2.1 信号时域特征的获取方法 2.2 信号与数据的插值方法及实现 2.3 信号与数据的拟合方法及实现 2.4 数值微分和数值积分及实现 2.5 时域信号的平滑与建模方法及实现 2.6 MATLAB在时域分析与处理中的应用

3.4 信号的相关分析 3.4.1 相关系数 3.4.2 自相相关函数 3.4.3 互相相关函数 3.5 信号的功率谱分析 3.5.1 自功率谱密度函数——相关函数的富里叶变换 3.5.2 互功率谱密度函数 3.5.3 相干函数 3.6 数字信号分析 3.6.1 模拟信号离散化 3.6.2 离散Fourier变换（Discrete Fourier Transform, DFT) 3.6.3 快速Fourier变换（Fast Fourier Transform, FFT) 3.6.4 谱分析与谱估计

一、信号与信息 二、信号分析的基本内容 三、学习本课程的意义 四、信号的分类 五、典型的信号

7.1 概述 7.2 IIR数字滤波器设计 7.3 FIR数字滤波器的设计 7.4 智能仪器中常用的数字滤波算法简介

第一节序列的傅里叶变换 第二节离散傅里叶级数(DFS) 第三节离散傅里叶变换(DFT) 第四节离散傅里叶变换的性质

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第一章 绪论 第二章 测试信号及其描述 第三章 测量装置基本特性 第四章 常用传感器及其应用 第五章 模拟信号的变换和处理 第六章 记录仪器及分析仪器 第七章 数字信号处理 第八章 机械振动测试 第九章 温度测量 第十章 流体参量的测量 第十一章 力学参数的测量

一、离散时间信号 二、离散时间系统 三、卷积和与相关 四、采样信号的傅里叶变换 五、采样定理 六、离散傅里叶变换 七、快速傅里叶变换

一、谱分析方法概述 二、自回归滑动平均模型 三、自回归谱的建模与估计 四、谱估计综合举例

一、剔除数据中的“奇异项” 二、去除数据中的电平漂移 三、去除 / 提取趋势项 四、测量数据的平滑滤波