一、信号的描述 二、信号的自变量变换 三、基本信号 四、系统及其数学模型 五、系统的性质

第一章绪论 1.1信号的描述与分类 我们把欲待传输的语言、文字、图象、数码等统称为(消息)。 ①定义:信号是的随时间变化的物理量(电量)。其图像称为信号的波形。 可见,信号是信息的表现形式,它是运载信息的工具

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

3.1信号的类型及特征 3.2信号的幅值域分析 3.3信号的时差域分析 3.4信号的频率域分析

实训5方波信号的频率分解 5.1非正弦周期信号的产生及其傅立叶分解 5.2非正弦周期信号的有效值、平均功率 5.3非正弦周期电流的线性电路计算

相位测量是利用高频测距信号、高频基准信号分别通过混频器混频后得到两个低频信号,由这两个低频信号经比相而测出相位差

二非周期信号激励下的系统的响应 1.付立叶积分法概述 2怎样理解傅立叶变换法可以分析系统的瞬态响应? 例:一个稳定的直流电瓜和一个接通的直流电瓜,在时域中的表达式不同,在频域中频谱分布也不同。在对激励信号进行傅立叶变换时,产生瞬态响应的频率也包含在变换式中

一、与模拟信号处理相比,数字信号处理具备哪些优势? 二、作出实时数字信号处理系统框图,并作分析说明。 三、哪两个方面促使了DSP技术的发展?DSP、MPU、MCU的区别。 四、DSP的结构特点。 五、专用DSP与通用DSP的区别,试举例几种常用的专用DSP芯片

信息和信号: 信息传递要转化为信号,信号必须进行处理。 信号在通信信道上传输时的要进行编码