3.1 信息保障体系的基本概念 3.2 信息保障体系的构成 3.2.1 国家信息保障体系的构成 3.2.2 信息保障体系模型 3.2.3 信息安全保障体系框架 3.2.4 信息保障体系设计和建设的基本原则 3.3 信息系统安全等级保护 3.3.1 等级保护建设的相关国际标准 3.3.2 信息及信息系统的分级 3.3.3 等级保护技术分级 3.3.4 等级保护要素与实施过程  4.1 计算机硬件安全缺陷及环境威胁  4.2 计算机硬件安全技术 4.2.1 硬件访问控制技术 4.2.2 防拷贝技术 4.2.3 硬件防辐射技术(电磁泄露)  4.3 环境安全技术 4.3.1 机房安全等级 4.3.2 机房环境基本要求 4.3.3 机房场地环境  4.4 基于物理方法的安全策略 物理隔离、远程灾备和双机热备份

光纤具有巨大的潜在带宽，为了充分利用这些带宽，可以在不同频段上安排不同的光信道，光的波分多路就是光的频分多路（FDM），习惯上称为波分多路复用（WDM）。WDM是在同一根光纤中同时传输多个不同波长光信号的技术。WDM 技术的出现使光传输系统容量成百倍地增长。 3.1 WDM 技术概述 3.2 DWDM 系统组成 3.3 波长分配与通道间隔 3.4 DWDM 系统的节点功能 3.5 IP Over DWDM 3.6 DWDM 光网络的组成结构 3.7 光传送网

本章应重点理解PN结的单向导电性，三极管的电流控制特点；掌握半导体二极管、三极管的模型；能利用三极管的直流、交流小信号模型分析简单的三极管应用电路；深入理解放大的实质及利用三极管构成小信号放大器的一般原则；掌握三极管放大电路的三种基本组态及其特性，进而理解工程实用放大器电路组成原理及特点；理解场效应管的电压控制特点，对照三极管理解场效应管的外特性、模型及其应用

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

第四章饭店管理信息系统分析与设计 本章主要内容: 1、饭店管理信息系统概述 2、饭店宾客信息流程分析及管理 3、饭店管理信息系统的功能需求 4、饭店管理信息系统的信息流程 5、饭店管理信息系统的设计原则 6、饭店管理信息系统设计的内容 7、饭店管理信息系统应用实例

在正弦信号激励下电路的稳态响应是电路理 论中的重要课题,这是因为正弦信号比较容 易产生和获得,在科学研究和工程技术中, 许多电气设备和仪器都是以正弦波为基本信 号的。 根据富里叶级数和富里叶积分的数学理论, 周期信号都能够分解为一系列正弦信号的迭 加。利用线性电路的迭加性,可以把正弦稳 态分析的方法推广到非正弦周期信号激励的 线性电路中去。因此也可以说,知道了正弦 稳态响应后,原则上就知道了任何周期信号 激励下的响应

本文把旋转机械故障产生的周期性激励—周期性特征信号分解成“波形”与“特征脉冲序列”的卷积,提出了有关周期性特征信号幅值调制、相位调制、波形畸变以及背景噪声四种类型噪声的概念。在此基础上,应用解卷积理论,对实倒谱分析识别周期性特征信号问题进行了研究。并在计算机上讨论了各种类型噪声对实倒谱分析的影响。研究表明,周期性特征信号在实倒谱上将形成依次递减的倒谐频结构,其大小仅与特征信号本身的稳定性有关,与信号的大小、形状无关,且最大值不超过1。分析结论较好地解释了文献以及作者的应用实例

受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

由于受实验条件的影响,在用等温热重法进行稀土氧化物脱除烟气中SO2的动力学实验过程中有噪音信号的干扰,因而采用Daubechies(N=3)小波函数和Matlab软件讨论了小波变换方法消除热重实验噪音信号的影响因素.研究发现阀值的选取规则和软硬阀值处理方式对消除噪音信号的影响不大,分解层数则对消除噪音信号的影响较大.当信噪比变化平缓时所对应的分解层数是最佳分解层数.经Daubechies(N=3)小波函数消噪后得到的信号能够比较真实地反映等温热重实验的动力学过程

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性