专题:信号分析与处理习题
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信号分析与处理 期末考试
2014-2015学年第一学期期末考试 《信号分析与处理中的数学方法》 学号: 姓名: 注意事项: 1.严禁相互抄袭,如有雷同,直接按照不及格处理; 2.试卷开卷; 3.本考试提交时间为2014年12
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《信号分析与处理》教案
山东大学授课教案 课程名称 :信号分析与处理 本章节授课内容:绪论(信号概述)教学日期 授课教师姓名:李歧强职称:教授授课对象:自动化09级授课时数:3 教材名称及版本:信号分析与处理
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信号分析与处理课程习题2参考解答-2010(共5篇)
P57-10
1j52j5
方法1:先时移F[x(t5)]X()e,后尺度F[x(2t5)]Xe
22
t05
jj11
方法2:P40时移尺度F[x(att0)]XeaF[x(2t5)]Xe2
|a|a221j
方法2:P40时移尺度F[x(att0)]Xe -
2014《信号分析与处理》复试大纲
华北电力大学2014年硕士研究生入学复试考试
《信号分析与处理》考试大纲
课程名称:信号分析与处理
一、 考试的总体要求
掌握连续和离散信号与系统的基本知识,连续和离散信号 -
统计信号分析与处理实验报告
实验2 随机过程的计算机模拟 一、实验目的 1、给定功率谱(相关函数)和概率分布,通过计算机模拟分析产生相应的随机过程; 2、通过该随即过程的实际功率谱(相关函数)和概率分布验证
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信号分析与处理综合作业
信号分析与处理综合作业作业一:信号分析与处理在某一方面的应用综述
要求:
1、查阅学校图书馆的纸质和电子图书与期刊,撰写一篇信号分析与处理在某一方面的应用的小论文,要求至 -
信号分析与处理读书报告
读书报告随着低碳经济的提出和节能减排的号召,绿色汽车、节能减排已经成为当今汽车工业发展的主旋律,然而,面对因汽车增多而日益突出的交通拥堵问题、安全问题,使得车辆“智能化
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信号分析与处理实验报告2
信号分析与处理实验报告合肥工业大学电气与自动化工程学院实验报告
专业班级学号姓名日期指导教师共页 第页
实验报告要求:
1、实验内容为实验指导书实验三第2题、实验四第1 -
信号处理与分析实验2.5
N=16;
fs=100;
dt=1/fs;
n=0:N-1;
f1=15;
f2=18;
xn1=sin(2*pi*f1*t)+2*sin(2*pi*f2*t); y=fft(xn1,N);
mag=abs(y);
pha=angle(y);
f=n*fs/N;
subplot(121);
plot(f,mag); -
现代信号处理(信号分析)
(一).信号分析
1、编制信号生成程序,产生下述各序列,绘出它们的时域波形
1) 单位抽样序列 (n)
2)矩形序列 RN(n)
3)三角波序列n1,0n3x3(n)8n,4n7
0,其它
4) 反三角波序列4n,0n3x4(n) -
传感器与信号处理
传感器
一、名词解释
1.传感器;能感受规定的被测量并按照一定规律转化成可用输出信号的器件和装置。
2.应电效应
某些电介质在沿一定的方向上受到外力的作用而变形时,内部会产 -
实验二语音信号分析与处理2010
实验一语音信号分析与处理
学号姓名注:1)此次实验作为《数字信号处理》课程实验成绩的重要依据,请同学们认真、独立完成,不得抄袭。
2)请在授课教师规定的时间内完成;
3)完成作业后 -
信号分析与处理复习资料全五篇
信号分析与处理
1.什么是信息?什么是信号?二者之间的区别与联系是什么?
信号是如何分类的?2.非平稳信号处理方法(列出方法就行)3.信号处理内积的意义,基函数的定义与物理意义。4.什 -
信号分析与处理综合设计实践指导书
信号分析与处理综合设计实践一、设计实践目的:
综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,并利用MATLAB作为工具进行实现,从而复习巩固课 -
基于+MATLAB+的语音信号分析与处理的课程设计
目 录 1.课程设计目的………………………………………………………………(1) 2.课程设计基本要求……………………………………………...………….(1) 3.课程设计内容……………
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《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理
《信号与系统》课程设计——语音信号的分析和处理 【设计题目】基于时频域的分析方法对语音信号进行分析和处理 【设计目标】尝试对语音信号进行时频域分析和处理的基本方法
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语音信号处理与识别
信号系统课程设计报告欧阳光亮2012029020025 语音信号处理与识别 目的:理解时域和频域尺度变换基本概念,掌握信号时频域分析方法,正确理解采样定理,准确理解滤波器的概念。 内
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《随机信号分析》习题答案(常建平)
1-9已知随机变量X的分布函数为求:①系数k;②X落在区间内的概率;③随机变量X的概率密度。解:第①问利用右连续的性质k=1第②问第③问1-10已知随机变量X的概率密度为(拉普拉斯分布),求