第一节概述 一、细胞通讯 二、信号转导系统及其特性 第二节细胞内受体介导的信号转导 一、细胞内核受体及其对基因表达的调节 二、NO作为气体信号分子进入靶细胞直接与酶结合 第三节G蛋白偶联受体介导的信号转导 一、G蛋白偶联受体的结构与激活 二、G蛋白偶联受体所介导的细胞信号通路 第四节酶联受体介导的信号转导 一、受体酪氨酸激酶及RTK-Ras蛋白信号通路 二、细胞表面其他酶联受体 三、细胞表面整联蛋白介导的信号转导 第五节信号的整合与控制 一、细胞对信号的整合 二、细胞对信号的控制

滤波器是一种能使有用信号通过，滤除信号中无 用频率，即抑制无用信号的电子装置。 滤波器的用途 例如，有一个较低频率的信号，其中包含一些较高 频率成分的干扰

普通信号的运算 信号间的运算 奇异信号的特殊运算 卷积积分 相乘 相加 平移 展缩 翻转 抽样 平移 展缩 翻转（奇偶性） 求导 积分

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

《思想道德与法制》课程教学课件（专题讲稿）第3讲 追求远大理想 坚定崇高信念 第2讲 坚定信仰信念信任信心

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

一、随机信号的带宽 二、带限随机信号 三、带通随机信号 四、带限随机信号的调制

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求

在数字通信系统中,信道的传输特性和传输过程中噪声的存在是影响通信性 能的两个主要因素。本章将要讨论的最佳接收,就是研究在噪声干扰中如何有效 地检测出信号 信号统计检测所研究的主要问题可以归纳为三类 第一类是假设检验问题,它所研究的问题是在噪声中判决有用信号是否出 现 第二类是参数估值问题,它所研究的问题是在噪声干扰的情况下以最小的误 差定义对信号的参量作出估计

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