概要地叙述了小波、小波包理论,提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法.先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上,然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构.以电机的振动信号为例,说明这种方法可以有效地用于信号的滤波

信号调理(signal conditioning)： 对信号进行操作，将其转换成适合后续测控单元接口的信号。 重要性： 实现传感器的灵敏度、线性度、输出阻抗、失调、漂移、时延等性能参数的关键环节。 所涉及的信号： 模拟信号、数字信号。相应电路有模拟电路和数字电路，以模拟电路居多。 常用电路： 包括电桥电路、放大电路、信号变换电路（如电压/电流转换、交流/直流变换、电压/频率变换、阻抗变换、调制解调等）、电气隔离电路、线性化电路、滤波电路等电路以及激励传感器的驱动电路，常称为传感器电路

1. 掌握傅里叶变换分析技术和傅里叶级数分析技术的基本概念和计算，尤其要注意应用性质来计算一些常用信号的频谱 2. 熟悉时域特性与频域特性的对应关系 3. 弄清信号频谱的意义以及连续谱与离散谱的区别和联系 4. 卷积定理是系统频域分析的重要工具，要认真掌握 5. 采样定理是离散信号处理的理论基础，应领会其含义并会应用信号与系统 §3-1 非周期信号的频域分析-傅里叶变换 § 3-2 典型非周期信号的傅里叶变换和傅里叶变换的性质

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声，造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理，对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解，分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明，较之以往的时域、频域信号处理技术，该方法对声音信号分解更趋合理，是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．

随机信号和随机噪声的基本概念 随机信号:实际通信系统中由信源发出的信息是 随机的,或者说是不可预知的,因而携带信息的信号 也是随机的,这种具有随机性的信号,称为随机信号 °随机噪声:携带了信息的信号在传输过程中将受 到噪声的污染,而噪声也是随机的,称为随机噪声。 随机信号和随机噪声不可能用一个或几个时间函数 准确地描述,但它们都遵循一定的统计规律,我们可 以用概率统计的方法进行研究

•周期矩形脉冲信号 •周期锯齿脉冲信号 •周期三角脉冲信号 •周期半波脉冲信号 •周期全波脉冲信号

第一章绪论 1.1数字信号 一数字量和模拟量 模拟量:可以在一定范围内取任意实数值的物理 量。如:温度、压力、距离和时间等。 数字量:在时间上和数量上都是离散的物理量。 如:生产线上的零件数量,台阶的阶数。 数字信号和模拟信号 模拟信号:表示模拟量的电信号。如:热电偶的 电压信号,温度变化时,电压随之改变。 数字信号:表示数字量的电信号

典型非周期信号的频谱 1、单边指数信号 2、双边指数信号 3、矩形脉冲信号 4、符号函数 5、冲激函数信号 6、冲激偶函数信号 7、阶跃函数信号

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

3.1 信号的正交分解 3.2 周期信号的连续时间的傅立叶级数 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的连续时间傅立叶变换 3.5 傅立叶变换的性质 3.6 周期信号的傅立叶变换 3.7 连续信号的抽样定理 3.8 连续系统的频域分析