实际通信系统中由信源发出的信息是随机的,或者说是不可预知的,因而携带信息 的信号也是随机的,这种具有随机性的信号,称为随机信号。 携带了信息的信号在传输过程中将受到噪声的污染,而噪声也是随机的,称为随机 噪声

 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

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