第一节 环境刺激和胞外信号 第二节 受体和跨膜信号转换 第三节 细胞内信号分子与第二信使系统 第四节 信号转导中的蛋白质可逆磷酸化

1.1 信号 1.3 模拟信号和数字信号 1.2 信号的频谱 1.4 放大电路模型 1.5 放大电路的主要性能指标

为识别钢筋混凝土简支梁的损伤状况,对简支梁进行了逐级加载实验,每级加荷后卸荷,观测梁的裂缝,并测定梁的动力反应.将钢筋混凝土简支梁作为无限自由度体系,并对该体系的动力方程进行小波变换,得到多尺度下的结构动力响应表达式.信号经多尺度分解后,包含了信号中更多的结构损伤信息.基于此,用DASP信号处理系统对钢筋混凝土简支梁各损伤阶段的动态信号进行二进制小波分解,通过分析各频段的波形,确定了梁的损伤

1.1 信号（Signals） 1.4 放大电路模型 (Circuit model of Amplifier) 1.2 信号的频谱(Frequency spectrum) 1.3 模拟信号和数字信号 (Analog and Digital Signals) 1.5 放大电路的主要性能指标

一、什么是多径效应? 移动通信电波传播最具特色的现象是多径 衰落,或称多径效应。无线电波在传输过程中会 受到地形、地物的影响而产生反射、绕射、散射 等,从而使电波沿着各种不同的路径传播,这称 为多径传播。由于多径传播使得部分电波不能到 达接收端,而接收端接收到的信号也是在幅度、 相位、频率和到达时间上都不尽相同的多条路径 上信号的合成信号,因而会产生信号的频率选择 性衰落和时延扩展等现象,这些被称为多径衰落 或多径效应

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障

3.1 周期信号的频谱分析 3.2 非周期信号的频谱分析 3.3 傅里叶变换的性质及其应用

一、二进制数字调制信号的功率谱密度 a)2ASK信号的功率谱密度 若二进制基带信号s(t)的功率谱密度P(f)为

1.1 信号及其分类 1.2 信号分析与处理概述 1.3 自动控制中的信号分析与处理 1.4 系统及其性质

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类