信号的分类 信号按类型分为哪几类？
\u4fe1\u53f7\u7684\u5206\u7c7b\u5bf9\u4fe1\u53f7\u7684\u5206\u7c7b\u65b9\u6cd5\u5f88\u591a\uff0c\u4fe1\u53f7\u6309\u6570\u5b66\u5173\u7cfb\u3001\u53d6\u503c\u7279\u5f81\u3001\u80fd\u91cf\u529f\u7387\u3001\u5904\u7406\u5206\u6790\u3001\u6240\u5177\u6709\u7684\u65f6\u95f4\u51fd\u6570\u7279\u6027\u3001\u53d6\u503c\u662f\u5426\u4e3a\u5b9e\u6570\u7b49\u3002
\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u786e\u5b9a\u6027\u4fe1\u53f7\u548c\u975e\u786e\u5b9a\u6027\u4fe1\u53f7\uff08\u53c8\u79f0\u968f\u673a\u4fe1\u53f7\uff09\u3001\u8fde\u7eed\u4fe1\u53f7\u548c\u79bb\u6563\u4fe1\u53f7\uff08\u5373\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u548c\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\uff09\u3001\u80fd\u91cf\u4fe1\u53f7\u548c\u529f\u7387\u4fe1\u53f7\u3001\u65f6\u57df\u4fe1\u53f7\u548c\u9891\u57df\u4fe1\u53f7\u3001\u65f6\u9650\u4fe1\u53f7\u548c\u9891\u9650\u4fe1\u53f7\u3001\u5b9e\u4fe1\u53f7\u548c\u590d\u4fe1\u53f7\u7b49\u3002
1\u3001\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7
\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u662f\u6307\u4fe1\u53f7\u6ce2\u5f62\u6a21\u62df\u7740\u4fe1\u606f\u7684\u53d8\u5316\u800c\u53d8\u5316\uff0c\u5176\u4e3b\u8981\u7279\u5f81\u662f\u5e45\u5ea6\u662f\u8fde\u7eed\u7684\uff0c\u53ef\u53d6\u65e0\u9650\u591a\u4e2a\u503c\uff1b\u800c\u5728\u65f6\u95f4\u4e0a\u5219\u53ef\u8fde\u7eed\uff0c\u4e5f\u53ef\u4e0d\u8fde\u7eed\u3002
2\u3001\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7
\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u662f\u6307\u4e0d\u4ec5\u5728\u65f6\u95f4\u4e0a\u662f\u79bb\u6563\u7684\uff0c\u800c\u4e14\u5728\u5e45\u5ea6\u4e0a\u4e5f\u662f\u79bb\u6563\u7684\uff0c\u53ea\u80fd\u53d6\u6709\u9650\u4e2a\u6570\u503c\u7684\u4fe1\u53f7\u3002\u5982\u7535\u62a5\u4fe1\u53f7\uff0c\u8109\u51b2\u7f16\u7801\u8c03\u5236(PCM\uff0cPulse Code