一、随机信号通过线性系统的表示 二、随机信号的功率谱密度 三、随机信号通过线性系统的统计性质 四、随机信号通过非线性系统

描述了基于新型驱动电路和低噪声程控放大器的超声测距系统.驱动系统的设计从硬件角度提高了回波信号的信噪比和稳定性.基于能量重心校正法和最小二乘法的原理,提出了一种改进型椭圆中心超声回波寻峰算法:通过曲线拟合搜索椭圆中心点,即回波信号能量集中点,进而找到回波信号的峰值点.测试比较证明,与包络线法和三次多项式法相比,此算法测量相对误差稳定在0.2%,适用高精度工业测量

一、引言 周期信号: f(t)傅里叶级数-F(jno)离散谱 非周期信号:

一、正交分解和随机信号的表示 二、随机信号的 Fourier正交分解 三、随机信号的K-L正交分解

§3-1 引言 §3-2 信号在正交函数集中的分解 §3-3 信号的傅立叶级数表示

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

第一节引言 第二节码的分类 第三节等长信源编码定理 第四节变长信源编码定理 第五节香农编码 第六节费诺编码 第七节霍夫曼编码 第八节游程编码、算术编码、冗长编码

本课程是通信、电子与信息等相关专业的专业必修课,对本 专业后续课程诸如数字信号处理、通信原理等专业课起着承上启 下的作用 主要内容包括:1、信号与系统的描述、分类、模型;2、连 续时间系统的时域分析(模型建立与求解,零输入响应与零状态 响应,卷积);3、傅立叶变换与信号的频谱分析:4、拉氏变换

一、MQAM解调原理 MQAM信号同样可以采用正交相干解调方法,其解调器原理图如图9-4所 示。解调器输入信号与本地恢复的两个正交载波相乘后,经过低通滤波输出两路 多电平基带信号X(t)和Y(t)。多电平判决器对多电平基带信号进行判决和检测, 再经L电平到2电平转换和并/串变换器最终输出二进制数据

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