§2-1 连续系统的时域分析 §2-1-1 系统微分方程及其经典解 §2-1-2 零输入响应与零状态响应 §2-2 离散系统的时域分析 §2-2-1 离散系统差分方程的建立 §2-2-2 离散系统差分方程的求解 §2-3 系统的单位冲激响应与单位样值响应 unit impulse response and unit sample §2.4 卷积积分与卷积和( Convolution) 2.4.1借助于信号分解求系统零状态响应 §2.5 卷积和—已知单位样值响应，求系统零状态响应

•直流分量和交流分量 •偶分量与奇分量 •脉冲分量 •实部分量与虚部分量

比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好

以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

一、问答题(6题共65分) 1如何认识我国民的渊源?(10分) 2法人内部责任应当如何划分?(10分 3试述我国公民自白权的民法保护措施。(10分) 4试述我国所有权中的处分权能。(10分)

4.1 半导体三极管（BJT） 4.1.1 BJT的结构简介 4.1.2 BJT的电流分配与放大原理 4.1.3 BJT的特性曲线 4.1.4 BJT的主要参数 4.2 共射极放大电路 1. 电路组成 4. 简化电路及习惯画法 2. 简单工作原理 3. 放大电路的静态和动态 4.3 图解分析法 4.4 小信号模型分析法 4.4.1 BJT的小信号建模 4.4.2 共射极放大电路的小信号模型分析 1. H参数的引出 2. H参数小信号模型 3. 模型的简化 4. H参数的确定 • 利用直流通路求Q点 • 画小信号等效电路 • 求放大电路动态指标 4.5 放大电路的工作点稳定问题 • 温度变化对ICBO的影响 • 温度变化对输入特性曲线的影响 • 温度变化对 的影响 • 稳定工作点原理 • 放大电路指标分析 • 固定偏流电路与射极偏置电路的比较 4.5.1 温度对工作点的影响 4.5.2 射极偏置电路 4.6 共集电极电路和共基极电路 • 电路分析 • 复合管 • 静态工作点 • 动态指标 • 三种组态的比较 4.6.1 共集电极电路 4.6.2 共基极电路 4.7 放大电路的频率响应 4.7.1 单时间常数RC电路的频率响应 4.7.2 单级放大电路的高频响应 • RC低通电路的频率响应 • RC高通电路的频率响应 4.7.4 单级放大电路的低频响应 4.7.4 多级放大电路的频率响应 • 多级放大电路的增益 • 多级放大电路的频率响应 • 低频等效电路 • 低频响应

前面所讲的共价键(包括杂化轨道形成的σ键)、配位键 等,都是分子内部的作用力它们在化学反应中是重要的,因为化学反应的实质就是旧键的断裂和新键的生成 但影响物质性质,特别是物理性质(尤其是影响工程科 学中材料的力学性能、强度、模量等),并不全是(或并不主要是)分子内部的力,而更重要的是分子与分子之间的作用力在起作用

1.操作分析的定义与类型 2.人机操作分析 3.联合操作分析 4.双手操作分析 5.操作分析案例介绍

第一节 生产与分布 一、小麦生产的国民经济意义 二、起源与栽培历史 三、生产发展概况 四、分布与区划 第二节 分类和品种 一、分类 二、西藏小麦种的类型与分布 三、西藏小麦的特点与品种介绍 第三节 生长发育 一、种子生理 二、生育期和生育阶段 三、营养器官的建成 四、生殖器官的建成 五、分蘖与成穗 第四节 土肥水条件 一、适宜小麦生长的土壤环境 二、麦田的培肥 三、麦田的水分 四、肥水条件对小麦品种的影响 第五节 栽培技术 一、冬小麦栽培技术 二、春小麦栽培技术

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度