| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·两相流速度测量的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·两相流速度测量的主要方法 | 第12-14页 |
| ·两相流速度测量的发展现状 | 第14页 |
| ·论文的章节安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 经验模态分解方法 | 第16-26页 |
| ·经验模态分解方法的发展现状及应用 | 第16-17页 |
| ·经验模态分解方法的基本概念及原理 | 第17-25页 |
| ·瞬时频率 | 第17-18页 |
| ·时间特征尺度 | 第18-19页 |
| ·固有模态分量 | 第19-20页 |
| ·经验模态分解方法 | 第20-22页 |
| ·停止准则 | 第22-23页 |
| ·经验模态分解结果 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 盲源信号分离 | 第26-43页 |
| ·盲源信号分离的基本概念、分类及基本步骤 | 第26-29页 |
| ·盲源信号分离的基本概念 | 第26-27页 |
| ·盲源信号分离的分类 | 第27-28页 |
| ·盲源信号分离实现的基本步骤 | 第28-29页 |
| ·盲源信号分离的发展与应用 | 第29-30页 |
| ·盲源信号分离数学模型的建立 | 第30-32页 |
| ·盲源信号分离的基本假设条件及分离结果的不确定性 | 第32-33页 |
| ·信号的预处理 | 第33-34页 |
| ·信号的中心化处理 | 第33页 |
| ·信号的预白化处理 | 第33-34页 |
| ·盲源信号分离的独立性判据 | 第34-38页 |
| ·用高阶统计量作独立性判据 | 第34-36页 |
| ·信息论框架下的判据 | 第36-38页 |
| ·盲源信号分离的优化算法 | 第38-42页 |
| ·批处理 | 第38-39页 |
| ·自适应算法 | 第39-40页 |
| ·逐次提取 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于 EMD 和 FastICA 的单通道盲源信号分离 | 第43-54页 |
| ·单通道盲源信号分离 | 第43-47页 |
| ·单通道盲源信号分离的研究背景 | 第43-44页 |
| ·单通道盲源信号分离可分离条件 | 第44-45页 |
| ·单通道盲源信号分离的研究进展 | 第45-47页 |
| ·单通道盲源信号分离的应用现状 | 第47页 |
| ·基于EMD 和FastICA 的单通道盲源信号分离 | 第47-53页 |
| ·单通道盲源信号分离的数学模型 | 第47-48页 |
| ·算法的基本思路 | 第48-49页 |
| ·FastICA 算法优化判据的选择 | 第49-50页 |
| ·算法流程 | 第50页 |
| ·仿真实验 | 第50-53页 |
| ·分离性能指标 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于 EMD 和单通道盲源信号分离测量两相流速度 | 第54-62页 |
| ·基于EMD 和电容传感器的空间滤波法测量两相流速度 | 第54-58页 |
| ·电容传感器的空间滤波法的测速原理 | 第54-55页 |
| ·基于EMD 和电容传感器的空间滤波法测量两相流速度的仿真实验 | 第55-58页 |
| ·基于单通道盲源信号分离和相关法测量两相流速度 | 第58-61页 |
| ·相关法测速的原理 | 第58页 |
| ·基于单通道盲源信号分离和相关法测量两相流速度的仿真实验 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与建议 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第69-70页 |
