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

5.1 信号发生器的种类、组成与技术指标 5.2 低频信号发生器 5.3 高频信号发生器 5.4 函数信号发生器 5.5 脉冲信号发生器 5.6 专用(特殊)信号发生器 5.7 信号发生器的选择

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

3.1 信息商品市场的概念及功能 3.2 信息商品市场的运行机制 3.3 信息商品市场的管理 3.4 信息商品市场的环境分析 3.5 信息商品市场营销信息商品市场发展策略 3.6 信息商品市场发展策略

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．

1. 掌握傅里叶变换分析技术和傅里叶级数分析技术的基本概念和计算，尤其要注意应用性质来计算一些常用信号的频谱 2. 熟悉时域特性与频域特性的对应关系 3. 弄清信号频谱的意义以及连续谱与离散谱的区别和联系 4. 卷积定理是系统频域分析的重要工具，要认真掌握 5. 采样定理是离散信号处理的理论基础，应领会其含义并会应用信号与系统 §3-1 非周期信号的频域分析-傅里叶变换 § 3-2 典型非周期信号的傅里叶变换和傅里叶变换的性质

㈠、信道的定义、分类和模型 ㈡、恒参信道的传输特性及其对信号的影响 ㈢、随参信道的传输媒质的三个特点，多径 传播对信号的影响 ㈣、信道加性噪声的统计特性 ㈤、连续信道的信道容量（香农公式）