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武汉大学:《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章(5-2)非周期信号激励下的系统的响应
文档格式:PPT 文档大小:626KB 文档页数:37
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
四川电子科技大学:《数字信号处理方法与实现》总复习
文档格式:PPT 文档大小:70KB 文档页数:6
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
清华大学:《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 傅里叶变换
文档格式:PPT 文档大小:475.5KB 文档页数:35
第三章傅里叶变换 本章提要 1.傅里叶级数和傅里叶级数的性质 2.傅里叶变换和傅里叶变换的性质 3.周期信号和非周期信号的频谱分析 4.卷积和卷积定理 5.抽样信号的傅里叶变换和抽样定理 6.相关、能量谱和功率谱
西安交通大学:《精通MATLAB》课程教材讲义(综合辅导与指南)第14章 富里哀分析
文档格式:DOC 文档大小:113.5KB 文档页数:15
象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具
基于状态观测器的线性离散时间系统的最优预见控制
文档格式:PDF 文档大小:527KB 文档页数:9
研究了带有预见信息的线性离散时间系统的状态观测器,并将其应用到预见控制系统.为了满足设计观测器的需要,首先导出了包含可预见的目标值信号和干扰信号的扩大误差系统,并由此得到最优预见控制器.在设计状态观测器时,通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号和干扰信号.设计的状态观测器针对原系统是全维观测器,而针对扩大误差系统则是降维观测器.最后通过数值仿真证明了所设计的状态观测器的有效性
北京邮电大学:《数据通信原理》课程教学资源(课件讲稿)第三章 数据信号的传输 第一节 数据信号的基带传输
文档格式:PDF 文档大小:8.54MB 文档页数:119
• 一、数据序列的电信号表示 • 二、基带数据信号的频谱特性 • 三、基带传输波形的形成 • 四、基带传输的最佳化和系统的误码性能 • 五、眼 图 • 六、基带传输中的时域均衡 • 七、数据序列的扰乱与解扰 • 八、数据传输系统的时钟同步 • 九、基带数据传输系统
单片机程控的信号变换
文档格式:PDF 文档大小:565.27KB 文档页数:8
设计了一种单片计算机程控的信号变换电路。它实现了八位A/D转换器的十一位变换,零点自动补偿,量程自动切换,以及线性化等功能。电路用于光电辐射测温仪的信号处理。其量程范围:1000~1800℃。变换电路的测量误差 ≤ 1℃±1个字,(不包括光电转换元件的误差)。讨论了信号变换系统的工作原理及软件程序框图,分析了各部分的误差及其影响,给出了试验结果。结果表明,以软件和硬件的结合,数字电路和模拟电路的结合构成的变换系统,具有更大的灵活性,并简化了结构
清华大学:《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 信号的谱表示
文档格式:PPT 文档大小:6.01MB 文档页数:115
• §4.1 上的傅里叶级数 • §4.2 典型周期信号的谱 • §4.3 上函数的傅里叶变换 • §4.4 傅里叶变换的性质 • §4.5 周期信号的傅里叶变换
东南大学:《信号与线性系统》课程教学资源(课件讲稿,第四版)第三章 信号分析(3.1-3.3)
文档格式:PDF 文档大小:418.89KB 文档页数:17
§3-1 引言 §3-2 信号在正交函数集中的分解 §3-3 信号的傅立叶级数表示
基于一维卷积特征与手工特征融合的集成超限学习机心跳分类方法
文档格式:PDF 文档大小:1.26MB 文档页数:10
融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机(Extreme leaning machine,ELM),将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装(Bagging)策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率
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