| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第10-12页 |
| 2 气固两相流流速测量系统 | 第12-26页 |
| 2.1 静电传感器设计 | 第13-16页 |
| 2.1.1 静电传感器的分类 | 第13-15页 |
| 2.1.2 静电传感器电荷感应原理 | 第15-16页 |
| 2.2 气固两相流流速测量系统硬件及软件设计 | 第16-25页 |
| 2.2.1 信号调理电路设计 | 第16-18页 |
| 2.2.2 实时数据采集及算法实现硬件平台 | 第18-20页 |
| 2.2.3 气固两相流信号自适应滤波处理 | 第20-23页 |
| 2.2.4 互相关测速算法 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 气固两相流信号最小均方自适应滤波及数据分析 | 第26-42页 |
| 3.1 最小均方自适应滤波算法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 维纳滤波器 | 第26-27页 |
| 3.1.2 最速下降法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 最小均方自适应滤波算法 | 第28页 |
| 3.2 最小均方算法特性 | 第28-31页 |
| 3.3 步长因子和滤波器阶数对算法的影响 | 第31-32页 |
| 3.4 基于LMS准则的自适应滤波算法 | 第32-37页 |
| 3.4.1 LMS-牛顿算法 | 第33页 |
| 3.4.2 量化误差算法 | 第33-35页 |
| 3.4.3 归一化LMS算法 | 第35-36页 |
| 3.4.4 变换域LMS算法 | 第36页 |
| 3.4.5 仿射投影算法 | 第36-37页 |
| 3.5 气固两相流信号实验数据分析 | 第37-40页 |
| 3.5.1 气固两相流信号最小均方自适应滤波处理 | 第38-39页 |
| 3.5.2 LMS自适应滤波对气固两相流流速测量精度的影响 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 气固两相流信号递归最小二乘自适应滤波及数据分析 | 第42-50页 |
| 4.1 递归最小二乘自适应滤波算法 | 第42-44页 |
| 4.2 递归最小二乘算法特性 | 第44-45页 |
| 4.3 基于常规RLS算法的改进算法 | 第45-47页 |
| 4.4 气固两相流信号实验数据分析 | 第47-49页 |
| 4.4.1 气固两相流信号的RLS自适应滤波处理 | 第47-48页 |
| 4.4.2 RLS自适应滤波对气固两相流流速测量精度的影响 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 气固两相流信号小波变换的自适应滤波及数据分析 | 第50-66页 |
| 5.1 小波变换原理及其基本滤波算法 | 第50-55页 |
| 5.1.1 小波变换 | 第50-51页 |
| 5.1.2 离散小波变换的快速算法-Mallat算法 | 第51-53页 |
| 5.1.3 小波阈值去噪算法 | 第53-55页 |
| 5.2 基于小波变换的自适应滤波方法 | 第55-61页 |
| 5.2.1 阈值自适应小波滤波算法 | 第55-56页 |
| 5.2.2 小波阈值滤波结合最小均方自适应滤波算法 | 第56-61页 |
| 5.3 气固两相流信号实验数据分析 | 第61-63页 |
| 5.3.1 基于小波分解的LMS自适应滤波实验数据分析 | 第61-62页 |
| 5.3.2 基于小波分解的自适应滤波对气固两相流流速测量精度的影响 | 第62-63页 |
| 5.4 采用三种滤波方法对同一气固两相流信号数据处理 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第76页 |
