3.1 周期信号的傅里叶级数分析 3.2 典型周期信号的傅里叶级数 3.3 傅里叶变换 3.4 典型非周期信号的傅里叶变换 3.5 典型非周期信号的傅里叶变换 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.7 取样信号的傅里叶变换 3.8 系统的频域分析

受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

❖ 信号的描述 ❖ 信号的自变量变换 ❖ 基本信号 ❖ 系统及其数学模型 ❖ 系统的性质 1.0 引言 ( Introduction ) 1.1 连续时间与离散时间信号 （Continuous-Time and Discrete-Time Signals） 1.2 自变量变换 （Transformations of the Independent Variable) 1.3 复指数信号与正弦信号 （Exponential and Sinusoidal Signals ） 1.4 单位冲激与单位阶跃 （The Unit Impulse and Unit Step Functions） 1.5 连续时间与离散时间系统 （Continuous-Time and Discrete-Time Systems） 1.6 系统的基本性质 ( Basic System Properties )

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

本章将学习建立信号与系统的数学描述与数学表示,借以研究信号与系统分析中的基本概念及基本性质,为以后各章的学习打下基础。 1.1信号的描述与时域变换 1.1.1信号的表示 确知信号可表示为一个或几个自变量的函数

教学目标： 引导和帮助学生正确认识理想信念问题，坚定中国特色社会主义信念，追求共产主义远大理想。 教学重点： 1、理想和信念的涵义、类型与特征，以及理想信念的作用； 2、共同理想与远大理想的辩证统一关系，坚定社会主义信念、树立共产主义远大理想； 3、正确认识理想与现实的关系，树立远大理想，架起通往理想彼岸的桥梁。 教学难点： 1、理想信念的特征及作用。2、理想变为现实的途径

信息内容安全概述 信息内容获取技术 信息内容识别与分析 信息内容控制和管理 信息内容安全应用

 3.1 信道的数学模型及分类  3.2 平均互信息及平均条件互信息  3.3 平均互信息的特性  3.4 信道容量及其一般计算方法  3.5 离散无记忆扩展信道及其信道容量  3.6 独立并联信道及其信道容量  3.7 串联信道的互信息和数据处理定理  3.8 信源与信道的匹配

Ⅰ、教学目的：通过对理想信念与大学生成才的分析，帮助大学生树立科学的理想信念，认清实现理想信念的长期性、艰巨性和曲折性。Ⅱ、主要内容：1、理想信念与大学生成才的关系2、怎样树立科学的理想信念3、实现理想信念的长期性、艰巨性和曲折性4、怎样在实践中化理想为现实

第2章信息源与信息采集方法 现代人类社会主要依靠三种资源,即物质 、能源和信息。从人类自身发展来说赖以生存的 自然资源分为,可再生资源、非再生资源、信息 资源;从物理学的观点来说信息与物质和能量是 有直接关系的。在此两个前提下,来讨论信息的 来源、信息的采集方法