基于自适应多尺度随机共振的机械故障诊断方法研究，胡兵兵，何正嘉，为了克服传统随机共振只能处理小参数信号的限制，自适应多尺度随机共振被广泛应用于机械故障诊断领域。然而，已有的方法在选择参

arduino单片机结合脉搏传感器实现心率信号采集

该程序实现将NI采集卡6259作为信号发生器，输出幅度和频率可调，同时可采集输出信号，以波形图和波形图表两种形式呈现采集效果

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详细记述了关于FPGA中数字信号处理与工程应用实践中关于应用开发的有关代码实现以及工程中遇到的实际问题

基于D-S的决策级信息融合的故障诊断，王璇，周丰，为保证石油钻井过程安全可靠运行，对其故障诊断方法的研究具有重大意义。本文在国内外故障诊断技术的基础上，提出了基于传感器间

决策级融合 在信息表示的最高层次上进行的融合处理。不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成预处理、特征抽取、识别或判断，以建立对所观察目标的初步结论，然后通过相关处理、决策级融合判决，最终获得联合推断结果，从而直接为决策提供依据。 因此，决策级融合是直接针对具体决策目标，充分利用特征级融合所得出的目标各类特征信息，并给出简明而直观的结果。 决策级融合优点： 实时性最好 在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策，因此具有良好的容错性。

Adaptive Signal Processing 自适应信号处理 清华大学 薛永林的

matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

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