Modulation)\u4fe1\u53f7\u7b49\u90fd\u5c5e\u4e8e\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u3002\u4e8c\u8fdb\u5236\u4fe1\u53f7\u5c31\u662f\u4e00\u79cd\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\uff0c\u5b83\u662f\u7531\u201c1\u201d\u548c\u201c0\u201d\u8fd9\u4e24\u4f4d\u6570\u5b57\u7684\u4e0d\u540c\u7684\u7ec4\u5408\u6765\u8868\u793a\u4e0d\u540c\u7684\u4fe1\u606f\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u4fe1\u53f7\u7684\u7279\u6027
\u5feb\u901f\u7684\u4fe1\u53f7\u5207\u6362\u65f6\u95f4(\u8fb9\u6cbf\u901f\u7387)\u5c06\u5bfc\u81f4\u56de\u6d41\u3001\u4e32\u6270\u3001\u963b\u5c3c\u632f\u8361(\u632f\u94c3)\u53ca\u53cd\u5c04\u7b49\u95ee\u9898\u7684\u589e\u52a0\u3002\u4fe1\u53f7\u7684\u8fb9\u6cbf\u901f\u7387\u4e0e\u4fe1\u53f7\u7684\u5de5\u4f5c\u9891\u7387\u662f\u4e24\u4e2a\u4e0d\u540c\u7684\u6982\u5ff5\uff0c\u9ad8\u7684\u8fb9\u6cbf\u901f\u7387\u4e0d\u4e00\u5b9a\u662f\u9ad8\u7684\u9891\u7387\u3002
\u4f8b\u5982\u5728\u5b9e\u9645\u7684\u5e94\u7528\u4e2d\uff0c\u53ef\u80fd\u7cfb\u7edf\u7684\u5de5\u4f5c\u9891\u7387\u5e76\u4e0d\u9ad8\u3002\u4f46\u5982\u679c\u4fe1\u53f7\u7684\u4e0a\u5347\u901f\u7387\u8fc7\u5feb\u7684\u8bdd\uff0c\u5c06\u4f1a\u4ea7\u751f\u8f83\u5927\u632f\u94c3\u73b0\u8c61\uff0c\u540c\u6837\u4f1a\u5e26\u6765\u4fe1\u53f7\u5b8c\u6574\u6027\u7684\u95ee\u9898\u3002
\u5f53\u632f\u94c3\u4fe1\u53f7\u8fbe\u5230\u5668\u4ef6\u6240\u80fd\u5bb9\u5fcd\u7684\u6781\u9650\u503c\u65f6\u4f1a\u4f7f\u5668\u4ef6\u5185\u90e8\u7684\u534a\u5bfc\u4f53\u7279\u6027\u53d1\u751f\u53d8\u5316(\u7535\u5b50\u8fc1\u79fb)\u3001\u5668\u4ef6\u53d1\u70ed\u53ca\u529f\u8017\u52a0\u5927\u7b49\u73b0\u8c61\uff0c\u9020\u6210\u7cfb\u7edf\u7684\u53ef\u9760\u6027\u964d\u4f4e\uff0c\u5e76\u4e14\u8f83\u5feb\u7684\u8fb9\u6cbf\u901f\u7387\u5176\u529f\u8017\u4e5f\u8d8a\u5927\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u4fe1\u53f7
\u4eba\u4eec\u901a\u5e38\u4ee5\u58f0\u3001\u5149\u3001\u7535\u4e3a\u8f7d\u4f53\u4f20\u9001\u6216\u63a5\u6536\u6d88\u606f\u3002
\u5b9a\u4e491\uff08\u4fa0\u4e49\uff09\uff1a\u4fe1\u53f7\u662f\u6d88\u606f\u7684\u8868\u73b0\u5f62\u5f0f\u6216\u4f20\u9001\u8f7d\u4f53\u3002
\u6d88\u606f\u662f\u4fe1\u53f7\u7684\u5177\u4f53\u5185\u5bb9\u3002
\u5b9a\u4e492\uff08\u5e7f\u4e49\uff09\uff1a\u4fe1\u53f7\u662f\u968f\u4e00\u4e9b\u53c2\u6570\u53d8\u5316\u7684\u67d0\u79cd\u7269\u7406\u91cf\u3002
\u4fe1\u53f7\u7684\u8868\u793a
\uff081\uff09\u6570\u5b66\u8868\u8fbe\u5f0f\u2014\u2014\u51fd\u6570
\uff082\uff09\u6ce2\u5f62\u56fe
\u4fe1\u53f7\u7684\u5206\u7c7b
1.\u786e\u5b9a\u4fe1\u53f7\u4e0e\u968f\u673a\u4fe1\u53f7
\u786e\u5b9a\u4fe1\u53f7\uff1a\u4fe1\u53f7\u5728\u5b9a\u4e49\u57df\u4e0a\u7684\u6bcf\u4e00\u70b9\u90fd\u6709\u786e\u5b9a\u503c\u3002
\u968f\u673a\u4fe1\u53f7\uff1a\u4e0d\u6ee1\u8db3\u786e\u5b9a\u4fe1\u53f7\u5b9a\u4e49\u7684\u4fe1\u53f7
2.\u8fde\u7eed\u65f6\u95f4\u4fe1\u53f7\u4e0e\u79bb\u6563\u65f6\u95f4\u4fe1\u53f7
\u8fde\u7eed\u65f6\u95f4\u4fe1\u53f7\uff1a\u4fe1\u53f7\u7684\u5b9a\u4e49\u57df\u4e3a\u8fde\u7eed\u533a\u95f4\uff0c\u901a\u5e38\u4ee5x(t)\u8868\u793a\uff0ct€R\u3002
\u4fe1\u53f7\u7684\u5b9a\u4e49\u57df\u4e3a\u8fde\u7eed\u533a\u95f4\u3002
\u79bb\u6563\u65f6\u95f4\u4fe1\u53f7\uff1a\u4fe1\u53f7\u7684\u5b9a\u4e49\u57df\u4e3a\u4e00\u4e9b\u79bb\u6563\u70b9\uff0c\u901a\u5e38\u4ee5x[k]\u8868\u793a\uff0ck€I\u3002
\u4fe1\u53f7\u7684\u5b9a\u4e49\u57df\u4e3a\u4e00\u4e9b\u79bb\u6563\u70b9\u3002
\u4e24\u8005\u5173\u7cfb
\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\uff1a\u5e45\u5ea6\u8fde\u7eed\u7684\u65f6\u95f4\u4fe1\u53f7\u3002
\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\uff1a\u5e45\u5ea6\u79bb\u6563\u7684\u65f6\u95f4\u4fe1\u53f7\u3002
3.\u5468\u671f\u4fe1\u53f7\u4e0e\u975e\u5468\u671f\u4fe1\u53f7
4.\u80fd\u91cf\u4fe1\u53f7\u4e0e\u529f\u7387\u4fe1\u53f7
\u80fd\u91cf\u4fe1\u53f7\uff1a\u5f52\u4e00\u5316\u80fd\u91cf\u4e3a\u975e\u96f6\u7684\u6709\u9650\u503c\uff0c\u5f52\u4e00\u5316\u529f\u7387\u4e3a\u96f6\u3002
\u529f\u7387\u4fe1\u53f7\uff1a\u5f52\u4e00\u5316\u80fd\u91cf\u4e3a\u65e0\u9650\u503c\uff0c\u5f52\u4e00\u5316\u529f\u7387\u4e3a\u975e\u96f6\u6709\u9650\u503c\u3002
\u5f52\u4e00\u5316\u80fd\u91cfW\u4e0e\u5f52\u4e00\u5316\u529f\u7387P\u7684\u5b9a\u4e49\uff1a
\u6ce8\u610f\uff1a\u4e00\u4e2a\u4fe1\u53f7\u53ef\u4ee5\u65e2\u4e0d\u662f\u80fd\u91cf\u4fe1\u53f7\u4e5f\u4e0d\u662f\u529f\u7387\u4fe1\u53f7\uff0c\u4f46\u4e0d\u53ef\u80fd\u65e2\u662f\u80fd\u91cf\u4fe1\u53f7\u53c8\u662f\u529f\u7387\u4fe1\u53f7\u3002
\u4fe1\u53f7\u7684\u6982\u5ff5\u4e0e\u5206\u7c7b
1.1 \u4fe1\u53f7\u7684\u6982\u5ff5
\u4fe1\u53f7\u662f\u4fe1\u606f\u4f20\u9012\u7684\u5a92\u4ecb\uff0c\u4fe1\u53f7\u662f\u8868\u793a\u6d88\u606f\u7684\u7269\u7406\u91cf\u3002\u5982\u7535\u4fe1\u53f7\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u5e45\u5ea6\u3001\u9891\u7387\u3001\u76f8\u4f4d\u7684\u53d8\u5316\u6765\u8868\u793a\u4e0d\u540c\u7684\u6d88\u606f\u3002\u8fd9\u79cd\u7535\u4fe1\u53f7\u6709\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u548c\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u4e24\u7c7b\u3002
1.2 \u4fe1\u53f7\u7684\u5206\u7c7b
\u5bf9\u4fe1\u53f7\u7684\u5206\u7c7b\u65b9\u6cd5\u5f88\u591a\uff0c\u4fe1\u53f7\u6309\u6570\u5b66\u5173\u7cfb\u3001\u53d6\u503c\u7279\u5f81\u3001\u80fd\u91cf\u529f\u7387\u3001\u5904\u7406\u5206\u6790\u3001\u6240\u5177\u6709\u7684\u65f6\u95f4\u51fd\u6570\u7279\u6027\u3001\u53d6\u503c\u662f\u5426\u4e3a\u5b9e\u6570\u7b49\uff0c\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u786e\u5b9a\u6027\u4fe1\u53f7\u548c\u975e\u786e\u5b9a\u6027\u4fe1\u53f7\uff08\u53c8\u79f0\u968f\u673a\u4fe1\u53f7\uff09\u3001\u8fde\u7eed\u4fe1\u53f7\u548c\u79bb\u6563\u4fe1\u53f7\uff08\u5373\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u548c\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\uff09\u3001\u80fd\u91cf\u4fe1\u53f7\u548c\u529f\u7387\u4fe1\u53f7\u3001\u65f6\u57df\u4fe1\u53f7\u548c\u9891\u57df\u4fe1\u53f7\u3001\u65f6\u9650\u4fe1\u53f7\u548c\u9891\u9650\u4fe1\u53f7\u3001\u5b9e\u4fe1\u53f7\u548c\u590d\u4fe1\u53f7\u7b49
