正弦信号:具有正弦函数形式的时变电压和电流 正弦电路:在正弦信号激励下的电路。 分析工具:在线性时不变稳定电路中,若各个激励源均为同一频率 的正弦信号时,当电路达到稳态时,电路中各支路变量 均为与电源频率相同的正弦量。在此条件下,对于电路 的分析可借助相量法进行

【教学目的】理解构念及其测量，掌握构念的测量方法；熟悉测量的李克特量表编制与设计；理解测量工具的效度与信度，掌握效度和信度分析技术。 【教学重点与难点】构念的测量方法；量表编制技术；效度与信度分析

电子科技大学：《信号处理矩阵分析 Matrix Analysis for Signal Processing》课程教学资源（课件讲稿）特殊矩阵 Special Matrices

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阅读非简谐交流电路分析简介 非简谐交流信号的分解一一频谱分析 非简谐交流电路的计算方法

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一、沟通的定义 沟通是人们分享信息、思想和感情的任何过程。这种过程不仅包含口头语言和书面语言,也包含形体语言、个人的习气和方式、物质环境赋予信息含义的任何东西。 二、沟通的要素 沟通过程由各种要素组成:发送-接收者、信息、渠道、噪音、反馈和环境

针对实际振动信号中多分量分离问题,在生成微分方程解调技术的基础上,提出一种新的迭代分解方法.首先采用生成微分方程(generating differential equation,GDE),估计初始振动信号的瞬时频率和幅值包络,然后对瞬时频率通过低通滤波分离出第一个频率,基于此频率对原始信号通过高通滤波器后提取的成分作为第一个分量,最后用初始信号减去第一个分量的余值作为下一次迭代的初始值,迭代同样的步骤分析分解直到获取所有信号分量,以低于能量比阈值作为迭代终止条件.本方法不需要先验信息.通过仿真信号验证并与传统方法进行对比分析,证明了方法的有效性.通过实测轴承试验信号的故障分析,证明了方法的实用性

【机器学习】多特征值分解的稀疏混沌信号盲源分离算法研究

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