一、取样积分器 BOXCAR 取样积分器(Boxcar),是一种微弱信号检测系统。它在原理上是很古老的,它利用周期性信号的重复特性,在每个周期内对信号的一部分取样一次,然后经过积分器算出平均值,于是各个周期内取样平均信号的总体便展现了待测信号的真实波形。因为信号提取(取样)是经过多次重复的,而噪声多次重复的统计平均值为零,所以可大大提高信噪比,再现被噪声淹没的信号波形

3.5-典型非周期信号的频谱 1、单边指数信号 2、双边指数信号 3、矩形脉冲信号 4、钟形脉冲信号 5、符号函数 6、升余弦脲冲信号

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

14.1 异源三聚体 G 蛋白能够传递信号，重置 G 蛋白自身的结构 14.2 胰岛素信号通路：磷酸化级联反应是很多信号传导途径的中心 14.3 EGF 信号：信号传导系统准备应答 14.4 不同信号通路同一元件作用不同 14.5 信号传导途径的缺陷致癌或其他疾病

Chap信息检索序 1-1信息社会中的信息检索 1-2信息检索的概念和类型 1-3信息检索的基本原理 1-4信息检索新编年

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

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

概述 一、信源的原始信号绝大多数是模拟信号,因此,信源编码的第一个任务是模拟和数字的变换,即:A/D,D/A 二、样率取决于原始信号的带宽:f=2×,w为信号带宽 三、抽样点的比特数取决于经编译码后的信号质量要求: SNR=6×(dB),L为量化位数

概要地叙述了小波、小波包理论,提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法.先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上,然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构.以电机的振动信号为例,说明这种方法可以有效地用于信号的滤波

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．