\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u4e0e\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\uff1a
\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\uff1a\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u662f\u6307\u4fe1\u53f7\u6ce2\u5f62\u6a21\u62df\u7740\u4fe1\u606f\u7684\u53d8\u5316\u800c\u53d8\u5316\uff0c\u5176\u4e3b\u8981\u7279\u5f81\u662f\u5e45\u5ea6\u662f\u8fde\u7eed\u7684\uff0c\u53ef\u53d6\u65e0\u9650\u591a\u4e2a\u503c\uff1b\u800c\u5728\u65f6\u95f4\u4e0a\u5219\u53ef\u8fde\u7eed\uff0c\u4e5f\u53ef\u4e0d\u8fde\u7eed\u3002
信号x(t)的分类方法多种多样，工程上主要有五种分类方法:
1.连续时间信号和离散时间信号
按照x(t)是否随时间t连续取值分类，把信号分为连续时间信号和离散时间信号。连续时间信号是指在连续时间范围内所定义的信号，即在所讨论的时间间隔内，对于任意时间(除若干不连续点之外)都有确定的振幅值。但信号的振幅值可以是连续值，也可以是离散值。当信号在时间上和振幅值上都取连续值时，称为模拟信号或连续信号。如正弦函数、阶跃函数，以及由传声器所产生的信号都属于模拟信号。因此，模拟信号可以看做是连续时间信号的一个特例。
与连续时间信号相对应的是离散时间信号。离散时间信号是指仅在某些不连续的规定瞬时给出函数值，在其他时间没有定义，即作为独立变量的时间变量被量化了。同样，离散时间信号的振幅值既可以是连续值也可以是离散值。当离散时间信号的振幅值是连续值时，又称为抽样信号。抽样信号可以理解为在离散时间下对模拟信号的抽样。如果信号在时间上和振幅值上都是离散值，即在时间上和振幅值上都被量化了，则称为数字信号。数字信号是指利用一组数值来表示变量，而每个数值是用“0”或“1”的有限个二进制数码来表示。离散时间信号和数字信号这两个名词经常通用。离散时间信号的一些理论也适用于数字信号，所以这两个名词无需严格区分。
2.确定信号和随机信号
按照x(t)是否可以预知分类，把信号分为确定信号和随机信号。确定信号是预先可以知道其变化规律的信号，是时间t的确定函数。例如正、余弦信号波形函数，地震勘探中的多次反射波等。随机信号是不能预先知道其随时间变化规律的信号，含有不可预测的概念，不能用单一时间函数表示出来。所谓随机信号，是指一些不规则的信号，应用概率和统计的方法对这类信号的分析。例如，从地下地层反射回来的地震信号，其出现的时间和信号的强度都是随机的。这种信号的基本特性用其能谱分布及其参数的概率分布来表征。
3.周期信号和非周期信号
按照x(t)是否按一定时间重复出现对信号进行分类。
(1)周期信号
周期信号是指按一定的时间间隔周而复始，且无始无终的信号。如周期信号
物探数字信号分析与处理技术
由于正弦函数和余弦函数的波形相同，只是初始相角相差π/2，所以一般总称为简谐函数或简谐振动，在信号处理中又称为简谐信号。函数、振动、信号一般不严格区分，泛指同一个概念。
从式(2-3-1)可知，只要给出周期信号在任一周期内的变化过程，便可以知道这个信号在任何时刻的数值，所以周期信号又可以在一个周期内定义，记为
物探数字信号分析与处理技术
就传送消息来说，周期信号是不经济的，因为只在一个周期内信号起着传送消息的作用，其他时间的信号都是在重复已知的消息。但是在分析无线电线路或通信系统的工作特性时，周期信号却是经常被采用的。它常常是信号分析的基本信号。由于周期信号在全部时间内周而复始地出现，且是无始无终的，所以它对时间的无穷积分将等于无限大或不定值。但是，它对时间的平均值却是存在的。信号的平均值定义为
