周期信号的分解—傅里叶级数 周期信号的频谱分析 三角形式 指数形式 周期信号的频谱分析 周期信号的功率频谱 非正弦周期信号的有效值 非周期信号的分解—傅里叶变换 由级数到变换 常用信号的变换 傅里叶变换的性质 奇异函数的变换 周期信号的傅里叶变换 信号的抽样与抽样定理、时分复用

信道是通信系统必不可少的组成部分,任何一个通信系统据均可视为由发送 设备、信道与接收设备三大部分组成。信道通常是指以传输媒质为基础的信号通 道,而信号在信道中传输遇到噪声又是不可避免的,即信道允许信号通过的同时 又给信号以限制和损害。因而,对信道和噪声的硏究乃是硏究通信问题的基础

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中

2.1 信道的定义与分类 2.2 信道的组成与模型 2.3 恒参信道及其对所传信号的影响 2.4 变参信道及其对所传信号的影响 2.5 信道带宽、系统带宽与信号带宽 2.6 随机过程的基本概念 2.7 信道常见噪声及特征 2.8 信道容量的概念(香农公式)

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

针对恶劣测量条件下宽频带低信噪比调频连续波雷达信号距离模糊问题,建立了固态料面调频连续波雷达信号模型,并提出了以先验信息为辅助,包含信号频域预处理、频带截取及频带能量加权的距离反演方法.实际数据处理结果显示:经过预处理的信号频谱平均信噪比由原来的-5.55 d B提高到8.32 d B;采用包络线截频带法和最小二乘截频带法进行距离反演后拟合料线与实际料线间的料形相似度由0.46分别提高到0.71和0.79

3.4.1 BJT的小信号建模 3.4.2 共射极放大电路的小信号模型分析 • H参数的引出 • H参数小信号模型 • 模型的简化 • H参数的确定 • 利用直流通路求Q点 • 画小信号等效电路 • 求放大电路动态指标 3.4.0 放大电路模型

第一节分类、发展、信制 一、分类 二、发展 三、信号制

§5.1 概述 §5.2 非正弦周期交流信号的分解 §5.3 非正弦周期交流电路的分析和计算 §5.4 非正弦周期交流信号的平均值、有效值、平均功率的计算

第三章非正弦周期交流电路 3.1概述 3.2非正弦周期交流信号的分解 3.3非正弦周期交流电路的分析和计算 3.4非正弦周期交流信号的平均值、有效值、平均功率的计算