3.1通信信号的功率放大 3.2谐振功率放大器 3.3宽频带的功率合成(非谐振高频功率放大器) 3.4倍频器 3.5天线 3.6实训:高频谐振功率放大器的仿真与性能分析

第一节 随机过程的一般描述 随机过程的一般描述 第二节 随机过程的部分描述 随机过程的部分描述——数字特征 第三节 平稳随机过程 第四节 高斯过程 第五节 噪声

第一节随机过程的一般描述 第二节随机过程的部分描述—数字特征 第三节平稳随机过程 第四节高斯过程 第五节噪声

一、激素的概念 1、激素 早期概念:由动物器官产生,通过血液到达靶器官,并产生特异激动效应的一类化合物。 现在概念:机体内一部分细胞产生,通过扩散、血液运送至另一部分细胞,并起代谢调节控制作用的一类微量化学信息 分子

第一章 传感器的一般特性 一、传感器的静特性 二、传感器的动特性 三、传感器的技术指标 研究传感器输入输出关系及特性。 输入信号可分为静态量和动态量。 传感器的基本特性可用静态特性和动态特性 来描述

有机物质运输与分配直接关系到作物产量的高低和品质的好坏作物的经济产量不仅取决于 光合产物的多少,而且还取决于光合产物向经济器官运输与分配的量。所以,研究有机物的 运输与分配不仅具有理论意义,而且具有重要的实践意义。 生物体的生长发育受遗传因素与环境信号的共同调节控制。以核酸和蛋白质为主的遗传信息 系统,决定生长发育的潜在模式,而生长发育的具体表现又受控于环境信号。本章还将讨论 植物细胞对环境信号的感受及信号的传递与转导问题

4.1 金属-氧化物-半导体（MOS）场效应三极管 4.1.1 N沟道增强型MOSFET 4.1.2 N沟道耗尽型MOSFET 4.1.3 P沟道MOSFET 4.1.4 沟道长度调制等几种效应 4.1.5 MOSFET的主要参数 4.2 MOSFET基本共源极放大电路 4.3 图解分析法 4.4 小信号模型分析法 4.4.1 MOSFET的小信号模型 4.4.2 用小信号模型分析共源放大电路 4.4.3 带源极电阻的共源极放大电路分析 4.4.4 小信号模型分析法的适用范围 4.5 共漏极和共栅极放大电路 4.6 集成电路单级MOSFET放大电路 4.6.1 带增强型负载的NMOS放大电路 4.6.2 带耗尽型负载的NMOS放大电路 4.6.3 带PMOS负载的NMOS放大电路（CMOS共源放大电路） 4.7 多级放大电路 4.8 结型场效应管（JFET）及其放大电路 4.8.1 JFET的结构和工作原理 4.8.2 JFET的特性曲线及参数 4.8.3 JFET放大电路的小信号模型分析法 *4.9 砷化镓金属-半导体场效应管 4.10 各种FET的特性及使用注意事项

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障

4.1 BJT 4.3 放大电路的分析方法 4.3.1 图解分析法 4.3.2 小信号模型分析法 1. 静态工作点的图解分析 2. 动态工作情况的图解分析 3. 非线性失真的图解分析 4. 图解分析法的适用范围 1. BJT的H参数及小信号模型 2. 用H参数小信号模型分析基本共射极放大电路 3. 小信号模型分析法的适用范围 4.4 放大电路静态工作点的稳定问题 4.5 共集电极放大电路和共基极放大电路 4.2 基本共射极放大电路 4.2.1 基本共射极放大电路的组成 4.2.2 基本共射极放大电路的工作原理 4.6 组合放大电路 4.6.1 共射-共基放大电路 4.6.2 共集-共集放大电路 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 BJT的高频小信号模型及频率参数 4.7.3 单级共射极放大电路的频率响应 4.7.4 单级共基极和共集电极放大电路的高频响应 4.7.5 多级放大电路的频率响应 4.8 单级放大电路的瞬态响应

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性