物探数字信号分析与处理技术
由于周期信号在一个周期内的平均值应与其在全部时间内的平均值相等，所以式(2-3-3)又可写为
物探数字信号分析与处理技术
对于周期信号，有以下积分等式:
物探数字信号分析与处理技术
其中t0为任意实数，
如果令t0=-T/2，则式(2-3-4)可写为
物探数字信号分析与处理技术
周期信号的平方在一个周期内积分的平均值，无论是电流或电压信号，都代表在单位电阻上损耗的平均功率，因此周期信号的平均功率记为
物探数字信号分析与处理技术
平均功率简称为功率。一般来说，周期信号都是功率信号。功率信号的平均功率为有限值，而总能量为无限大。
(2)非周期信号
非周期信号又称脉冲信号，是指在时间上不具有周而复始的特点，且为无始无终的信号。如果一个信号，虽然在一定时间间隔上具有周而复始的性质，但却不是无始无终的，这种信号也称为非周期信号，例如一个正弦信号段等。所以非周期信号又称为脉冲信号或有限长信号。一个无限长信号，如果不是周而复始的，例如一个指数衰减信号，也是非周期信号。
一个脉冲信号平方的积分，无论是电压或电流信号，都代表加到单位电阻上的能量，所以电压信号或电流信号的平方称为能量信号。信号的能量总是大于零的，所以
物探数字信号分析与处理技术
在分析信号时，常用信号的平方来代替原信号。
对于非周期信号，可能出现三种情况，持续时间有限的信号为能量信号，即上述的脉冲信号，如图2-3-1(a);持续时间无限、幅度有限的非周期信号为功率信号，如图2-3-1(b);持续时间无限、幅度也无限的非周期信号为非功率非能量信号，如图2-3-1(c)。
图2-3-1 三种非周期信号
4.实信号和复信号
按照x(t)是否等于它的复共轭x*(t)对信号分类。实信号x(t)=x*(t)，它是实函数;复信号x(t)≠x*(t)，它是一个复函数，即
物探数字信号分析与处理技术
其中x1(t)、x2(t)都是实函数，实际信号一般都是实信号，但是为了简化运算，常引用复信号，并以实部或虚部表示实际信号。
5.概周期信号
有限个周期不成公倍数的周期信号之和，构成了概周期信号。例如，概周期信号
物探数字信号分析与处理技术
是由两个不同频率的周期信号组成。由于不能严格地找到f(t)的周期，所以f(t)不能称为周期信号。若近似地取 ，f(t)可近似地看为周期等于10π的周期信号;若取 1.41，f(t)的周期将从10π增加到200π。逐步提高准确程度，即增加的近似数的位数，f(t)的近似周期将随之逐渐趋于无限大。由此可知，概周期信号的周期是不存在的，只有近似的周期，并且这类近似的周期是随着近似的程度而改变的。
概周期信号的特点在于:这种信号不满足周期性，这一点与周期信号不同。但这种信号具有平均功率，这一点与非周期信号不同。在地球物理勘探中所遇到的信号可以看成是以上这五种信号的组合。
绛旓細鎸夌収x(t)鏄惁闅忔椂闂磘杩炵画鍙栧煎垎绫伙紝鎶婁俊鍙峰垎涓鸿繛缁椂闂翠俊鍙峰拰绂绘暎鏃堕棿淇″彿銆傝繛缁椂闂翠俊鍙锋槸鎸囧湪杩炵画鏃堕棿鑼冨洿鍐呮墍瀹氫箟鐨勪俊鍙凤紝鍗冲湪鎵璁ㄨ鐨勬椂闂撮棿闅斿唴锛屽浜庝换鎰忔椂闂(闄よ嫢骞蹭笉杩炵画鐐逛箣澶)閮芥湁纭畾鐨勬尟骞呭笺備絾淇″彿鐨勬尟骞呭煎彲浠ユ槸杩炵画鍊硷紝涔熷彲浠ユ槸绂绘暎鍊笺傚綋淇″彿鍦ㄦ椂闂翠笂鍜屾尟骞呭间笂閮藉彇杩炵画鍊兼椂锛岀О涓烘ā...
绛旓細淇″彿鐨勫垎绫诲涓嬶細杩炵画鏃堕棿淇″彿鍜岀鏁ｆ椂闂翠俊鍙銆佺‘瀹氭т俊鍙蜂笌闅忔満淇″彿銆鍛ㄦ湡淇″彿銆侀潪鍛ㄦ湡淇″彿鍜屾鍛ㄦ湡淇″彿銆佽兘閲忎俊鍙峰拰鍔熺巼淇″彿銆1銆佽繛缁椂闂翠俊鍙峰拰绂绘暎鏃堕棿淇″彿 杩炵画淇″彿锛氭寚鍦ㄨ繛缁椂闂磋寖鍥村唴鎵瀹氫箟鐨勪俊鍙凤紝鍦ㄨ璁虹殑鏃堕棿闂撮殧鍐咃紝瀵逛簬浠绘剰鏃堕棿鍊硷紙闄よ嫢骞蹭笉杩炵画鐐瑰锛夐兘缁欏嚭纭畾鐨勫嚱鏁板笺傜鏁ｄ俊鍙凤細鍦ㄦ椂闂翠笂鏄...
绛旓細淇″彿鐨勫垎绫伙細锛1锛夋寜鏃跺煙鍙樺寲鐗规ф潵鍒嗭細鍏朵腑锛岀‘瀹氭т俊鍙锛氬彲鐢ㄦ暟瀛﹀叧绯诲紡鎴栧浘琛ㄦ潵鏄庣‘鎻忚堪鍏跺叧绯荤殑淇″彿銆傞潪纭畾鎬т俊鍙凤細鍏锋湁闅忔満鐨勭壒鐐癸紝姣忔瑙傛祴鐨勭粨鏋滈兘涓嶅悓锛屾棤娉曠敤鏁板寮忔垨鍥捐〃鎻忚堪鍏跺叧绯伙紝鏇翠笉鑳藉噯纭娴嬨傚彲鐢ㄦ鐜囩粺璁＄殑鏂规硶鐢辫繃鍘讳及璁℃湭鏉ャ備緥濡傦細鍗曡嚜鐢卞害鐨勬棤闃诲凹璐ㄩ噺-寮圭哀鎸姩绯荤粺銆傦紙2锛夋牴鎹嚱...
