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ECE 3084 - 信号与系统 3-0-0-3 X X X X X ECE 4271 - DSP 的应用 3-0-3-4 X X ECE 4260 - 随机信号及应用 3-0-0-3 X X ECE 4273 - 专用信号处理器的设计合成 2-0-3-3 ECE 4122 - 工程应用的高级编程技术 2-0-3-3 X X ECE 4783 - 医学图像处理简介 3-0-0-3 ECE 4258 - 数字图像处理(以前称为 4803 IMG) 3-0-0-3 X ECE 4270 - DSP 基础知识 3-0-0-3 X X X ECE 4252 - 机器学习基础知识(以前称为 ECE 4803 FML) 3-0-0-3 X X X
第1章简介1 1.1什么是信号?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2信号分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1模拟或数字信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2周期性和十个杂志信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.3确定性和随机信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.2.4真实和复杂的信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3典型的现实世界生物医学信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.1脑电图(EEG)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1.3.2心电图(ECG)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.3电击图(EOG)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.4电视图(ERG)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 1.3.1脑电图(EEG)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2心电图(ECG)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.3电击图(EOG)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.4电视图(ERG)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.5肌电图(EMG)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
亲爱的,请注意以下事项:*学生达到 3 年级学分后可以注册工程经济学课程(0401301)和工程中的专业、社会和道德问题课程(1502300)= 注册 84 个学分。 *学生完成 90 个学分后可以注册实践培训(0406490)= 学生必须完成 3 年级学分。 *学生完成所选选修课的先修课程后可以注册任何 SREE 课程选修课。 *SREE 学生的每门理论课程为 3 个学分,但编程 I(1501116)为 4 个学分,工程中的专业、社会和道德问题(1502300)为 1 个学分除外。 *SREE 学生的每门实验课程为 1 个学分。 *学习计划中的3门课程有教程:编程I(1501116)、电路分析I(0402202)和随机信号理论(0402241)。
每种载荷条件的响应时间历史。在时间域中,使用雨流循环计数技术(Matsuishi 和 Endo 1968)直接计算应力的时间历史。然后使用 Palmgren-Miner(Palmgren 1924,Miner 1945)损伤累积定律对每个循环的损伤进行线性求和。时间域方法适用于任何类型的信号,无论是随机信号还是确定性信号。然而,这种方法对于随机载荷而言计算量很大,因为需要较长的应力时间历史才能以统计准确的方式生成应力范围直方图的尾部。极端情况实现不佳可能会对疲劳寿命估计产生不利影响,因为最具破坏性的事件可归因于尾部的高应力范围。因此,损伤估计的收敛性会随着
课程概述:概率,随机变量和随机信号的概念。随机过程的一阶和二阶统计。事件点的泊松分布。随机变量及其特征。CDF&PDF及其属性。存在定理。高斯RV,Poisson RV,Bernoulli分布的RV和均匀分布的RV,线性系统对随机信号输入的响应;功率密度光谱和基本关系。线性馈回控制的分析设计。parseval的定理及其概括。M.S.E. 对不同情况的估计。 维纳蹄积分方程和解决方案方法。 高斯 - 马尔可夫序列和过程模型;连续和离散线性系统的最佳预测,过滤和平滑。M.S.E.对不同情况的估计。维纳蹄积分方程和解决方案方法。高斯 - 马尔可夫序列和过程模型;连续和离散线性系统的最佳预测,过滤和平滑。
使用快速傅里叶变换模拟进行随机振动测试的传统方法已经过时,因为这种方法仅限于考虑功率谱密度。后者意味着 FFT 方法基于高斯随机信号模型。但是,MIL-STD- 810F 标准规定“必须小心检查现场测量的非高斯行为概率密度”。现在要求测试工程师“确保在遇到非高斯分布时测试和分析硬件和软件是合适的”。人们普遍认为时间波形复制可以解决非高斯问题。然而,TWR 方法不是模拟,因为复制测试仅代表一个测量的道路样本,而不是像模拟测试那样代表一种道路类型。这里讨论了复制和模拟之间的这种差异。考虑了两种基于峰度和偏度特征的非高斯模拟方法(多项式函数变换和特殊相位选择),并给出了模拟各种现场数据的实例。
本文以 AIRBUS A350XWB MSN1 的地面振动测试为背景,该测试在首飞前不久进行。该测试由来自德国航空航天中心和法国国家航空航天研究所 (DLR-ONERA) 的跨国 GVT 团队在法国图卢兹的 AIRBUS 设施内进行,仅用了 9 个测量日。在测试期间,使用了 LMS Scadas III 数据采集系统,采集单元采用分布式架构,通过 300 米光纤电缆连接,以最大限度地缩短传感器电缆长度。总共记录了 530 个加速度信号、27 个力信号和 33 个其他信号。该结构通过 13 个电动振动器从 23 个位置受到激励,主要使用优化的扫频正弦信号,偶尔使用随机信号,获得超过 180 次激励运行。为了了解更多信息,还对一些特定模式应用了相位共振法 (PRM)。
本论文的目的是演示如何对水平轴风结构失效进行疲劳和力学理论分析。实现这一目标所需的计算链特别长,原因有两个:首先,风速随时间随机变化;其次,桅杆的振动幅度由于其固有振动频率而被放大。整整一章致力于对空间和时间上的风速进行建模。同一章演示了如何从功率谱密度(PSD)函数合成随机信号。转子的轴向力是风力结构水平轴上最重要的载荷。该力与风速呈非线性关系。这意味着需要使用谱估计技术从信号中确定轴向力的 PSD。 Thomson Multitaper 方法被证明对于该应用是最令人满意的。桅杆位移的 PSD 是通过将结构系统的承受能力与代表所有载荷的力的 PSD 相关联来确定的。最终可以从其 DSP 合成约束信号。讨论并应用了称为雨流的加载周期计数技术。事实上,压力信号具有可变幅度
目的:随机过程是电气工程研究生研究的核心课程,对于那些希望专门从事沟通,控制,信号处理和网络的人来说,必不可少的课程。主题对于其他领域(例如机器学习,财务工程,操作研究和算法设计)也非常有用。本课程的主要目的是向学生介绍对概率,随机变量和随机信号(或随机过程)的严格且相当全面的看法。课程的第一部分将从概率和随机变量的全面视图开始。将研究条件概率和期望的概念。一旦看到基础知识,我们将研究随机现象的研究中所需的重要结果,因为它们在信号和噪声的建模中表现出来,即独立性,正常性等。基于这些,我们将研究关键结果,例如中心限制定理,大量定律和收敛概念。本课程的后三分之一将专门研究重要的信号模型,尤其是所谓的广泛固定过程的理论。该课程将以对马尔可夫连锁店的介绍为结束,这些链条是建模和算法开发的通用过程。总体目的是为学生提供与随机过程相关的潜在结构,特别是作为信号和系统模型,并学习在涉及随机现象的应用中工作的主要工具。