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ppt第7章随机信号分析处理基础.ppt除课件外,还包括证明例题、部分章节演示证明、教学大纲、
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信号分析处理》是继《信号系统》面向研究生的一门专业课程。在介绍信号基本特征和时频域基本分析
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分析第三章泛函分析初步第四章信号的谱表示第五章拉普拉斯变换第六章傅里叶变换的应用第七章离散信号
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周又玲主讲。章节包括:第1章绪论第2章随机信号分析第3章道第4章模拟调制系统第4章模拟调制系统1第
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容包括随机信号分析、模拟调制系统、数字基带传输系统等:第1章绪论(改)第2章随机信号分析第4章模拟
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现代电力电子设备对非平稳、时变电压信号十分敏感,基于此提出了一种网侧电压异常检测与预报的方法,通过对网侧电压信号进行实时检测,向相关电力电子设备的控制电路发送网侧电压异常预报信号.为消除电压信号中的常规噪声干扰,首先采用线性跟踪微分器对网侧电压信号进行滤波,在此基础上,通过引入小波变换模极大值法检测奇异点,对滤波后的信号进行电压突变点的判断,目标是准确预报出电网电压中可能对电力电子设备造成危害的异常点.仿真与实验结果表明,基于线性跟踪微分器的小波信号检测能够实时准确地获得理想信号的最佳逼近,提高了网侧电压故障检测速度,通过实时的检测与分析,该方法能够为电力电子设备提供具有参考价值的预报信号
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§2.1、信号与信息的关系 §2.2、信号分类与描述 §2.3、周期信号与离散频谱 §2.4、瞬变非周期信号的频谱分析 §2.5、随机信号 §2.6、信号分析与处理
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基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向
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金属磁记忆检测技术是一种适用于铁磁材料的新兴的无损检测技术,主要优势在于无需外加激励磁场源,即在天然地磁场的激励作用下,通过测量材料表面的漏磁信号,就能够对铁磁构件的早期损伤进行检测,避免结构或构件发生突然的脆性破坏。针对近10余年金属磁记忆检测技术的研究现状,概述了该技术的理论基础,总结了该技术理论研究、试验研究以及工程应用新进展,探讨了磁记忆检测技术的损伤评判准则,分析了影响磁记忆检测信号的因素,基于此,提出了磁记忆检测技术目前存在的问题和未来的研究发展方向
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