• 6.1 概述 • 6.2 滤波器的信号流图结构和解法 • 6.3 FIR基本网络结构 • 6.4 IIR基本网络结构 • 6.5 一些其他类型的滤波器结构 • 6.6 状态变量分析法 • 6.7 各种结构形式的比较

解：（1）分析电路结构：该电路是由七个与非门及一 个JKFF组成，且CP下降沿触发，属于米勒电路，输 入信号X1，X2，输出信号Z

5.1.1 Definition——from FT to LT 5.1.2 收敛条件 5.2 常用信号的拉氏变换 5.3 拉氏变换的基本性质（1） 5.5 拉氏变换逆变换Inverse Laplace Transform 5.6 用LT求解线性系统的响应 5.6 系统函数—系统的复频域特征 5.8 拉氏变换与傅氏变换的关系

0. 引言-最佳接收问题 1. 信号空间与信号几何表示 2. 最佳接收准则与最佳接收机 3. 相关接收机 4. 利用匹配滤波器的最佳接收 5. 随相信号最佳接收 6. 最佳接收误码性能分析

金属磁记忆检测技术是一种适用于铁磁材料的新兴的无损检测技术，主要优势在于无需外加激励磁场源，即在天然地磁场的激励作用下，通过测量材料表面的漏磁信号，就能够对铁磁构件的早期损伤进行检测，避免结构或构件发生突然的脆性破坏。针对近10余年金属磁记忆检测技术的研究现状，概述了该技术的理论基础，总结了该技术理论研究、试验研究以及工程应用新进展，探讨了磁记忆检测技术的损伤评判准则，分析了影响磁记忆检测信号的因素，基于此，提出了磁记忆检测技术目前存在的问题和未来的研究发展方向

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1.双边拉普拉斯变换; 2.双边拉普拉斯变换的收敛域; 3.常用信号的拉氏变换; 4.零极点图与系统函数; 5.双边拉普拉斯变换的性质; 6.单边拉普拉斯变换; 7.利用单边拉氏变换分析增量线性系统;

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性