一、理解功率谱估计的基本概念 二、掌握随机信号处理的各种运算 三、掌握经典功率谱估计的各种方法 四、掌握AR模型功率谱估计方法 五、掌握现代谱估计的各种非参数方法

数字通信信号处理 随机信号 信息论初步

《数字信号处理》课程教学资源（设计指导）第5章 随机信号功率谱估计

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式

一、随机信号基本概念 二、信号的幅值域分析 三、相关分析及其应用 四、功率谱分析及其应用

8.1 随机信号的基本概念 8.2 随机信号的描述 8.3 随机信号通过线性系统的分析 8.4 功率谱估计

本书紧密结合信号分析和处理的基本知识,详细介绍了 MATLAB语言的应用和编 程技术。主要内容有:信号与系统基础;信号的傅里叶变换和z变换;模拟滤波器和数字滤 波器设计;滤波器的实现及分析随机信号相关分析和功率谱估计及其应用MATLAB 信号处理交互式图形用户界面等

6.1 数字信号处理基础 6.2 数字信号的基本变换 6.3 随机信号处理的基本概念与方法 6.3 自适应滤波 6.4 信号平均与信号压缩技术

7.1 随机信号的描述

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值