网络技术》（实验） 43《数字信号处理》 44《数字图像处理》（实验） 45《EDA 技术》课程 46《单片机原理》课程 47《无线通信》 48《光通信技术》实验 49《通信电子电路》 50《电子技术基础实验》 51《电路原理实验》 52《信号与系统》 53《通信原理实验》 54《全球卫星导航系统》 55《人工智能导论》（实验） 56《传感器原理与应用》 57《嵌入式系统原理与设计》（实验） 58《移动通信》 59《Python 程序设计》实验 （三）实践课程 60《电工电子实习》 61《印制板微机辅助设计》 62《毕业实习》 63《专业认知实习（1）》 64《通信系统综合实训》 65《毕业设计（论文）》 66《C 语言程序概念实训》教学大纲 67《EDA 课程设计》课程设计教学大纲 68《移动通信》课程设计教学大纲 69《交换原理》课程设计教学大纲 70《光通信技术课程设计》

电子信息工程专业 《电子信息工程导论》 《数据结构与算法》 《微处理器与接口技术》 《信号与系统》 《嵌入式信息系统》 《Linux 操作系统》 《虚拟仪器》 《FPGA 设计与应用》 《专业英语》 《电磁场与电磁波》 《高频电子线路》 《信息论与编码》 《数字信号处理》 《Linux 操作系统课程设计》 《电子电路系统综合实践》 《智能硬件系统开发综合实践》 《信号处理综合实践》 《计算机通信网络》 《计算机通信网络实训》 《通信原理》 《数字图像处理》 《专业实习》 《数字图像处理综合实践》 《片上电子信息系统》 《智能语音识别与处理》 《移动互联网开发与应用》 《短距无线通信与异构组网》 《云计算与虚拟化技术》 《数据挖掘与分析》 《智能语音识别与处理实践》 《WEB 应用开发》 《片上电子信息系统课程设计》 《专业自主实践课-开放实验类》 《专业自主实践课-创新创业类》 《专业自主实践课-科研项目类》 《光纤通信实训》 《专业自主实践课-学科竞赛类》 《毕业设计》 通信工程专业(卓越计划） 《通信工程专业导论》 《MATLAB 及其应用》 《软件设计基础》 《通信工程专业认识实习》 《软件设计基础课程设计》 《云数据管理技术》 《单片机应用技术》 《网络编程技术》 《嵌入式系统及应用》 《微波技术》 《云平台搭建与设计》 《移动通信系统原理与网络优化》 《移动互联网游戏创意设计》 《移动应用开发实践》 《通信行业规范与职业规划》 《现代传输系统调测实践》 《移动互联网产品测试实践》 《集成电路基础》 《搜索引擎技术》 《软件定义网络》 《移动互联网应用开发实训》 《融合通信应用实训》 《企业工程实习》 《天线与电波传播》 《光纤通信》 《智能工业及其应用技术》 物联网工程专业 《物联网工程导论》 《计算机硬件基础》 《传感器原理及应用》 《物联网工程专业认识与实践》 《操作系统》 《RFID 原理及应用》 《物联网感知综合实践》 《信号与系统课程设计》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统基础》 《自动控制基础》 《传感网原理及应用》 《嵌入式系统开发实训》 《网络系统集成》 《数据处理与智能决策》 《物联网数据处理综合实践》 《大数据与云计算》 《M2M 技术》 《位置信息处理技术》 《虚拟仪器测控应用技术》 《物联网工程设计与实施》 《物联网安全技术》

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

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

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

4.1 用节点导纳矩阵行列式表示的网络函数 4.2 无源网络入端阻抗的拓扑公式 4.3 无源网络转移函数的拓扑公式 4.4 Y参数的拓扑公式 4.5 用补树阻抗积表示的拓扑公式 4.6 不定导纳矩阵的伴随有向图 4.7 有源网络的拓扑公式

1.1 容许信号偶和基本元件组 1.2 电阻、电感、电容及忆阻元件 1.3 网络的线性和非线性 1.4 网络的时不变性和时变性 1.5 网络元件及网络的无源性和有源性 1.6 受控元件 1.7 阻抗变换器和阻抗逆变器 1.8 类型转换器、零器和泛器

一、 引脚信息报表 二、电路板信息报表 三、设计层次报表 四、网络状态报表 五、信号完整性报表 六、NC钻孔文件 七、元件列表