1.如何用连续时间信号的离散时间样本来表示连续时间信号——采样定理。 2. 如何从采样所得到的样本重建连续时间信号。 3. 欠采样导致的后果——频谱混叠。 4. 连续时间信号的离散时间处理。 5. 离散时间信号的采样、抽取及内插。 6. 频域采样

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

5.1数字信号基带传输的基本知识 5.2数字信号基带传输的线路码型 5.3数字基带信号传输特性油管与码间干扰 5.4数字基带信号的再生中继传输 5.5传输系统的性能分析 5.6数字信号的频带传输

1-1离散时间信号序列 序列 1信号及其分类 (1)信号 信号是传递信息的函数,它可表示成个或几个独立变量的函数

第4章小结 一、反馈的判断方法 1.有无反馈 主要看信号有无反向传输通路。 2.正反馈和负反馈 采用瞬时极性法,看反馈是增强还是削弱净输入信号。 对于串联负反馈,反馈信号与输入信号极性相同;二 对于并联负反馈,反馈信号与输入信号极性相反

设计拉伸疲劳试验,研究了疲劳载荷下磁信号暂时到达的稳定状态的特点以及疲劳过程中磁信号的分布、变化情况,并结合改进的J-A理论进行分析和讨论.结果显示:磁信号暂时到达的稳定状态在一个循环周期内沿环线变化,并且环线随循环载荷类型不同而变化,说明用改进的J-A理论描述磁记忆现象合理;疲劳过程中磁信号分三个阶段变化,这个特征由改进的J-A模型中描述磁畴壁运动所受阻碍的参数(ξ″)随疲劳损伤发展的变化规律解释;磁信号在缺陷附近呈\⌒\形的分布,这个特征由缺陷附近ξ″的分布规律解释

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

3.1 信号的正交分解 3.2 周期信号的傅里叶级数 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.7 LTI系统的频域分析 3.8 取样定理

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

时域信号分析小结与复习(1) 2000/10/12 基本概念 一、典型基本信号: ●f(t)=A(-∞0) ●f(t)=u(t)={0.5(t=0) 0(t<0) ∞(t=0) δ(t)= f(t)= 0(t≠0) (t)dt=1 单位冲激信号的性质: