 2.1 信源的数学模型及分类  2.2 离散信源的信息熵  2.3 信息熵的基本性质和定理  2.4 离散无记忆的扩展信源  2.5 离散平稳信源  2.6 马尔可夫信源  2.7 信源剩余度与自然语言的熵

一、离散时间信号——序列 二、离散时间系统 三、线性常系数差分方程 四、连续时间信号的取样 五、Matlab实现

一、周期信号的功率谱 1.功率谱的概念

1-1 离散时间信号-序列 1-2 线性移不变系统 1-3 常系数线性差分方程 1-4 连续时间信号的抽样

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

§2.1、信号与信息的关系 §2.2、信号分类与描述 §2.3、周期信号与离散频谱 §2.4、瞬变非周期信号的频谱分析 §2.5、随机信号 §2.6、信号分析与处理

概要地叙述了小波、小波包理论,提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法.先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上,然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构.以电机的振动信号为例,说明这种方法可以有效地用于信号的滤波

㈠、信道的定义、分类和模型 ㈡、恒参信道的传输特性及其对信号的影响 ㈢、随参信道的传输媒质的三个特点，多径 传播对信号的影响 ㈣、信道加性噪声的统计特性 ㈤、连续信道的信道容量（香农公式）