2-1引言 信号与系统的分析方法有时域、变换域两种。 一、.时域分析法 1.连续时间信号与系统: 信号的时域运算,时域分解,经典时域分析法,近代时域分析法,卷积积分。 2.离散时间信号与系统: 序列的变换与运算,卷积和,差分方程的求解

1.用(t)表示x(t),由卷积积分求得LTI系统的响应。 2.用8(n)表示x(n),由卷积和求得LTI系统的响应。 3.在对信号进行时域分解的情况下,研究LTI系统的性质

在研究富钴结壳高产区地形特征基础上，以富钴结壳站点地理坐标为中心，获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练，学习坡度和平整度等区域特征，将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型，对富钴结壳高产区进行预测，取得了较好的预测效果，结合其他因素的影响，可以提高结壳靶区选取的精准度

§3.8 时域 卷积定理 §3.9 周期信号的傅立叶变换 • 一般周期信号的傅立叶变换 • 傅立叶级数FS与其单脉冲的傅立叶 变换FT的关系 • 正余弦信号的傅立叶变换FT • 周期单位冲激序列的FS和 FT • 周期矩形脉冲的FS和FT • 周期矩形脉冲与单矩形脉冲的关系

2．1 引言 2．2 早期发展 2．3 傅里叶处理器 2．4 线性系统与卷积 2．5 空间滤波 2．6 照相图像的恢复 2．7 全息术 2．8 傅里叶变换全息图 2．9 相关和卷积 2．10 结论

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

11.1 概述 11.2 纠错编码的基本原理 11.3 纠错编码的性能 11.4简单的实用编码 11.4.1 奇偶监督码 11.4.2 二维奇偶监督码（方阵码） 11.4.3 恒比码 11.4.4 正反码 11.5 线性分组码 11.6 循环码 11.6.1 循环码原理 11.6.2 循环码的编解码方法 11.6.3 截短循环码 11.6.4 BCH码 11.6.5 RS码：它是一类具有很强纠错能力的多进制BCH码。 11.7 卷积码 11.7.1 卷积码的基本原理 11.7.2 卷积码的代数表述 与11.5节公式H  AT = 0 11.7.3 卷积码的解码 参照11.5节中监督关系的定义式，容易写出 011.。由上述可见，用网格图表示编码过程和输入输出关 11.8 Turbo码 11.9 低密度奇偶校验码 11.10 网格编码调制 11.10.1网格编码调制(TCM)的基本概念 11.10.2 TCM信号的产生 11.10.3 TCM信号的解调 11.11 小结

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

用循环伏安法和卷积技术研究了LiF-NaF低共熔体中,以KBF4形式加入的B (Ⅲ)在铂电极上阴极还原机理.结果表明,B (Ⅲ)的电化学还原为简单的三电子一步反应,阴极过程在所研究的扫描速度下接近于可逆过程,且受扩散控制,硼在铂电极上形成可溶性产物