1. 周期信号 2. 数字信号波形的频谱 3. 频谱分析仪 4. 非周期信号的表示 5. 随机信号（数据）的表示

以流量信号作为特征信息进行液压故障诊断,分析了液压系统中出现流量异常时的主要表现及产生原因,基于流量信号与液压系统工况之间关系的分析及CBG 2040型齿轮泵的4种故障的实验研究,指出:流量信号也是状态信息的丰富载体,利用流量信号来监测液压系统的状态及进行故障诊断是可行的、有效的

2.1兼容制传送方式 2.1.1兼容的必要条件 1所传送的电视信号中应有亮度信号和色度信号两部分。 2彩色电视信号通道的频率特性应与黑白电视通道频率特性基本一致

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。 因为信号处理包含如此广泛的领域,甚至要说明用 MATLAB中离散富里哀变换函数可 解决的这类小问题,就超出了本书的范围。因此,这里将只介绍用函数fft近似连续时间信 号的富里哀变换的一个例子

在数字通信系统中,信道的传输特性和传输过程中噪声的存在是影响通信性 能的两个主要因素。本章将要讨论的最佳接收,就是研究在噪声干扰中如何有效 地检测出信号 信号统计检测所研究的主要问题可以归纳为三类 第一类是假设检验问题,它所研究的问题是在噪声中判决有用信号是否出 现 第二类是参数估值问题,它所研究的问题是在噪声干扰的情况下以最小的误 差定义对信号的参量作出估计

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

第4章连续信号与系统的复频域分析 4.1拉普拉斯变换 4.2典型信号的拉普拉斯变换 4.3拉普拉斯变换的性质 4.4拉普拉斯反变换 4.5拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6连续系统的复频域分析 4.7系统函数 4.8由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9连续系统的稳定性 4.10系统的信号流图

一、信号的描述 二、信号的自变量变换 三、基本信号 四、系统及其数学模型 五、系统的性质

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

第一章 绪论 第二章 确定信号和随机信号分析 第三章 信道 第四章 模拟信号调制 第五章 数字基带传输系统 第六章 数字调制系统 第七章 模拟信号的数字传输 第八章 数字信号的最佳接收