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

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

• 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

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

• §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

第7章信号产生电路 7.1正弦波信号振荡电 7.2弦波信号振荡电路 7.3集成函数产生器3038的功能及应用 7.4应用电路举例

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

通过开展花岗岩和大理岩巴西圆盘声发射试验，结合扫描电镜进行破裂面微观形貌分析，探讨了劈裂荷载下岩石声发射特性与微观破裂机制的关系。结果表明：基于RA（上升时间与幅值的比值）和AF（平均频率）的变化趋势，不同裂纹模式（拉伸裂纹、剪切裂纹以及复合裂纹）的分布和破坏强度受岩石结构影响，但岩石裂纹演化过程不受其影响。相应地，两种岩样破裂信号均以400～499 kHz为主，100～199 kHz的信号次之，但不同破裂阶段的峰值频率变化趋势显著不同。在微观形貌上，花岗岩劈裂面的微观形貌以层叠状、台阶状及平坦状为主；而大理岩以光滑多面体状为主。此外，结合频率?尺度缩放关系可推测，400～499 kHz的信号应主要来自钾长石、大理岩矿物颗粒内部的破裂；100～199 kHz的信号应主要来自石英矿物颗粒内部不连续分离以及压密阶段矿物颗粒之间的滑移

1.信号表示与信号通过零状态线性定常系统 1.1信号的脉冲分解、卷积

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