3.1 LTI离散系统的响应 一、差分与差分方程 二、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 3.2 单位序列响应和阶跃响应 一、单位序列响应 二、阶跃响应 3.3 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质

5.1 基本离散信号与LTI离散 系统的响应 一、基本离散信号 二、差分与差分方程 三、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 5.2 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质 5.3 离散系统的算子方程

1.用(t)表示x(t),由卷积积分求得LTI系统的响应。 2.用8(n)表示x(n),由卷积和求得LTI系统的响应。 3.在对信号进行时域分解的情况下,研究LTI系统的性质

§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

6.1 最大值和最小值 82 6.2 求和、乘积和差分 83 6.3 统计命令 85 6.4 排序 88 6.5 统计频数直方图和棒图 88 6.6 区域的三角分解 92 6.7 多边形分析 93

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

2.1 LTI连续系统的响应 一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应 2.2 冲激响应和阶跃响应 一、冲激响应 二、阶跃响应 2.3 卷积积分 一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解 2.4 卷积积分的性质 一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性

2.1 LTI连续系统的响应 一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应 2.2 冲激响应和阶跃响应 一、冲激响应 二、阶跃响应 2.3 卷积积分 一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解 2.4 卷积积分的性质 一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性

5.1 基本离散信号与LTI离散 系统的响应 一、基本离散信号 二、差分与差分方程 三、差分方程的经典解 三、零输入响应和零状态响应 5.2 卷积和 一、序列分解与卷积和 二、卷积的图解 三、不进位乘法 四、卷积和的性质 5.3 离散系统的算子方程

2.1 LTI连续系统的响应 一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应 2.2 冲激响应和阶跃响应 一、冲激响应 二、阶跃响应 2.3 卷积积分 一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解 2.4 卷积积分的性质 一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性