传感器获取的信号中常常夹杂嗓声及各种干扰信号,若要准确 地获取表征被检测对象特征的定量信息,必须对传感器检测到的信 号进行处理。为了加速传感器的实用化,国内外在传感器信号处理方 面作了大量工作,并发表了许多文章和专著,1984年日本的宫岛良 一和吉田裕道共著了《七冫匕周边回路》,1985年尾崎·弘和谷口 变治共著了《七>上信号处理》1985年《七冫艹技術》出版了实用

相位测量是利用高频测距信号、高频基准信号分别通过混频器混频后得到两个低频信号,由这两个低频信号经比相而测出相位差

6.2.4 调频波的解调方法与电路 6.2.4.1 解调方法 6.2.4.2 频率解调器的技术指标 6.2.4.3 频率解调器电路 6.2.4.4 与频率解调器配合使用的限幅器 6.2.5 数字信号的相位调制 6.2.5.1 数字调相信号的特点 6.2.5.2 两相调相信号的解调

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

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

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 引言 3.2 晶体管的高频小信号等效电路和参数 3.3 高频小信号宽带放大器

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

• 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

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