周期平稳信号的抽样

探讨了周期平稳信号的抽样；推导了样值序列的周期自相关和周期谱，当周期频率为零时，它们分别等于时间平均自相关和时间平均功率谱。从这些自相关和谱当中，可以观察到周期平稳信号抽样的特殊性，这与平稳信号的抽样明显不同。     

抽样定理对正弦特征信号适应性的讨论

对于正弦特征信号,在工程技术领域有着广泛的应用.随着数字信号处理的普遍应用,信号的抽样是首先要面对的问题.根据抽样定理,取样信号应当能够重建原限带信号,但正弦信号在不同情况下,不一定能够重建.因为正弦信号的频谱是8函数,只有两条谱线,也不是窄带信号,这样就造成了抽样的特殊性.对在抽样过程中出现的问题以及抽样的条件,进行了较为详尽的阐述.     

多维非带限信号的抽样定理

著名的Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ－Ｋｏｔｅｌ’ｎｉｋｏｖ－Ｓｈａｎｎｏｎ抽样定理在信号分析与图像处理中起着十分重要的作用，多维抽样理论更是如此，讨论了多维抽样的重构，建立了多维非带限信号的抽样级数对其信号近似表示的混叠误差估计，并提出若干有待进一步讨论的问题。     

不均匀抽样信号的分析与处理

通过在时域、频域对不均匀抽样序列的研究 ,提出了抽样的统一分析方法 ,给出了不均匀抽样信号的获取、恢复以及它的离散傅里叶级数 ( DFS)算法 .     

加密信号的频谱分析与快速算法

本文提出了等间隔加密信号的倾讲分析方法和计算加密信号的快速算法.与FFT界法比较,这种算法的计算效率提高一倍.     

周期信号频谱分析演示CAI软件的编程实现

介绍了“周期信号频谱分析演示ＣＡＩ软件”的设计思路的编程方法。该软件采用辛甫生积分法计算周期信号的傅里叶系数，并由此给出相应的双边频谱图、傅里叶级数展开式及傅里叶系数表达式。此软件适用于周期信号频谱分析。     

信号与系统课程中对周期信号频谱分析的理解

周期信号频谱分析是信号与系统课程中非常重要的部分,它是利用快速傅里叶变换进行信号分析的理论基础。从分析典型周期脉冲信号的频谱入手,讨论决定时域波形的三个参数对频谱特征的影响,以得到周期信号频谱的共同特点,在频域里对信号与系统的物理意义给出明确的解释,通过对电压波动信号的分析使学生更加深入理解频谱分析的意义。     

浅谈铁路FSK信号的频谱分析

频谱分析技术是解决泄漏和噪声的问题分析方法之一。铁路信号频谱细化后,并不是简单的一条谱线,而是一簇谱线。为提取有用频谱,必须把残留的泄漏频谱剔除。工频谐波干扰是影响信号频谱的主要原因之一,也是造成现场无码区段乱上灯的重要根源。由于工频基波、谐波有其特定的谱结构,因此,可以利用其相互关联的特征,去除干扰。     

抽样定理的验证

通过实验观测了抽样信号fs(t)的频谱，研究了频谱的特点。为了能够从抽样信号fs(t)中无失真地重建原信号f(t)而不致于产生混叠现象，采用了提高抽样频率的方法，使得滤波器的输出端只有所需要的信号频谱F(ω)，从而进一步验证了著名的“抽样定理”。     

黑白条和灰度视频测试信号的频谱分析

本文给出黑白条、灰度二种视频亮度测试信号的频谱函数和频谱图,并通过频谱分析仪的观测进行分析比较。     

基于Muhisim的信号抽样与恢复仿真设计与分析

介绍了仿真软件Multisim常用仿真工具的特点,并综合利用Muhisim仿真工具对信号抽样与恢复电路进行了仿真分析。仿真得到了与现有教材对该电路分析一致的结果。充分利用分析图表和测量数据,使课堂教学更形象、灵活,更贴近工程实际,从而加深了学生对理论知识的理解,提高学生动手能力和分析问题、解决问题的能力。     

某型发动机旋转失速压力信号的频谱分析

为解决现役某型发动机的喘振问题，对该型发动机逼喘过程中压气机首先失速级压力信号进行频谱分析，发现了该型发动机在正常状态、进入和退出旋转失速状态、完全发展的旋转失速状态压力信号频谱的动态演化特征，并用频谱分析的方法成功确定了旋转失速边界。     

时域信号的某些频谱形式及转换关系

对时域信号的某些形式进行了频谱分析和讨论，并证明了相互间存在的转换关系，得到了一些有用的结论。     

减少频谱泄漏的自适应同步抽样算法

叙述了DFT在连续信号谱分析中的频谱泄漏现象，分析了造成频谱泄漏的原因，讨论了一种自适应同步抽样算法。该算法利用频率跟踪技术实现采样频率的自适应调整。实验结果表明，该算法能够有效地减少频谱泄漏，在以交流电信号测量为基础的系统中具有较好的应用价值。     

计算机辅助测量信号频谱的方案研究

在实验室进行周期信号分析时，通常使用选频电平表来测量其频谱。但是，本文在本文就给出了一种对频谱进行计算机辅助测量的方案，并阐述了其方案的原理和方法。     

基于Matlab的语音信号的频谱研究

Matlab作为一款具备强大科学计算能力和图形显示功能的软件在语音信号处理领域得到了广泛的应用。本文研究了在Matlab环境下的FFT频谱分析原理及其显示,并对采集信号的纹理图像进行了傅立叶变换,实现了傅立叶能量谱。实验证明Matlab对语音信号的频谱处理十分简单方便,易于实现。     

FFT频谱分析在微震信号识别中的应用

 为识别采场大爆破信号与岩石破裂大震级微震信号,运用MATLAB 的快速傅里叶变换(FFT)频谱分析,对采场大爆破信号和大震级微震信号的功率谱和幅频特性进行分析,并对比两者能量在频带上的分布差异。研究表明,大震级微震信号频带分布较宽,且在30～50 Hz 达到了最大幅值,采场大爆破信号频带更窄、幅值更大、且一般在10 Hz 就能达到最大幅值。由于爆破释放的能量较大且释放的非常快,采场大爆破信号能量大多分布在0～30 Hz 的低频区域,大震级微震信号的能量大多分布于30～50 Hz 区域。利用信号特性实现对两种信号快速有效的辨识,为后期微震监测对地压风险区域的预测预报提供了准确的数据支撑。     

一种采用频谱分析技术测量信号失真度的方法

用射频频谱分析仪观测一个已调波的频谱成分,记录上边带或下边带中各条谱线的幅度值,从而可以根据有关算式计算出调制信号(音频信号)的失真度.     

通信确知信号频谱分析

通信系统中的信号包括确知信号和随机信号;信号分析包括时域分析和频域分析.本文分析了通信中要进行信号频域分析的缘由,并以确知信号为研究对象系统地阐述了频域分析的来龙去脉.