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1. 小波介绍 1.1 小波简史 1.2 小波概念 1.3 小波分析 1.4 小波定义 2. 哈尔函数 2.1 哈尔基函数 2.2 哈尔小波函数 2.3 函数的规范化 2.4 哈尔基的结构 3. 哈尔小波变换 4. 二维哈尔小波变换 4.1 二维小波变换举例 4.2 二维小波变换方法 5. 多分辨率表示

一、滤波器的图示及分析 二、等效结构 三、基本的FIR滤波器结构 四、基本的IIR滤波器结构 五、基本结构的MATLAB实现 六、全通滤波器 七、IIR和FIR的格型结构

1. 小波介绍 1.1 小波简史 1.2 小波概念 1.3 小波分析 1.4 小波定义 2. 哈尔函数 2.1 哈尔基函数 2.2 哈尔小波函数 2.3 函数的规范化 2.4 哈尔基的结构 3. 哈尔小波变换 4. 二维哈尔小波变换 4.1 二维小波变换举例 4.2 二维小波变换方法 5. 图像多分辨率表示 6. 小波变换的多分辨率分析特性 7.小波变换在图像边缘检测中的应用 8.小波变换在图像去噪中的应用

快速傅里叶变换（FFT)的出现推动了傅里叶分析的发展和应用。事实上，FFT不是一种新的变换，而是DFT的快速算法。线性卷和及离散傅里叶变换（DFT）是信号处理涉及最多的运算，DFT在相关、滤波及谱估计等方面已得到了广泛的应用。本章重点讨论FFT的基2算法、分裂基算法和使频域细化的线性调频Z变换(CZT)算法，同时，也讨论了卷和的快速算法。 7.1 概述 7.2 直接计算DFT存在的问题及改进的途径 7.3 Goertzel算法 7.4 按时间抽取(DIT)的基2 FFT算法 7.5 按频率抽取(DIF)的基2 FFT算法 7.6 进一步减少运算量的措施 7.7 按频率抽取(DIF)的基4 FFT算法 7.8 分裂基算法 7.9 线性卷和与线性相关的FFT算法 7.10 线性调频Z变换（CZT）

《DSP 器件与应用》课程教学大纲 《EDA 技术》课程教学大纲 《PLC 原理与应用》课程教学大纲 《VC 程序设计》课程教学大纲 《MATLAB 基础》课程教学大纲 《半导体器件及应用》课程教学大纲 《测控电路》课程教学大纲 《传感器与检测技术》课程教学大纲 《大学生心理健康教育》课程教学大纲 《大学生职业发展与就业指导》课程教学大纲 《大学物理 A》课程教学大纲 《单片机原理与应用》课程教学大纲 《电磁场与电磁波》课程教学大纲 《电机及拖动基础》课程教学大纲 《电力电子技术》课程教学大纲 《电路分析》课程教学大纲 《电气控制技术》课程教学大纲 《电视原理与技术》课程教学大纲 《电子测量技术》课程教学大纲 《发光与显示技术》课程教学大纲 《高频电子线路》课程教学大纲 《光电子学》课程教学大纲 《机械设计基础》课程教学大纲 《机械制图》课程教学大纲 《控制电机》课程教学大纲 《模拟电子技术基础》课程教学大纲 《数字电子技术基础》课程教学大纲 《数字系统设计与 Verilog HDL》课程教学大纲 《数字信号处理》课程教学大纲 《通信原理》课程教学大纲 《微机原理与接口技术》课程教学大纲 《信号与系统》课程教学大纲 《自动控制原理》课程教学大纲 《LabVIEW 虚拟仪器》课程教学大纲 《半导体物理学》课程教学大纲 《电磁兼容基础》课程教学大纲 《高等光学》课程教学大纲 《高速 PCB 设计》课程教学大纲 《工厂供电》课程教学大纲 《光电检测技术》课程教学大纲 《光通信技术》课程教学大纲 《光纤传感器原理与应用》课程教学大纲 《红外检测技术》课程教学大纲 《机电一体化技术与系统》课程教学大纲 《机械加工技术》课程教学大纲 《激光原理与技术》课程教学大纲 《科技写作基础》课程教学大纲 《理论物理概论》课程教学大纲 《数字图像处理》课程教学大纲 《无线传感器网络技术》课程教学大纲 《信息光学》课程教学大纲 《应用光学》课程教学大纲 《专业英语》课程教学大纲 《专业英语》课程教学大纲 《生产实习》教学大纲 《毕业设计》教学大纲 《金工实习》教学大纲 《电子技术工艺》教学大纲 《数字电子技术课程设计》教学大纲 《模拟电子技术课程设计》教学大纲

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一、时间序列的定义 二、时序的时域特征值 三、时序的相关分析 四、时序的功率谱分析

第一部分 学科（专业类）教育课程 《电子信息类专业导论》 《工程制图》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 《信号与系统》 第二部分 专业教育课程 《单片机原理及应用 A》 《高频电子线路》 《通信原理》 《电磁场与电磁波》 《数字信号处理》 《智能电子系统设计》 《电子测量技术》 《嵌入式原理与应用 A》 《EDA 技术及应用》 《信息论与编码》 《数字图像处理技术》 《DSP 原理及应用》 《MATLAB 基础与应用》 《微机原理与接口技术 B》 《Python 程序设计 B》 《电子线路 CAD》 《语音信号处理》 《传感器与检测技术 B》 《虚拟仪器技术》 《计算机网络与通信》 《Linux 系统的应用与开发》 《高级程序设计 C++》 《模式识别 A》 《智能产品创新设计》 《电子信息工程专业英语》 《Java 程序设计》 《智能信息处理》 《数字多媒体技术及应用》 《人工智能技术及应用》 《现代企业管理》 《文献检索与论文写作》 《智能仪器设计基础》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 A》 《电子工艺实习》 《大学物理实验》 《模拟电子技术课程设计 A》 《数字电子技术课程设计》 《单片机原理及应用课程设计 A》 《嵌入式原理与应用课程设计 A》 《数字图像处理技术课程设计》 《职业资格考证》 《EDA 技术及应用课程设计》 《DSP 原理及应用课程设计》 《信号处理综合设计》 《电子产品与调试技术实训》 《智能家电维修实训》 《电子产品整机组装实训》 《PCB 板设计实训》 《电子信息工程专业毕业实习》 《电子信息工程专业毕业论文（设计）》

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性