绛旓細淇″彿浠庝笉鍚岀殑瑙掑害鍙互绠鍗曞垝鍒嗕负纭煡淇″彿鍜岄殢鏈轰俊鍙凤紱鍛ㄦ湡淇″彿鍜岄潪鍛ㄦ湡淇″彿锛涜繛缁俊鍙峰拰绂绘暎淇″彿銆傛柟娉俊鍙峰睘浜庤繛缁佸懆鏈熷拰纭煡淇″彿銆1銆侀殢鏈轰俊鍙峰拰纭畾淇″彿2锛岀鏁ｄ俊鍙峰拰杩炵画淇″彿3锛屽懆鏈熷拰闈炲懆鏈熶俊鍙4锛岃兘閲忓拰鍔熺巼淇″彿5锛屾暟瀛椾俊鍙峰拰妯℃嫙淇″彿鏂规尝锛氱‘瀹氫俊鍙凤紝杩炵画锛屽懆鏈燂紝鍔熺巼锛屾ā鎷熶俊鍙峰叾浠栦篃鏈夊彲鑳斤紝姣斿闈...
绛旓細淇″彿鐨瀹氫箟鍙鍒嗙被濡備笅锛1銆佸畾涔夛細淇″彿鏄〃绀烘秷鎭殑鐗╃悊閲忥紝濡傜數淇″彿鍙互閫氳繃骞呭害銆侀鐜囥佺浉浣嶇殑鍙樺寲鏉ヨ〃绀轰笉鍚岀殑娑堟伅銆傝繖绉嶇數淇″彿鏈夋ā鎷熶俊鍙峰拰鏁板瓧淇″彿涓ょ被銆備俊鍙锋槸杩愯浇娑堟伅鐨勫伐鍏凤紝鏄秷鎭殑杞戒綋銆2銆佷粠骞夸箟涓婅锛屽畠鍖呭惈鍏変俊鍙枫佸０淇″彿鍜岀數淇″彿绛夈傚垎绫伙細鎸夌収瀹為檯鐢ㄩ斿尯鍒嗭紝淇″彿鍖呮嫭鐢佃淇″彿銆佸箍鎾俊鍙枫...
绛旓細濂藉鍒嗙被鏂瑰紡鍟婏紝灏辨垜杩樿寰楃殑灏辨湁浜旂浜嗭細1锛岄殢鏈轰俊鍙峰拰纭畾淇″彿 2锛岀鏁ｄ俊鍙峰拰杩炵画淇″彿 3锛鍛ㄦ湡鍜岄潪鍛ㄦ湡淇″彿 4锛岃兘閲忓拰鍔熺巼淇″彿 5锛屾暟瀛椾俊鍙峰拰妯℃嫙淇″彿 鈥︹︹︽柟娉細涓鑸槸纭畾淇″彿锛岃繛缁紝鍛ㄦ湡锛屽姛鐜囷紝妯℃嫙淇″彿 鍏朵粬涔熸湁鍙兘锛屾瘮濡傞潪鍛ㄦ湡鐨勶紝鍗犵┖姣斾笉涓鏍蜂簯浜戦兘鍙兘閫犳垚涓嶅悓鐨勭粨鏋溿備絾鏄粷澶ч儴鍒...
