4.1.2 生态系统的组成与结构 4.1.3 食物链和食物网 4.1.4 营养级与生态金字塔 4.1 生态系统概述 4.1.1 生态系统的概念及特征 4.1.3 食物链和食物网（自学） 4.1.4 营养级与生态金字塔（自学） 4.1.5 生态效率（ecological efficiencies） 4.2 生态系统的能量流动 4.2.1 生态系统中能量传递的规律： 4.2.2 生态系统的初级生产（primary production） 4.2.3 次级生产（Secondary production） 4.2.3 生态系统中的物质分解-释放能量 4.2.5 不同生态系统能流的特点 4.3 生态系统中的物质循环 (生物地球化学循 4.3.1 物质循环的概念和特点 4.3.2 物质循环的类型 4.3.3 元素循环的相互作用 4.4 生态系统中的信息传递 4.4.1 信息的概念和特征 4.4.2 生态系统中信息的类型和特点 4.4.3 信息传递过程模式 4.4.4 生态系统中重要的信息传递 4.5 生态平衡及其调节

第一节 概述 第二节 分析小信号放大器的有关知识 第三节 晶体管高频小信号等效电路 第四节 晶体管谐振放大器 第五节 小信号谐振放大器的稳定性

3.1 周期信号的频谱分析 3.2 非周期信号的频谱分析 3.3 傅里叶变换的性质及其应用

一、随机信号通过线性系统的表示 二、随机信号的功率谱密度 三、随机信号通过线性系统的统计性质 四、随机信号通过非线性系统

1.1 信号及其分类 1.2 信号分析与处理概述 1.3 自动控制中的信号分析与处理 1.4 系统及其性质

7.1 二进制数字调制原理 7.1.1 二进制振幅键控(2ASK） 7.1.2 二进制频移键控（2FSK） 7.1.3 二进制相移键控（2PSK） 为了解决上述问题，可以采用7.1.4节中将要讨论的差 7.1.4 二进制差分相移键控（2DPSK） 7.2 二进制数字调制系统的抗噪声性能 7.2.1 二进制振幅键控(2ASK)系统的抗噪声性能 [例7.2.1] 设有一2ASK信号传输系统，其码元速率为RB = 4.8  7.5 10 7.2.2 二进制频移键控(2FSK)系统的抗噪声性能 [例7.2.2] 采用2FSK方式在等效带宽为2400Hz的传输信道上 【解】（1）根据式(7.1-22)，该2FSK信号的带宽为 7.2.3 二进制相移键控(2PSK)和二进制差分相移 [例7.2.3] 假设采用2DPSK方式在微波线路上传送二进制数字 r  2.75 r  7.56 7.56 7.56 4 10 3.02 10 W 7.3 二进制数字调制系统的性能比较 7.4多进制数字调制原理 由7.3节中的讨论得知，各种键控体制的误码率都决定于 7.4.1 多进制振幅键控(MASK) 7.4.2 多进制频移键控(MFSK) 7.4.3 多进制相移键控(MPSK) 表7.4.2 格雷码编码规则 7.4.4 多进制差分相移键控(MDPSK) 7.5 多进制数字调制系统的抗噪声性能 7.5.1 MASK系统的抗噪声性能 7.5.2 MFSK系统的抗噪声性能 7.5.3 MPSK系统的抗噪声性能 噪比为r，则每个解调器输入端的信噪比将为r/2。在7.2节中 7.5.4 MDPSK系统的抗噪声性能 7.6 小结

一、(12分)已知某连续时间信号x(t)的波形如图所示。 1.画出信号x1(t)=x(2-2t)+x(t-1)的波形;x( 2.若x(t)的频谱是X(),试用X(a)表示信号x(t)的频谱

5.1幅度调制（线性调制）的原理 5.1.1调幅（AM） 5.1.2 双边带调制（DSB） 5.1.3 单边带调制（SSB） 5.1.4 残留边带（VSB）调制 5.1.5 线性调制的一般模型 5.1.6 相干解调与包络检波 5.2 线性调制系统的抗噪声性能 5.2.1 分析模型 5.2.2 DSB调制系统的性能 5.2.3 SSB调制系统的性能 5.2.4 AM包络检波的性能 5.3 非线性调制（角度调制）的原理 5.3.1角度调制的基本概念 5.3.2 窄带调频（NBFM） 5.3.3 宽带调频 5.3.4 调频信号的产生与解调 5.4调频系统的抗噪声性能 5.4.1 输入信噪比 5.4.2 大信噪比时的解调增益 5.4.3 小信噪比时的门限效应 5.4.4 预加重和去加重 5.5 各种模拟调制系统的比较 5.6 频分复用(FDM)和调频(FM)立体声 5.6.1 频分复用（FDM） 5.6.2 调频立体声广播 5.7 小结

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

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