4.1 信号分解为正交函数 4.2 傅里叶级数 4.3 周期信号的频谱 4.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 4.5 傅里叶变换的性质 4.6 周期信号的傅里叶变换 4.7 LTI系统的频域分析 4.8 取样定理

《最优化方法》 《高级计算机系统结构》 《高级人工智能》 《自然语言处理》 《高级算法设计与分析》 《软件系统与工程》 《网络与信息安全》 《大数据处理技术》 《嵌入式系统及应用》 《数据挖掘理论与方法》 《现代密码学》 《机器学习》 《智能制造技术及应用》 《区块链与隐私计算》 《AI 驱动的材料与化学》 《计算机视觉》 《人工智能原理与应用》 《计算成像技术》 《AI for Vision and Imaging》 《学科前沿讲座 A》 《文献阅读与学术写作》 《网络空间安全概论》 《密码学理论与应用》 《网络空间安全前沿技术研讨》 《信息隐藏技术》 《信息安全管理与评估》 《网络攻防对抗技术》 《深度学习与大数据分析》 《大数据安全与隐私保护》 《专业英语》 《网络信息内容安全技术》 《专业实践》 《学科前沿讲座 B》 《人工智能工程应用及安全》

通过研究柴油机高压油管在喷油过程中,产生的振动信号中包含的丰富的燃油系工况信息,发现这一信号具有分形特征,即统计意义上的自相似性,类似一种1/f噪声.利用分形理论可以将其丰富的信息浓缩于信号的功率谱指数或容量维数中,并通过分析它的功率谱指数对燃油系各种工说的敏感性,进行燃油系的不解体诊断,实例诊断表明,它是一种较好的故障诊断方法

一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

6.1 失真测度 6.2 信息率失真函数及其性质 6.3 限失真信源编码定理 6.4 信息率失真函数的计算

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征

《信息理论与编码》课程教学课件（讲稿）第3章 信道模型和信道容量 3.1 信道模型与信道分类 3.2 离散无记忆信道的数学模型 3.3 概率的计算问题 3.4 信道的疑义度、散布度和平均互信息

《信息理论与编码》课程教学课件（讲稿）第2章 信息的度量 2.10 离散信源的信息（速）率和信息含量效率 2.11 随机变量

《信息理论与编码》课程教学课件（讲稿）第2章 信息的度量 2.8 离散有记忆信源的熵 2.9 马尔可夫信源的信息熵

《信息理论与编码》课程教学课件（讲稿）第2章 信息的度量 2.1 信源模型 2.2 信息的描述 2.3 确定性与信息