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

1.4系统的频率响应及其系统函数 1.3离散时间系统 1.2离散时间信号的傅里叶变换与z变换 1.1离散时间信号

一、离散时间信号——序列 二、线性移不变系统 三、常系数线性差分方程 四、连续时间信号的抽样

（1）频域分析方法概述 （2）简单信号和复杂信号 （3）FFT算法和自回归模型(AR)算法 （4）频域的相关性分析(Coherence) （5）频谱分析举例-脑电频域分析

第二章时域离散信号和系统的频域分析 信号和系统的分析方法有两种,即时域分析方法和频域 分析方法,本章学习序列的傅立叶变换,它和模拟域中的傅 立叶变换是不一样的

2.1 芯片内部结构及特点 2.2 C54x的内部多总线结构 2.3 C54x的中央处理单元(CPU) 2.4 C54x的存储器结构 2.5 复位操作及省电方式 2.6 中断系统 2.7 流水线 2.8 引脚及其功能

2.1 TMS320C54x的特点和硬件组成框图 2.2 TMS320C54x的总线结构 2.3 TMS320C54x的存储器分配 2.4 中央处理单元（CPU） 2.5 TMS320C54x片内外设简介 2.6 硬件复位操作 2.7 TMS320VC5402引脚及说明

2.1TMS320C54x的特点和硬件组成框图 2.2TMS320C54x的总线结构 2.3TMS320C54x的存储器分配 2.4中央处理单元(CPU) 2.5TMS320C54x片内外设简介 2.6硬件复位操作 2.7TM320VC5402引脚及说明

电子科技大学《数字信号处理》英文PPT课件： Chapter 3 Transform-Domain Representation of Discrete-Time Signals

电子科技大学《数字信号处理》英文PPT课件： Chapter 6 Digital Filter Structures