第一节：基因组序列的重复及点阵分析 第二节：基因序列的周期性与傅里叶变换 第三节：基因组片段中的保守信号及log图与权重矩阵

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5.1 用DFT逼近连续时间信号的频谱 5.2 用FFT计算线卷积和相关运算 5.3 倒频谱分析 5.4 系统频谱响应函数分析及确定

1.1 信号及其分类 1.2 信号分析与处理概述 1.3 自动控制中的信号分析与处理 1.4 系统及其性质

由于基于频域的经典小波变换运算时间较长,不能很好地满足轧辊偏心信号在线实时控制的要求,提出了用提升结构小波变换对偏心信号进行不同分辨率下分解处理的新方法.通过对轧制力信号和厚差信号的分析,利用提升和对偶提升原理将偏心信号从干扰信号和噪声信号中提取出来并通过参数自校正控制实现对轧辊偏心的在线动态控制.仿真结果表明,该方法获得了比较理想的效果,并且在同样数据长度下,提升小波变换运算速度比经典小波变换至少提高1倍以上

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声，造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理，对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解，分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明，较之以往的时域、频域信号处理技术，该方法对声音信号分解更趋合理，是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．

• 傅里叶变换回顾 • 复数的几何意义 • 欧拉公式和调和函数 • 傅里叶变换 • 离散傅里叶变换 • 傅里叶变换性质与信号卷积 • 典型信号的傅里叶变换 • 傅里叶变换的性质 • 信号的卷积 • 图像傅里叶变换 • 二维连续傅里叶变换 • 二维离散（图像）傅里叶变换 • 图像与傅里叶频谱之间的关系

1. 傅里叶变换回顾 • 复数的几何意义 • 欧拉公式和调和函数 • 傅里叶变换 • 离散傅里叶变换 2. 傅里叶变换性质与信号卷积 • 典型信号的傅里叶变换 • 傅里叶变换的性质 • 信号的卷积 3. 图像傅里叶变换 • 二维连续傅里叶变换 • 二维离散（图像）傅里叶变换 • 图像与傅里叶频谱之间的关系

§2.1、信号与信息的关系 §2.2、信号分类与描述 §2.3、周期信号与离散频谱 §2.4、瞬变非周期信号的频谱分析 §2.5、随机信号 §2.6、信号分析与处理

第二章离散时间信号和系统的频域分析 主要内容: 一、DT信号的离 Fourier散时间变换 二、周期序列的离散傅立叶级数及傅立叶变换表示式 三、序列的Z变换 四、利用Z变换分析信号和系统的频域特性