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发动机异响的特征提取与模式识别

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 发动机异响识别的目的及意义第9页
    1.2 发动机异响诊断方法研究第9-11页
        1.2.1 发动机异响诊断方法研究的意义第9-10页
        1.2.2 发动机异响诊断方法的发展第10-11页
    1.3 异响模式识别的研究现状第11-12页
    1.4 本文主要研究内容第12-15页
2 小波滤波理论及算法第15-29页
    2.1 信号的频域描述第15-16页
        2.1.1 傅里叶变换第15-16页
        2.1.2 短时傅里叶变换第16页
    2.2 小波变换理论第16-18页
        2.2.1 连续小波变换第17-18页
        2.2.2 离散小波变换第18页
    2.3 小波滤波理论及其方法第18-21页
        2.3.1 小波滤波理论第18-20页
        2.3.2 小波滤波的主要方法第20-21页
    2.4 小波空域相关滤波第21-25页
        2.4.1 小波空域相关滤波理论第21-24页
        2.4.2 改进的小波空域相关滤波第24-25页
    2.5 信号滤波效果评价第25-28页
        2.5.1 评价参数第25-26页
        2.5.2 不同滤波方法的滤波效果第26-28页
    2.6 本章小结第28-29页
3 基于小波包能量谱的特征提取第29-35页
    3.1 小波包基本理论第29-31页
        3.1.1 小波包分析理论第29-30页
        3.1.2 小波包算法第30-31页
    3.2 小波包能量谱理论及方法第31-32页
        3.2.1 小波包能量谱的定义第31页
        3.2.2 小波包分解步骤第31-32页
    3.3 实验信号分析第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
4 基于双谱估计的特征提取第35-49页
    4.1 高阶统计量理论第35-40页
        4.1.1 高阶矩和高阶累积量第35-38页
        4.1.2 高阶谱的定义第38-39页
        4.1.3 高阶累积量和高阶谱的性质第39-40页
    4.2 双谱的估计方法第40-42页
        4.2.1 直接法双谱估计第41页
        4.2.2 间接法双谱估计第41-42页
    4.3 双谱的物理意义及作用第42-44页
        4.3.1 双谱的物理意义第42页
        4.3.2 双谱的对角切片第42-44页
    4.4 实验数据的双谱分析第44-48页
    4.5 本章小结第48-49页
5 基于支持向量机的模式识别第49-59页
    5.1 统计学习理论的基础内容第49-51页
        5.1.1 VC维理论第49-50页
        5.1.2 结构风险最小化原则第50-51页
    5.2 支持向量机的分类模型第51-56页
        5.2.1 最优分类面第51-53页
        5.2.2 核函数的选择第53-54页
        5.2.3 基于网格搜索法的参数寻优第54-56页
    5.3 实验数据分析第56-57页
    5.4 本章小结第57-59页
6 实测发动机异响数据识别第59-79页
    6.1 测试对象及相应仪器第59-62页
        6.1.1 测试对象第59-60页
        6.1.2 信号采集设备第60-62页
    6.2 信号的采集第62-65页
        6.2.1 测试工况第63页
        6.2.2 选择测点第63-64页
        6.2.3 传声器布置第64页
        6.2.4 信号测取流程第64-65页
    6.3 发动机异响信号分析第65-75页
        6.3.1 发动机的时域信号及功率谱第65-68页
        6.3.2 信号的小波包能量谱第68-70页
        6.3.3 信号的双谱分布第70-75页
    6.4 发动机信号的模式识别第75-78页
        6.4.1 核函数及参数的选择第75-76页
        6.4.2 异响信号的模式识别第76页
        6.4.3 模式识别的软件实现第76-78页
    6.5 本章小结第78-79页
7 全文总结第79-81页
致谢第81-83页
参考文献第83-85页

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