•直流分量和交流分量 •偶分量与奇分量 •脉冲分量 •实部分量与虚部分量 •正交分量 • 正交矢量 • 正交函数 • 正交函数集

针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障

•直流分量和交流分量 •偶分量与奇分量 •脉冲分量 •实部分量与虚部分量 •正交分量 • 正交矢量 • 正交函数 • 正交函数集

2.1 信号的分类 2.2 确知信号的分析 2.3 随机变量的统计特征 2.4 随机过程的一般表述 2.5 平稳随机过程 2.6 高斯随机过程 2.7 随机过程通过系统的分析 2.8 窄带高斯噪声 2.9 周期平稳随机过程

第一节 非线性元件 第二节 非线性电阻电路的分析 第三节 小信号分析法

1 设 阶矩阵 满足 （这时，称 为幂等矩阵）， 和 分别表示

2.1 信号的分类 2.2 确知信号的分析 2.3 随机变量的统计特征 2.4 随机过程的一般表述 2.5 平稳随机过程 2.6 高斯随机过程 2.7 随机过程通过系统的分析 2.8 窄带高斯噪声 2.9 周期平稳随机过程

《植物生理学》课程授课教案讲义（青岛农业大学）第六章 同化物的运输、分配及信号传导

机器学习：融合邻域信息的k-近邻分类

1.用对分区间法求方程x2-2x3-4x2+4x+4=在区间[02]内的根,使误差不超过10