推导了在斩波电路中采用随机脉冲位置(RPP)策略和随机载波频率(RCF)策略开关函数的功率谱密度(PSD)解析表达式。通过引入随机变量的特征函数,详细讨论了随机变量的分布对PSD的影响,为随机脉宽调制技术的设计提供了有效途径,仿真分析和实验结果的对照验证了表达式的正确性。

在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢？因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰（可以理解为"**噪声**"），这种干扰在时域上表现得不太明显，因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）。 **傅立叶原理**表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

为提高长壁工作面运输机的生产安全可靠性,介绍了运输机减速器的润滑磨损故障监测及诊断技术方法。基于油液分析与铁谱技术,在线监测润滑磨损状态、不停机预知诊断故障。总结出在线监测方法、减速器失效工况下润滑油中的元素成分及性能特征、主要摩擦副的典型磨粒图谱。实际应用取得显著技术经济效益,具有普及应用价值。

2,3-丁二醇催化氧化产物的气相色谱分析方法研究，王振宇，曲喜欢，用Agilent 6890N型气相色谱仪氢火焰离子检测器(FID)，以HP-5为色谱柱对2,3-丁二醇催化氧化产物进行了定量分析。考察了不同的色谱操作条件�

奇异谱分析SSA做信号去噪、分解，奇异谱分析SSA做信号去噪、分解，奇异谱分析SSA做信号去噪、分解，奇异谱分析SSA做信号去噪、分解奇异谱分析SSA做信号去噪、分解奇异谱分析SSA做信号去噪、分解奇异谱分析SSA做信号去噪、分解

奇异谱分析的matlab程序（包括部分实验结果） my_ssa_pure.m 奇异谱分析滤波 ssa_period.m 奇异谱分析周期提取 ssa_trends.m 奇异谱分析趋势判定 ssa_interpolation3.m 奇异谱分析迭代插值 奇异谱分析的matlab程序（包括部分实验结果） my_ssa_pure.m 奇异谱分析滤波 ssa_period.m 奇异谱分析周期提取 ssa_trends.m 奇异谱分析趋势判定 ssa_interpolation3.m 奇异谱分析迭代插值 奇异谱分析的matlab程序（包括部分实验结果） my_ssa_pure.m 奇异谱分析滤波 ssa_period.m 奇异谱分析周期提取 ssa_trends.m 奇异谱分析趋势判定 ssa_interpolation3.m 奇异谱分析迭代插值 奇异谱分析的matlab程序（包括部分实验结果） my_ssa_pure.m 奇异谱分析滤波 ssa_period.m 奇异谱分析周期提取 ssa_trends.m 奇异谱分析趋势判定 ssa_interpolation3.m 奇异谱分析迭代插值

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析

在空间匹配滤波器设计过程中，为抑制输入场景中背景噪音对输出相关平面上相关点的影响，通过比较匹配滤波函数和背景噪音的傅里叶谱，根据两者差值的量级对匹配滤波函数的振幅进行非线性调制，在匹配滤波过程中使设计的空间匹配滤波器对强噪音的傅里叶谱处透过率降低，而尽量保持输入图像傅里叶谱的高透过率，从而增加输出相关平面上的信噪比，实现相关点的正确探测。计算机模拟和实验结果表明：与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到较大改善。

在Alpha稳定分布下结合共变理论、循环平稳理论和分数低阶矩等理论, 推导了BPSK 信号的循环平稳特性和低阶循环谱密度, 结果表明稳定分布下BPSK信号的低阶循环谱结构同高斯假设下的谱结构是一致的. 最后在Matlab 下进行了仿真验证, 仿真结果与理论推导相符合, 但基于稳定分布所设计的算法具有良好的抗脉冲噪声的性能, 对复杂背景下的调制识别或者盲分离提供新的途径.