随机信号和随机噪声的基本概念 随机信号:实际通信系统中由信源发出的信息是 随机的,或者说是不可预知的,因而携带信息的信号 也是随机的,这种具有随机性的信号,称为随机信号 °随机噪声:携带了信息的信号在传输过程中将受 到噪声的污染,而噪声也是随机的,称为随机噪声。 随机信号和随机噪声不可能用一个或几个时间函数 准确地描述,但它们都遵循一定的统计规律,我们可 以用概率统计的方法进行研究

一 信号的分类 二 信号的描述 三 信号的时域统计分析 四 信号的幅值域分析 五 信号的频域描述(分析） 六 相关分析

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

2.1 信号的分类 2.2 确知信号的分析 2.3 随机变量的统计特征 2.4 随机过程的一般表述 2.5 平稳随机过程 2.6 高斯随机过程 2.7 随机过程通过系统的分析 2.8 窄带高斯噪声 2.9 周期平稳随机过程

2.1 信号的分类 2.2 确知信号的分析 2.3 随机变量的统计特征 2.4 随机过程的一般表述 2.5 平稳随机过程 2.6 高斯随机过程 2.7 随机过程通过系统的分析 2.8 窄带高斯噪声 2.9 周期平稳随机过程

通过研究柴油机高压油管在喷油过程中,产生的振动信号中包含的丰富的燃油系工况信息,发现这一信号具有分形特征,即统计意义上的自相似性,类似一种1/f噪声.利用分形理论可以将其丰富的信息浓缩于信号的功率谱指数或容量维数中,并通过分析它的功率谱指数对燃油系各种工说的敏感性,进行燃油系的不解体诊断,实例诊断表明,它是一种较好的故障诊断方法

针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题,结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特征基.训练阶段生成的特征基系数序列用来生成矢量量化(VQ)的码书,设计出ICA-VQ破碎机故障诊断系统.现场采集数据的实验中系统的故障诊断准确率达到96.8%,表明系统的高效性

4.1 线性系统的基本理论 4.2 随机信号通过连续时间系统的分析 4.3 限带过程 4.4 最佳线性滤波器

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3.5 数字滤波器在虚拟仪器中的应用及其软件实现 3.5.1调用数字滤波器子程序的几个问题 3.5.2 在LabVIEW中应用滤波器 3.6 信号和系统的频率分析技术及其软件实现 3.6.1 离散傅里叶变换 3.6.2 在LabVIEW中的频谱分析VI 3.6.3 功率谱分析及其VI 3.6.4 谐波分析及其LabVIEW实现 3.7 逐点分析库 3.8 虚拟仪器中其他常用数据处理技术 3.8.1 概率和统计函数 3.8.2 曲线拟合 3.8.3 线性代数