一、正交分解和随机信号的表示 二、随机信号的 Fourier正交分解 三、随机信号的K-L正交分解

2.1 生物信息的分类 ◼ 化学信息 ◼ 血液 ◼ 代谢物 ◼ 呼吸气体 ◼ 其它体液等 ◼ 以往通过化验来检测 ◼ 现在很多实现仪器自动分析 2.2 生物电现象 2.3 生物磁现象 2.4 生物声现象 2.5 生物光现象 ◼ 光的来源 ◼ 特殊腺器官，在受到刺激时分泌出发光必须的物质 ◼ 在体表面的腺细胞，只在受到刺激时才分泌 ◼ 散布在细胞内各处的小发光微粒 ◼ 生物光的颜色 ◼ 蓝，绿，黄，红 ◼ 荧火虫的发光最强 ◼ 人体发出的生物光为蓝色，太弱，肉眼无法看见 2.6 其它生理信息 ◼ 血压、脉搏、心音 ◼ 血压：指血管内血液对血管壁的側压（Pa） ◼ 1mmHg=12.9mm血柱=133.332Pa ◼ 心脏收缩，血压上升，称为收缩压 ◼ 心脏舒张，血压下降，称为舒张压 ◼ 脉搏（动脉搏动） ◼ 动脉内压力周期性的波动，引起动脉血管发生搏动，称为动脉脉搏。检测脉搏的波形，可以诊断不同的疾病

设计了一种单片计算机程控的信号变换电路。它实现了八位A/D转换器的十一位变换,零点自动补偿,量程自动切换,以及线性化等功能。电路用于光电辐射测温仪的信号处理。其量程范围:1000~1800℃。变换电路的测量误差 ≤ 1℃±1个字,(不包括光电转换元件的误差)。讨论了信号变换系统的工作原理及软件程序框图,分析了各部分的误差及其影响,给出了试验结果。结果表明,以软件和硬件的结合,数字电路和模拟电路的结合构成的变换系统,具有更大的灵活性,并简化了结构

一、地理空间信息及其描述 二、地理空间数据类型 三、地理信息的空间关系 四、地理信息空间数据结构 五、地理信息数据的编码方法 六、矢量结构与栅格结构的相互转换

3.1 引言 3.2 晶体管的高频小信号等效电路和参数 3.3 高频小信号宽带放大器

通过开展花岗岩和大理岩巴西圆盘声发射试验，结合扫描电镜进行破裂面微观形貌分析，探讨了劈裂荷载下岩石声发射特性与微观破裂机制的关系。结果表明：基于RA（上升时间与幅值的比值）和AF（平均频率）的变化趋势，不同裂纹模式（拉伸裂纹、剪切裂纹以及复合裂纹）的分布和破坏强度受岩石结构影响，但岩石裂纹演化过程不受其影响。相应地，两种岩样破裂信号均以400～499 kHz为主，100～199 kHz的信号次之，但不同破裂阶段的峰值频率变化趋势显著不同。在微观形貌上，花岗岩劈裂面的微观形貌以层叠状、台阶状及平坦状为主；而大理岩以光滑多面体状为主。此外，结合频率?尺度缩放关系可推测，400～499 kHz的信号应主要来自钾长石、大理岩矿物颗粒内部的破裂；100～199 kHz的信号应主要来自石英矿物颗粒内部不连续分离以及压密阶段矿物颗粒之间的滑移

一、书信(Letter) 书信(Letter)是用以交涉事务、增进了解、交流思想、 联络感情的工具。书信通常分为事务信件或公函( Business Letter or Official Correspondence)和私人信件(Private Letter) 两大类。英语书信从信封到正文,其写法格式与汉语的不尽 相同,有些方面则是完全不同的。下面将按写英语信的先后 次序,逐条举例作一解说

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

7.2.1简单网络管理协议 7.2.2公共管理信息服务/公共管理信息协议 7.2.3公共管理信息服务与协议 7.2.4局域网个人管理协议 7.2.5电信管理网络

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性