4.1 半导体三极管（BJT） 4.1.1 BJT的结构简介 4.1.2 BJT的电流分配与放大原理 4.1.3 BJT的特性曲线 4.1.4 BJT的主要参数 4.2 共射极放大电路 1. 电路组成 4. 简化电路及习惯画法 2. 简单工作原理 3. 放大电路的静态和动态 4.3 图解分析法 4.4 小信号模型分析法 4.4.1 BJT的小信号建模 4.4.2 共射极放大电路的小信号模型分析 1. H参数的引出 2. H参数小信号模型 3. 模型的简化 4. H参数的确定 • 利用直流通路求Q点 • 画小信号等效电路 • 求放大电路动态指标 4.5 放大电路的工作点稳定问题 • 温度变化对ICBO的影响 • 温度变化对输入特性曲线的影响 • 温度变化对 的影响 • 稳定工作点原理 • 放大电路指标分析 • 固定偏流电路与射极偏置电路的比较 4.5.1 温度对工作点的影响 4.5.2 射极偏置电路 4.6 共集电极电路和共基极电路 • 电路分析 • 复合管 • 静态工作点 • 动态指标 • 三种组态的比较 4.6.1 共集电极电路 4.6.2 共基极电路 4.7 放大电路的频率响应 4.7.1 单时间常数RC电路的频率响应 4.7.2 单级放大电路的高频响应 • RC低通电路的频率响应 • RC高通电路的频率响应 4.7.4 单级放大电路的低频响应 4.7.4 多级放大电路的频率响应 • 多级放大电路的增益 • 多级放大电路的频率响应 • 低频等效电路 • 低频响应

4.1 BJT 4.3 放大电路的分析方法 4.3.1 图解分析法 4.3.2 小信号模型分析法 1. 静态工作点的图解分析 2. 动态工作情况的图解分析 3. 非线性失真的图解分析 4. 图解分析法的适用范围 1. BJT的H参数及小信号模型 2. 用H参数小信号模型分析基本共射极放大电路 3. 小信号模型分析法的适用范围 4.4 放大电路静态工作点的稳定问题 4.5 共集电极放大电路和共基极放大电路 4.2 基本共射极放大电路 4.2.1 基本共射极放大电路的组成 4.2.2 基本共射极放大电路的工作原理 4.6 组合放大电路 4.6.1 共射-共基放大电路 4.6.2 共集-共集放大电路 4.7 放大电路的频率响应 4.7.1 单时间常数RC电路的频率响应 4.7.2 BJT的高频小信号模型及频率参数 4.7.3 单级共射极放大电路的频率响应 4.7.4 单级共基极和共集电极放大电路的高频响应 4.7.5 多级放大电路的频率响应 4.8 单级放大电路的瞬态响应

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。 因为信号处理包含如此广泛的领域,甚至要说明用 MATLAB中离散富里哀变换函数可 解决的这类小问题,就超出了本书的范围。因此,这里将只介绍用函数fft近似连续时间信 号的富里哀变换的一个例子

讲述信源编码、加密编码、信道编码、时分复用、数字复接、数字交换的基本原理、数字信号的基带传输和载波传输、通信中的同步技术，以及数字通信系统的抗噪声性能分析。 本章知识要点： •数字通信的一般原理 •信源编码（模拟信号数字化和数据压缩） •信道编码（检错纠错编码） •数字加密技术 •时分多路复用 •数字交换 •数字信号的基带传输和载波传输 •数字通信系统的抗噪声性能分析 4.1 数字通信系统 4.2 信源编码 Source Encoding 4.3 数字通信中的多路复用技术——时分多路复用（TDM） Time-Division Multiplexing 4.4 通信网与交换技术 4.5 数字加密技术 4.7 信道编码 Channel Coding 4.8 数字信号的基带传输 4.9 数字信号的载波传输 Digital Modulated Bandpass Transmission

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型，揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率，为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷，研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析，验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性，以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性

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