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《信号分析与处理(第三版)》赵光宙(电子课件)2.1 时域分析

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简介:
本章节为《信号分析与处理(第三版)》中关于时域分析的部分,由赵光宙编写。内容涵盖信号在时间轴上的表示、特征提取及基本运算等基础理论知识,并提供配套电子课件辅助学习。 《信号分析与处理(第3版)》赵光宙(电子课件)介绍了时域分析的内容。

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  • )》2.1
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    本章节为《信号分析与处理(第三版)》中关于时域分析的部分,由赵光宙编写。内容涵盖信号在时间轴上的表示、特征提取及基本运算等基础理论知识,并提供配套电子课件辅助学习。 《信号分析与处理(第3版)》赵光宙(电子课件)介绍了时域分析的内容。
  • )》一章 绪论
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    本章节为《信号分析与处理(第三版)》教材第一章,涵盖绪论内容,由赵光宙教授编写。电子课件深入浅出地介绍了信号分析的基本概念、发展历程及其重要性。 《信号分析与处理(第3版)》是由赵光宙编写的教材,并配有电子课件。本书的绪论部分主要介绍了信号分析与处理的基本概念、发展历程以及该学科的重要性和应用领域,为后续章节的学习奠定了基础。 在绪论中,作者首先阐述了信号的概念及其分类方法,接着探讨了信号分析和处理的意义及目的。书中还简要回顾了信号处理技术的历史沿革,并展望其未来发展趋势。此外,绪论部分还强调了学习本课程所需具备的基础知识以及如何通过本书内容掌握相关技能。 总之,《信号分析与处理(第3版)》的电子课件及其绪论为读者提供了全面而深入的理解框架,有助于学生更好地理解和应用该领域的核心理论和技术方法。
  • )( 著)后习题参考答案
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    本书为《信号分析与处理》(第二版)的配套辅导书,提供了详细解答和解析,帮助读者深入理解信号分析与处理的基本概念和应用技巧。 根据题目要求,我们将从《信号分析与处理》第二版(赵光宙著)中的部分课后习题及其解答中提取并解析重要的知识点。 ### 重要知识点解析 #### 连续时间信号与离散时间信号的区别 **定义:** - **连续时间信号**是指自变量可以取任意值的信号,其值域一般是实数集的一个子集。 - **离散时间信号**是指自变量只能取特定离散值的信号,例如整数集合。 **示例:** - \(x_1(t)\), \(x_3(t)\), 和 \(x_4(t)\) 为连续时间信号; - \(x_2(n)\) 和 \(x_6(n)\) 为离散时间信号。 #### 周期信号的识别及周期计算方法 **定义:** - **周期信号**是指存在一个最小正实数\(T\),使得对于所有时间\(t\)都有\(x(t + T) = x(t)\),则称该信号为周期信号,\(T\)称为信号的周期。 - **基波周期**是周期信号的最小正周期。 **示例分析:** 1. \(cos\left(\frac{4\pi}{3}t + \frac{\pi}{2}\right)\) - **周期**: 由于\(cos\)函数的周期为\(2\pi\),因此原式周期为\(\frac{3}{4} \cdot 2\pi = \frac{3\pi}{2}\)。 - **基波周期**:\(\frac{3\pi}{2}\)。 2. \(cos\left(\frac{7\pi}{8}n + \pi \right)\) - **周期**: 设\(m\)为整数,令 \(\frac{7\pi}{8}n = m \cdot 2\pi\) ,得到\( n = \frac{16m}{7}\),最小的正整数\(m=7\)时, \(n=16\)。因此周期为16。 - **基波周期**:16。 3. \(e^{j\pi n}\) - **周期**: 由于\(e^{j\theta} \)的周期是\(2\pi\),令 \(\pi n = m \cdot 2\pi\) ,得到\(n=2m\)。最小正整数\(m=1\)时 \(n=2\),因此周期为2。 - **基波周期**:2。 4. \(e^{j\frac{\pi}{8}n}\) - **周期**: 令 \(\frac{\pi}{8} n = m \cdot 2\pi\) ,得到\(n = 16m\)。最小正整数\(m=1\)时, \(n=16\)。 - **基波周期**:16。 5. \(\sum_{m=-\infty}^{\infty}\left[\delta(n-m-3) - \delta(n-m+3)\right]\) - **周期**: 该信号由冲激序列构成,每个冲激相隔6个单位时间。 - **基波周期**:6。 6. \(u(t) cos(2\pi t)\) - **结论**:不是周期信号。