4.1 引言 4.2 经典谱估计 4.3 现代谱估计中的参数建模 4.4 AR模型谱估计的性质 4.5 AR谱估计的方法 4.6 最大熵谱估计与最大似然谱估计 4.7 特征分解法谱估计

第一节信号的分类与描述 第二节周期信号与离散频谱 第三节非周期信号与连续频谱瞬变 第四节随机信号

3.1 引言 3.2 自适应横向滤波器 3.3 自适应格型滤波器 3.4 最小二乘自适应滤波 3.5 自适应滤波的应用

§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

6.1 引言 6.2 连续小波变换 6.3 离散小波变换 6.4 小波分析的应用

2.1 引言 2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解 2.3 离散维纳滤波器的z域解 2.4 维纳预测 2.5 卡尔曼(Kalman)滤波

1.0、信号与信息的关系 1.1、信号分类与描述 1.2、周期信号与离散频谱 1.3、瞬变非周期信号的连续频谱 1.4、随机信号

第一节 信号的分类与描述 第二节 周期信号与离散频谱 第三节 非周期信号与连续频谱瞬变 第四节 随机信号

1. 周期信号 2. 数字信号波形的频谱 3. 频谱分析仪 4. 非周期信号的表示 5. 随机信号（数据）的表示

风力发电塔作为一类特殊的高柔结构,顶部支撑的风机在工作状态下对塔身产生动态激励,目前的风电塔振动实测通常采用接触式传感器.为发展风电塔现场非接触测试技术,本文对激光遥测方法进行阐述,利用加速度计和激光遥测设备对某1.5 MW风电塔进行环境脉动激励下的动力实测,对两种仪器的现场使用及测试结果进行对比,分析遥测方法的优势.利用得到的多组实测信号,分别采用峰值拾取法和随机子空间识别法进行分析处理,获得该风电塔的自振频率