1.周期信号频谱的例子

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

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

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）

❖ 2.1 信源的数学模型及分类 ❖ 2.2 离散信源熵和互信息 ❖ 2.3 信息熵的性质 ❖ 2.4 离散序列信源熵 ❖ 2.5 连续信源熵与互信息 ❖ 2.6 信源的冗余度

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)