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《信息检索》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 科技文献信息概述
文档格式:PPT 文档大小:200KB 文档页数:33
第一节信息、知识文献 第二节科技文献的类型 第三节科技文献信息的分布规律
海南大学:《通信原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 差错控制编码(9.2)纠错编码的基本原理
文档格式:PPT 文档大小:100.5KB 文档页数:5
1、分组码 将信息码分组,为每组信码附加若干监督码的 编码,称为分组码。在分组码中,监督码元仅监督 本码组的中的信息码元。 如不要检(纠)错,传输4种不同的信息,用两 位码组就够了,这两位码代表所传信息,称为信息 位,多增加的称为监督位。 在分组码中,不允许使用的码组为禁用码组; 反之为许用码组
桂林电子科技大学:《信号与系统》课程教学课件(PPT讲稿)第三章 连续时间系统的频域分析 §3.1 信号分解为正交函数 §3.2 周期信号的傅立叶级数分析 §3.3 周期信号的频谱特点 §3.4非周期信号的频谱分析 §3.5 典型非周期信号的频谱
文档格式:PPT 文档大小:2.03MB 文档页数:57
§3.1 信号分解为正交函数 §3.2 周期信号的傅立叶级数分析 §3.3 周期信号的频谱特点 §3.4非周期信号的频谱分析 §3.5 典型非周期信号的频谱
电子科技大学:《超宽带电磁学及应用》课程教学资源(课件讲稿)第2章 超宽带信号源
文档格式:PDF 文档大小:1.54MB 文档页数:49
2.1 超宽带信号源的定义 2.2 典型的UWB信号频谱分析 2.3 UWB信号设计 2.4 UWB基带信号的产生
华东理工大学:《信号与系统》课程教学资源(学习指导书)第三章 傅里叶变换(连续时间信号的傅里叶分析)
文档格式:PDF 文档大小:519.95KB 文档页数:12
通过本章的学习,学生应理解信号分解为正交函数的意义。掌握信号的频域分析方法—傅里叶级数和傅里叶变换。理解周期信号与非周期信号频谱的特点、区别和联系,周期信号傅里叶变换的特点,信号时域特性与频域特性之间的关系,抽样信号频谱的特点与抽样定理。掌握典型信号的傅里叶变换,并能灵活运用傅里叶变换的性质对信号进行正反变换。掌握周期序列的离散傅里叶级数表示,非周期序列的离散时间傅里叶变换及其性质
中南大学:《信号与信息处理基础 Fundamentals of Signal and Information Processing》课程教学资源(PPT课件)第三章 连续时间信号的频域分析
文档格式:PPT 文档大小:6.67MB 文档页数:136
周期信号的分解—傅里叶级数 周期信号的频谱分析 三角形式 指数形式 周期信号的频谱分析 周期信号的功率频谱 非正弦周期信号的有效值 非周期信号的分解—傅里叶变换 由级数到变换 常用信号的变换 傅里叶变换的性质 奇异函数的变换 周期信号的傅里叶变换 信号的抽样与抽样定理、时分复用
中南大学:《信号与信息处理基础 Fundamentals of Signal and Information Processing》课程教学资源(PPT课件)第一章 绪论(主讲:王玮)
文档格式:PPT 文档大小:1.03MB 文档页数:31
信号:信息、消息与信号的联系与区别;信息传输、信号分析的基本 概念;信号分析的基本方法;信号的分类、信号的特性;基本离散时 间信号及连续时间信号的描述和特点
西安电子科技大学:《通信原理》课程教学资源(讲义)第十讲 信道与噪声
文档格式:PDF 文档大小:99.14KB 文档页数:6
信道是通信系统必不可少的组成部分,任何一个通信系统据均可视为由发送 设备、信道与接收设备三大部分组成。信道通常是指以传输媒质为基础的信号通 道,而信号在信道中传输遇到噪声又是不可避免的,即信道允许信号通过的同时 又给信号以限制和损害。因而,对信道和噪声的硏究乃是硏究通信问题的基础
基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法
文档格式:PDF 文档大小:490.71KB 文档页数:5
针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中
中山大学:《信息与编码》课程教学课件(PPT讲稿)第二章 离散信源及其信息测度
文档格式:PPT 文档大小:692.5KB 文档页数:51
第二章离散信源及其信息测度 第一节信源的数学模型及分类 第二节离散信源的信息熵 第三节信息熵的基本性质 第四节离散无记忆的扩展信源 第五节离散平稳信源 第六节马尔可夫信源 第七节信源剩余度与自然语言的熵
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