3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交分解 3.1.2 信号的正交分解 3.2 连续时间周期信号的傅里叶级数 3.2.1 三角形式的傅里叶级数 3.2.2 信号的对称性与傅立叶系数的关系 3.2.3 指数形式的傅里叶级数 3.2.4 指数形式的傅里叶系数和三角形式的傅里叶系数 3.3 连续时间周期信号的频谱分析 3.3.1 周期信号的频谱 3.3.2 周期信号频谱的特点 3.3.3 周期信号的有效频帶宽度（简称带宽） 3.3.4 周期信号的功率谱 （周期信号为功率信号） 3.4 连续时间非周期信号的频谱 3.4.1 从傅立叶级数到傅里叶变换 3.4.2 频谱密度函数 3.4.3 奇异函数的傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3. 时移特性(常用) 13. 能量谱和功率谱 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.6.1 一般周期信号的傅里叶变换 3.6.2 f T 3.7 抽样与抽样定理 3.7.1 信号的时域抽样 3.7.2 抽样信号的频谱 3.7.3 时域取样定理 3.7.4 连续信号f（t）的恢复 3.7.5 频域取样定理 3.8 LTI系统的频域分析(法) 3.8.1 系统的频率响应 3.8.2 无失真传输条件 3.8.3 理想低通滤波器的特性

§ 1.1 引论 信号（signal） 系统（system） §1.2 信号的描述和分类 •信号的分类 •典型确定性信号 §1.3 信号的运算 •信号的自变量的变换 移位 反褶 尺度 一般情况 •微分和积分 •两信号相加或相乘 §1.4 阶跃信号和冲激信号 •单位斜变信号 •单位阶跃信号 •单位冲激信号 •冲激偶信号 §1.5 信号的分解 §1.6 系统模型及其分类 •系统的定义和表示 •描述系统的基本单元方框图 •系统的分类 §1.7 线性时不变系统 •线性特性 •时不变特性 •线性时不变系统的微分特性 •因果性 §1.8 系统分析方法

在数字通信系统中,接收机输入信号根据其特性的不同可以分为两大类, 类是确知信号,另一类是随参信号。 所谓确知信号是指,一个信号出现后,它的所有参数(如幅度、频率、相位、 到达时刻等)都是确知的。如数字信号通过恒参信道到达接收机输入端的信号。 在随参信号中,根据信号中随机参量的不同又可细分为随机相位信号、随机 振幅信号和随机振幅随机相位信号(又称起伏信号)

第一节 信号以及细胞传递信号的要素 ◼作用于细胞的信号 ◼构成信号转导系统的要素 受体 G蛋白 细胞内第二信使 蛋白质激酶 第二节 信号转导系统的特征(略) ◼ 信号分子存在的暂时性 ◼ 信号分子活性的可逆性变化 ◼ 蛋白质的磷酸化与去磷酸化是信号分子激活的共同机制 ◼ 二聚作用是调节信号通路的一个重要机制 ◼ 信号通路的连贯性与放大作用 ◼ 信号转导途径的专一性与通用性 ◼ 多途径、多层次的细胞信号传递通路具有收敛或发散)的特点。 ◼ 网络化 第三节 信号转导与医学的关系(自学)

数字信号处理学科是随着半导体器件和计算机技术的发展而出现的，它将数字或符号表示的序列，通过计算机或专用的硬件处理设备，用数字的方式去处理，以得到人们所要求的信号形式。例如，对信号滤波，选择了信号的有用分量，而抑制了无用分量；或是估计信号的特征参数。总之，数字信号处理的内容丰富多彩，凡是用数字的方式对信号进行滤波、变换、估计、识别等，都是数字信号处理的研究对象。 1.1模拟信号的数字化处理过程 1.2 数字信号处理系统具有的特点 1.3 数字信号处理涉及的主要内容 1.4 数字信号处理的框架结构

1、确知信号和随机信号 ①确知信号是指它经过恒参倍道后的参数(幅度、频 率、相位、到达时间等)都是确知的。如数字信号,从检 测的观点来看,未知的仅是信号的出现与否。 ②随机相位信号,这种信早除了信号的相位严之外, 其余参数都是确知的,即信号的相位是唯一随机变化的参 数。它的随机相位在数字信号的持续时间(T)区间内为 某一值,而在另一个时间间隔内为另一值。这种变化是随 机的。例如FSK和ASK信号等。这种信号的相位分布, 一般认为p在[o,2区间内是均匀分布的

10.1数字信号的统计特性 10.2 数字信号的最佳接收 10.3 确知数字信号的最佳接收机 10.4 确知数字信号最佳接收的误码率 10.5 随相数字信号的最佳接收 随相信号最佳接收机的误码率，用类似10.4节的分析方 10.6 起伏数字信号的最佳接收 10.7 实际接收机和最佳接收机的性能比较 10.8 数字信号的匹配滤波接收法 【例10.1】设接收信号码元s(t)的表示式为 【例10.2】 设信号的表示式为 10.1中给出的是基带数字信号的例子；而例10.2中给出的信 【例10.3】设有一个信号码元如例10.2中所给出的s(t)。试比较 设匹配滤波器的特性仍如例10.2所给出： 由上式看出，当t = Ts时，y(t)的包络和10.5节随相信号最佳接 收判决条件式中的M0和M1形式相同。所以，按照10.5节随相 因此，10.5节中的随相信号最佳接收机结构图可以改成如下 10.9 最佳基带传输系统 10.9.1 理想信道的最佳传输系统 10.9.2 非理想信道的最佳基带传输系统 10.10 小结

介绍现代信号处理技术的基本原理和工程实用技术。阐述平稳和非平稳信号的特点，信号数学变换的本质，信号正交分解的物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、循环平稳信号分析、时频分析、小波变换及第二代小波变换、经验模式分解等。列举了所介绍的方法和技术在工矿企业中机电设备动态分析与监测诊断方面的应用实例。本书取材先进，实用性强，适合作为高等院校机械工程、仪器仪表和能源动力等专业的研究生、高年级本科生的教材或参考书，也可供从事机电设备动态分析、状态监测、故障诊断、设备管理与维修的广大科技人员使用和参考。 第一章 绪论 第二章 信号的时域分析 第三章 信号的频域分析 第四章 循环平稳信号分析 第五章 非平稳信号处理方法 第六章 连续小波变换及其工程应用 第七章 基于第二代小波变换的信号处理 第八章 基于EMD的时频分析方法及其应用

4.1 信号分解为正交函数 4.2 傅里叶级数 一、傅里叶级数的三角形式 二、傅里叶级数的指数形式 4.3 周期信号的频谱 一、周期矩形脉冲的频谱 二、周期信号的频谱 三、周期信号的功率 4.4 非周期信号的频谱——傅里叶变换 一、信号的傅里叶变换 二、常见信号、奇异信号的傅立叶变换 4.5 傅里叶变换的性质 4.6 周期信号的傅里叶变换 一、正弦、余弦信号的傅立叶变换 二、周期信号的傅立叶变换 三、傅立叶系数与傅立叶变换之间的关系 4.7 LTI系统的频域分析 一、频率响应 二、无失真传输与理想低通滤波器 4.8 取样定理

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中