绛旓細浠ヤ笅鏄氦閫淇″彿鐨勫垎绫锛1銆佷氦閫氫俊鍙风伅锛岀孩缁跨伅锛堜氦閫氫俊鍙风伅锛夋槸浠ヨ瀹氭椂闂翠氦浜掓洿杩殑鍏夎壊璁彿锛岃缃簬浜ゅ矓璺彛鎴栧叾瀹冪壒娈婂湴鐐癸紝鐢ㄤ互灏嗛亾璺氳鏉冩寚瀹氱粰杞﹁締椹鹃┒浜轰笌琛屼汉锛岀鍒跺叾琛屾鍙婅浆鍚戠殑浜ら氱鍒惰鏂姐備互绾侀粍銆佺豢涓夎壊鐏彿鎴栬緟浠ラ煶鍝嶏紝鎸囩ず杞﹁締鍙婅浜哄仠姝佹敞鎰忎笌琛岃繘锛2銆佷氦閫氭爣蹇楋紝鐢ㄥ浘妗堛佺鍙...
绛旓細鍩哄甫锛氫俊婧愬彂鍑虹殑娌℃湁缁忚繃璋冨埗鐨勫師濮嬬數淇″彿鎵鍥烘湁鐨勯甯︼紙棰戠巼甯﹀锛夛紝绉颁负鍩烘湰棰戝甫锛岀畝绉板熀甯;杞芥尝锛氳璋冨埗浠ヤ紶杈淇″彿鐨娉㈠舰锛屼竴鑸负姝ｅ鸡娉備竴鑸姹傛寮﹁浇娉㈢殑棰戠巼杩滆繙楂樹簬璋冨埗淇″彿鐨勫甫瀹斤紝鍚﹀垯浼氬彂鐢熸贩鍙狅紝浣夸紶杈撲俊鍙峰け鐪;鎴戜滑涓鑸渶瑕佸彂閫佺殑鏁版嵁鐨勯鐜囨槸浣庨鐨勶紝濡傛灉鎸夌収鏈韩鐨勬暟鎹殑棰戠巼鏉ヤ紶杈擄紝涓嶅埄浜...
绛旓細妯℃嫙淇″彿鍜屾暟瀛椾俊鍙 褰撴垜浠妸妯℃嫙閲忓拰鏁板瓧閲忚浆鎹㈡垚鐢靛帇(鎴栫數娴)淇″彿鏃,寰楀埌鐨勭數鍘(鎴栫數娴)淇″彿涔熷垎涓烘ā鎷熶俊鍙峰拰鏁板瓧淇″彿涓ゅぇ绫汇傚伐浣滃湪妯℃嫙淇″彿涓嬬殑鐢靛瓙鐢佃矾绉颁负 妯℃嫙鐢靛瓙鐢佃矾(绠绉版ā鎷熺數璺) ,鑰屽伐浣滃湪鏁板瓧淇″彿涓嬬殑鐢靛瓙鐢佃矾绉颁负 鏁板鐢靛瓙鐢佃矾(绠绉版暟瀛楃數璺) ,鏁板瓧淇″彿鍦ㄧ數璺腑甯歌〃鐜颁负绐佸彉鐨勭數鍘嬫垨鐢垫祦. 鐢变簬鏁板瓧...
绛旓細鐢淇″彿鐨褰㈠紡鏄绉嶅鏍风殑锛屽彲浠ヤ粠涓嶅悓鐨勮搴﹁繘琛鍒嗙被銆傛牴鎹淇″彿鐨闅忔満鎬у彲浠ュ垎涓虹‘瀹氫俊鍙峰拰闅忔満淇″彿锛涙牴鎹俊鍙风殑鍛ㄦ湡鎬у彲鍒嗕负鍛ㄦ湡淇″彿鍜岄潪鍛ㄦ湡淇″彿锛涙牴鎹俊鍙风殑杩炵画鎬у彲浠ュ垎涓鸿繛缁椂闂翠俊鍙峰拰绂绘暎淇″彿锛涘湪鐢靛瓙绾胯矾涓皢淇″彿鍒嗕负妯℃嫙淇″彿鍜屾暟瀛椾俊鍙枫 鏁板瓧淇″彿鎸囧箙搴︾殑鍙栧兼槸绂绘暎鐨勶紝骞呭艰〃绀鸿闄愬埗鍦ㄦ湁闄愪釜...
