长江大学：《信号与系统》课程教学资源（PPT课件）第1章 信号与系统的概念 1.3 冲激函数 1.4 信号的运算 1.5 信号的时域分解

认识信息素养 课程概要 明确信息需求 熟悉信息源 掌握检索基础 课程小结

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

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

§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

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

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

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

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

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