 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、取样积分器 BOXCAR 取样积分器(Boxcar),是一种微弱信号检测系统。它在原理上是很古老的,它利用周期性信号的重复特性,在每个周期内对信号的一部分取样一次,然后经过积分器算出平均值,于是各个周期内取样平均信号的总体便展现了待测信号的真实波形。因为信号提取(取样)是经过多次重复的,而噪声多次重复的统计平均值为零,所以可大大提高信噪比,再现被噪声淹没的信号波形

3.5-典型非周期信号的频谱 1、单边指数信号 2、双边指数信号 3、矩形脉冲信号 4、钟形脉冲信号 5、符号函数 6、升余弦脲冲信号

在现代社会中,信息与我们日常生活和社会活动 关系越来越来密切,它普遍存在于我们的社会各项活 动与思维活动中,人们从来没有像今天这样重视信息 、研究信息和利用信息。如何使用信息和从大量的存 储媒体中找到适合我们需要的信息已经变得非常重要 。因而信息检索也就成了当前社会生活和科技活动中 最经常和不可缺少的活动

3-4典型非周期信号的频谱 1、单边指数信号 2、双边指数信号 3、矩形脉冲信号 4、符号函数 5、冲激函数信号 6、冲激偶函数信号 7、阶跃函数信号

信息时代的重要特征是信息的数字化。早期的信息用模拟方式表示，模拟 存在着明显的缺点：在信息的传输过程中会产生噪音和信号丢失；信息在 复制过程中其噪音和误差会逐步积累；模拟信号不适合数字计算机加工处 理。信号的数字化克服了上述缺点，但数字化后未经压缩的视频和音频等 媒体信息的数据量是非常大的

通过本课程的学习，应使学生掌握信号分析与处理的基本理论和方法。主要任务包括理解和掌握以下内容： 1． 信号和系统的定义和分类； 2． 连续信号的时域分析方法； 3． 连续信号的频域分析方法； 4． 离散信号的分析方法； 5． 信号的相关分析； 6． 信号的倒频域分析

定理 3-1：对于固定信道，平均互信息 I(X;Y) 是信源概率分布 p(x)的∩型凸函 数。 定理 3-2：对于固定信源分布，平均互信息 I(X;Y)是信道传递概率 p(y|x)的∪型凸函 数。 定理 3-3：设离散信道的输入序列 X＝ (X1X2…XN)通过信道传输，接收到的随机序 列为 Y=( Y1Y2…YN)，而信道的转移概率为 p(y∣x)

1.1 信息与网络信息 1.2 网络信息膨胀及其带来的负面影响 1.3 信息膨胀问题产生的原因分析 1.4 解决信息膨胀问题的基本思路

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