因为\(u(t)\)是阶跃函数,本身非周期;而\(cos(2\pi t)\)的周期为1,但两个信号乘积不具周期性。 7. \(cos\left(\frac{\pi}{4}n \right) cos\left(\frac{\pi}{4}n \right)\) - **基波周期**:8。因为\(cos\)函数相乘时周期不变。 8. \(sin\left(\frac{\pi}{6} n \right) sin\left(\frac{\pi}{4} n \right) + cos\left(\frac{\pi}{2}n \right)\) - **基波周期**:16。因为三个分量的周期分别为\(12, 8,\)和\(4\),最小公倍数为16。 #### 能量信号与功率信号的区别 **定义:** - **能量信号**: 如果信号的能量有限(\(E_x < \infty\),而平均功率为零,则该信号是能量信号。 - **功率信号**: 如果信号的平均功率有限(\(P_x < \infty\)),但其能量无限,那么它就是功率信号。 **示例分析:** 1. \(x_1(t) = A e^{-t} (t \geq 0)\) - **结论**:是能量信号
  • 小波去噪_肌_去噪
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    本文探讨了利用肌电小波去噪技术在时频域内对肌电信号进行有效处理的方法,旨在提升信号质量与分析精度。 肌电信号(Electromyogram, EMG)是研究肌肉活动的重要生理信号,它记录了肌肉纤维在电生理活动中产生的电压变化,在临床诊断、康复医学、运动科学以及生物力学等领域有广泛应用。然而,EMG信号常常受到环境噪声、皮肤电导变化和生物电干扰等因素的影响,使得分析与处理变得复杂。因此,肌电小波去噪技术应运而生,旨在提高信号质量以更准确地分析肌电信号的特征。 小波分析是一种多分辨率方法,在时域和频域内对信号进行精细解析。在肌电信号处理中,主要通过以下步骤实现: 1. **小波分解**:将原始EMG信号分解成多个不同尺度的小波单元,每个单元对应特定时间窗口内的能量分布。 2. **噪声评估**:分析这些小波单元的统计特性来识别并定位噪声所在的频段。通常高频部分更容易受到干扰。 3. **阈值去噪**:设定一个阈值以区分信号成分和背景噪声,并采用软或硬阈值方法进行处理,前者保留了平滑性而后者倾向于保存尖峰特征。 4. **重构信号**:根据剩余的小波单元通过逆小波变换来重建EMG信号。这一过程有效地去除了干扰并保持原始信息的完整性。 5. **能量分析**:在分解过程中计算各频带的能量分布,有助于理解肌肉活动的状态和变化模式。 实际应用中,时频域分析不仅限于降噪还包括特征提取: - 小波系数能量通过计算平方值得到信号强度及持续时间的信息。 - 频段比值则帮助区分不同的运动类型或病理状态下的肌肉收缩特性。 肌电小波去噪技术和时频领域研究为理解和利用EMG提供了强有力的工具,在临床诊断、康复训练和生物力学等方面具有重要作用。相关程序代码、实验数据等资源可用于进一步深入学习与实践该技术。
  • 统计一部
    优质
    《信号统计分析与处理(第一部分)》专注于信号处理的基础理论和方法,涵盖概率论、随机过程及信号检测等领域知识,为深入学习信号处理技术奠定坚实基础。 作者:沈凤麟/叶中付/钱玉美 出版社:中国科学技术大学出版社 出版日期:2001年3月 ISBN:731201256 页数:607
  • 统计二部
    优质
    《信号统计分析与处理(第二部分)》深入探讨了复杂信号在现代通信系统中的统计特性和优化处理方法,为读者提供了全面的技术指导和理论支持。 作者:沈凤麟/叶中付/钱玉美 出版社:中国科学技术大学出版社 出版日期:2001年3月 ISBN:731201256 页数:607
  • 频谱中的应用
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    本研究探讨了时域和频谱分析方法在现代信号处理技术中的重要性及其广泛应用,包括通信、医学成像等领域。 信号分析的MATLAB代码可用于绘制时域波形及频谱图。
  • 优质
    《肌电信号的处理与分析》一书主要探讨了如何通过技术手段获取、解析人体肌肉活动产生的电生理信号,以评估神经肌肉功能及优化人机交互系统。 为了创建一个带通滤波器,需要设置半阶数、高低截止频率以及采样频率,并将此功能保存为MATLAB的m文件。在提供的rar压缩包中包含了一段肌电信号数据。
  • 程习题解
    优质
    《信号分析与处理课程习题解析》是一本针对信号处理课程的学习辅助资料,书中详细解答了各类经典及典型例题,帮助学生深入理解信号分析原理和方法。 信号分析与处理课后习题解答
  • 后答案 - 吴京
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    《信号分析与处理课后答案》是吴京编著的一本配套教材辅助书籍,为学习信号分析与处理课程的学生提供了丰富的习题解答和解析,帮助读者深入理解和掌握相关理论知识及实践应用技巧。 国防科技大学信号分析与处理课程的课后习题答案详细解答包括第一章到第九章的所有题目解析过程。