周期信号的分解—傅里叶级数 周期信号的频谱分析 三角形式 指数形式 周期信号的频谱分析 周期信号的功率频谱 非正弦周期信号的有效值 非周期信号的分解—傅里叶变换 由级数到变换 常用信号的变换 傅里叶变换的性质 奇异函数的变换 周期信号的傅里叶变换 信号的抽样与抽样定理、时分复用

通过本章的学习，学生应理解信号分解为正交函数的意义。掌握信号的频域分析方法—傅里叶级数和傅里叶变换。理解周期信号与非周期信号频谱的特点、区别和联系，周期信号傅里叶变换的特点，信号时域特性与频域特性之间的关系，抽样信号频谱的特点与抽样定理。掌握典型信号的傅里叶变换，并能灵活运用傅里叶变换的性质对信号进行正反变换。掌握周期序列的离散傅里叶级数表示，非周期序列的离散时间傅里叶变换及其性质

1.2基本典型信号 一、指数信号和正弦信号 二、奇异信号 1.斜变信号 2.单位阶跃信号和符号函数 3.单位冲激和冲激偶信号 三、正交信号

1、信号:信号传递信息的函数也是独立变量的函数,这个变量可以是时间、空间位置等。 2、连续信号:在某个时间区间,除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 3、模拟信号是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 4、离散信号:时间上不连续,幅度连续。 5、数字信号:幅度量化,时间和幅度均不连续

3.1 信号的时域分析 3.1.1 信号的时域波形分析 3.1.2 信号的幅值域分析 3.2 信号的频域分析 3.3 模拟信号的调理 3.3.1 信号调理的目的 3.3.2 信号的放大 3.3.3 信号的调制与解调 3.3.4 信号的滤波

1.2基本典型信号 1、指数信号和正弦信号 2、奇异信号 3、斜变信号 4、单位阶跃信号和符号函数 5、单位冲激和冲激偶信号 6、正交信号

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

例:设计一序列信号发生器,产生序列1010010100 序列信号发生器就是用来产生序列电位和序列脉 冲的逻辑部件。按其结构来分,序列信号发生器可分 为计数型和移位型两种 计数型序列信号发生器由计数器和组合电路来构 成。计数器相当于组合电路的输入源,决定序列信号 的长度,组合电路则在这个输入源的作用下产生序列 信号。这时,计数器的输出可以供给几个组合电路, 产生几种长度相同但是序列内容不同的序列信号。 计数型序列信号发生器的设计方法 1、根据序列长度M确定触发器位数k,2k1