离散 Fourier 变换 人们刚开始利用无线电技术传输信号时，是将连续信号进行某种 调制处理后直接传送的（图 16.5.1），本质上传送的还是连续信号（也 叫模拟信号）。这样的传输方式抗干扰能力差，失真严重，尤其是经 过长距离传送或多级传递后，信号可能面目全非，质量自然难尽人意

大部分入侵检测系统的实现都会产生大量的报警信息,在一定程度上影响了系统管理,误报率也较高,影响了入侵检测的效果.针对这个问题,提出了一种基于节点关联的报警置信度计算方法,位于对等网络之上,节点在收到一系列入侵报警之后,需要进行节点关联,从而对报警信息进行融合,提取有效报警信息.其中根据关联对象的不同,节点关联又包括报警关联和信任关联两个层次,报警关联可用来判断入侵报警的有效性,信任关联可用来判断发起报警节点的可信性,给出了相关算法.仿真实验表明,使用该报警置信度计算方法可以提高入侵报警的检测准确率

一、信度(Reliability) 1.信度的概念 信度是指测量数据(资料)的可靠性程度,即测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项及其程度,信度是指测量的稳定性与一致性

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.填空(每空1分,共20分) 请按下面空中的编号顺序写出答案。 1.设一离散无记忆信源的输出由四种不同的符号组成,它们的出现概率分别为1/2、1/4、 1/8、1/8,则此信源平均每个符号包含的信息熵为bit符号若信源每毫秒发出一 个符号,那么此信源平均每秒输出的信息量为②bits

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

(1) 信息、信息技术信号及其分类； (2) 通信、通信系统构成及各部分功能； (3) 信道分类及几种常用信道特征； (4) 无线传播特点与信道特征；

给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

引言 4.1正交函数 4.2周期信号的频谱分析 §4.3典型周期信号的频谱 4.4非周期信号的频谱分析 4.5典型非周期信号的频谱

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