首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--通信论文--通信理论论文--信号处理论文

分数阶信号合成与滤波技术研究及应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-21页
   ·研究背景及意义第11-14页
   ·分数阶信号处理的理论基础第14-19页
     ·分数阶微积分第14-16页
     ·Alpha稳定分布第16-18页
     ·分数阶傅里叶变换第18-19页
   ·本文创新点及主要内容第19-21页
2 分数阶随机信号第21-42页
   ·固定阶次分数阶随机信号第21-27页
     ·长相关随机信号第21-22页
     ·固定阶次分数阶布朗运动与固定阶次分数阶高斯噪声第22-25页
     ·线性固定阶次分数阶alpha稳定分布运动与稳定分布噪声第25-27页
   ·可变阶次分数阶随机信号第27-29页
     ·可变阶次分数阶布朗运动与可变阶次分数阶高斯噪声第28-29页
     ·线性可变阶次分数阶alpha稳定分布运动与稳定分布噪声第29页
   ·分数阶随机信号的参数估计第29-40页
     ·重尾分布参数估计第29-31页
     ·Hurst参数估计第31-36页
     ·局部Holder指数估计第36-40页
   ·本章小结第40-42页
3 分数阶信号合成及分数阶系统的物理实现第42-61页
   ·固定阶次分数阶信号合成第43-45页
   ·可变阶次分数阶信号合成第45-51页
     ·可变阶次分数阶高斯噪声合成方法第45-47页
     ·可变阶次分数阶高斯噪声合成实例第47-51页
   ·固定阶次分数阶系统的物理实现第51-55页
     ·固定阶次分数阶微/积分器介绍第51-53页
     ·固定阶次分数阶微/积分器的物理实现第53-55页
   ·可变阶次分数阶系统的物理实现第55-60页
     ·随温度变化的可变阶次分数阶微/积分器的物理实现第55-59页
     ·模拟可变阶次分数阶微/积分器应用前景分析第59-60页
   ·本章小结第60-61页
4 分数阶滤波器第61-85页
   ·固定阶次分数阶滤波器(s~2+as+b)~(-γ)第61-71页
     ·(s~2+as+b)~(-γ)滤波器冲激响应分析第62-67页
     ·基于冲激响应不变法的(s~2+as+b)~(-γ)滤波器离散化第67-71页
   ·分布阶次分数阶微分器与积分器第71-76页
     ·分布阶次分数阶微/积分器冲激响应分析第72-73页
     ·基于冲激响应不变法的分布阶次分数阶微/积分器离散化第73-76页
   ·分布阶次分数阶低通滤波器第76-80页
     ·分布阶次分数阶低通滤波器冲激响应分析第77-78页
     ·基于冲激响应不变法的分布阶次分数阶低通滤波器离散化第78-80页
   ·分布参数分数阶低通滤波器第80-84页
     ·分布参数分数阶低通滤波器冲激响应分析第80-83页
     ·基于冲激响应不变法的分布参数分数阶低通滤波器离散化第83-84页
   ·本章小结第84-85页
5 最优分数阶阻尼器第85-98页
   ·分布阶次分数阶质量—弹簧黏弹性阻尼系统第86-88页
   ·基于频域方法的最优分数阶阻尼系统第88-90页
   ·基于时域方法的最优分数阶阻尼系统第90-97页
   ·本章小结第97-98页
6 分数阶信号处理技术应用第98-130页
   ·基于分数阶信号处理技术的生物腐蚀电化学噪声分析第98-113页
     ·实验方法及数据获取第98-99页
     ·基于整数阶信号处理技术的常规分析方法第99-104页
     ·基于分数阶信号处理技术的分析方法第104-113页
   ·分子运动的重尾分布及局部记忆特征分析第113-121页
     ·重尾分布第114页
     ·分子运动时间序列第114-116页
     ·分子运动时间序列的无限二阶统计量及重尾分布分析第116-119页
     ·分子运动时间序列的长记忆及局部记忆分析第119-121页
   ·人体睡眠脑电信号的可变分数阶特性分析第121-129页
     ·数据介绍及分析方法第122-124页
     ·人体睡眠脑电信号的分数阶特性分析第124-126页
     ·人体睡眠脑电信号的可变分数阶特性分析第126-129页
   ·本章小结第129-130页
7 总结与展望第130-133页
参考文献第133-146页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第146-148页
致谢第148-150页
作者简介第150-151页

论文共151页,点击 下载论文
上一篇:基于网络挖掘与机器学习技术的相关反馈研究
下一篇:混沌同步中信息传递的研究