• §4.1 上的傅里叶级数 • §4.2 典型周期信号的谱 • §4.3 上函数的傅里叶变换 • §4.4 傅里叶变换的性质 • §4.5 周期信号的傅里叶变换

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

第一节样本均数的标准误 第二节率的标准误 第三节两均数之差的可信区间 第四节两个率之差的可信区间 第五节小样本率的可信区间 第六节中位数与其他分位数的可信区间

1.信号表示与信号通过零状态线性定常系统 1.1信号的脉冲分解、卷积

二非周期信号激励下的系统的响应 1.付立叶积分法概述 2怎样理解傅立叶变换法可以分析系统的瞬态响应? 例:一个稳定的直流电瓜和一个接通的直流电瓜,在时域中的表达式不同,在频域中频谱分布也不同。在对激励信号进行傅立叶变换时,产生瞬态响应的频率也包含在变换式中

调制的功能和目的: 1、实现信道的复用 2、进行频率变换,以利于信号的发送和信道中的传输 3、提高通信系统的抗干扰性能

克里金法是一种应用广泛的低通滤波性插值方法,但其无法重建原始信息中的高频、低频和局部信息.分形插值算法可利用自相似性,在保留原始信息的基础上,克服克里金插值中低通滤波的局限性,从而提高插值的准确性.本文在传统分形插值算法的基础上,结合地质空间信息,提出了适用于矿床品位估算的四维空间分形插值算法,并将其应用于钼矿的品位估算.结果表明:在该钼矿的品位估算中,四维空间分形插值算法明显优于克里金法

3.1信道定义与数学模型 3.2恒参信道及其传输特性 3.3随参信道及其传输特性 3.4分集接收技术 3.5加性噪声 3.6信道容量的概念

一、市场信号 二、广告与竞争 三、信誉、网络与知识产权

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集