支持向量机在频率估计算法中的应用研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 SLT概述 | 第17-21页 |
| 1.2.1 机器学习简介 | 第17-19页 |
| 1.2.2 SLT简介 | 第19-21页 |
| 1.2.2.1 VC维 | 第19页 |
| 1.2.2.2 学习的一致性问题 | 第19-20页 |
| 1.2.2.3 泛化能力的界 | 第20页 |
| 1.2.2.4 结构风险最小化准则 | 第20-21页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第21-27页 |
| 1.3.1 频率估计研究现状 | 第21-23页 |
| 1.3.2 SVM研究现状 | 第23-27页 |
| 1.3.2.1 SVM算法研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3.2.2 SVM在信号处理中的应用研究现状 | 第24-27页 |
| 1.4 论文的主要工作及创新点 | 第27-29页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第29-32页 |
| 第二章 基于LS-SVR的DFT内插频率估计算法 | 第32-52页 |
| 2.1 引言 | 第32-36页 |
| 2.2 LS-SVR简介 | 第36-41页 |
| 2.2.1 SVR简介 | 第36-39页 |
| 2.2.2 LS-SVR简介 | 第39-41页 |
| 2.3 基于LS-SVR的DFT内插频率估计算法 | 第41-46页 |
| 2.3.1 算法流程 | 第41-42页 |
| 2.3.2 性能分析 | 第42-46页 |
| 2.4 实验仿真 | 第46-51页 |
| 2.4.1 均值性能 | 第46-47页 |
| 2.4.2 频率估计性能 | 第47页 |
| 2.4.3 DFT点数K的影响 | 第47-48页 |
| 2.4.4 内插倍数L的影响 | 第48页 |
| 2.4.5 样本个数N的影响 | 第48-49页 |
| 2.4.6 计算量 | 第49-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 基于SVR的相位解绕与频率估计算法 | 第52-66页 |
| 3.1 引言 | 第52-55页 |
| 3.2 基于SVR的相位解绕与频率估计算法 | 第55-59页 |
| 3.2.1 算法流程 | 第56-58页 |
| 3.2.2 SVR参数设置 | 第58-59页 |
| 3.3 实验仿真 | 第59-64页 |
| 3.3.1 均值性能 | 第60-61页 |
| 3.3.2 相位解绕性能 | 第61-62页 |
| 3.3.3 频率估计性能 | 第62-63页 |
| 3.3.4 收敛性能 | 第63-64页 |
| 3.3.5 初相θ的影响 | 第64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 基于LS-SVC的星座图频率估计算法 | 第66-80页 |
| 4.1 引言 | 第66-68页 |
| 4.2 LS-SVC简介 | 第68-70页 |
| 4.2.1 SVC简介 | 第68-69页 |
| 4.2.2 LS-SVC简介 | 第69-70页 |
| 4.3 基于LS-SVC的星座图频率估计算法 | 第70-75页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第70-73页 |
| 4.3.2 LS-SVC参数设置 | 第73-75页 |
| 4.4 实验仿真 | 第75-77页 |
| 4.4.1 均值性能 | 第75-76页 |
| 4.4.2 频率估计性能 | 第76-77页 |
| 4.4.3 相位θ_1的影响 | 第77页 |
| 4.4.4 样本个数N的影响 | 第77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-80页 |
| 第五章 基于SVR的线性调频信号联合参数估计算法 | 第80-94页 |
| 5.1 引言 | 第80-82页 |
| 5.2 基于SVR的线性调频信号联合参数估计算法 | 第82-85页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第82-83页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第83-84页 |
| 5.2.3 SVR参数设置 | 第84-85页 |
| 5.3 实验仿真 | 第85-92页 |
| 5.3.1 均值性能 | 第85-86页 |
| 5.3.2 相位解绕性能 | 第86-87页 |
| 5.3.3 IF和IFR估计性能 | 第87-89页 |
| 5.3.4 样本个数N的影响 | 第89页 |
| 5.3.5 初相φ的影响 | 第89-90页 |
| 5.3.6 非Gaussian噪声的影响 | 第90-92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-94页 |
| 第六章 基于SVM的频谱感知系统设计方案 | 第94-102页 |
| 6.1 引言 | 第94页 |
| 6.2 具体方案 | 第94-97页 |
| 6.2.1 频谱感知系统描述 | 第94-96页 |
| 6.2.2 基于SVM的频谱感知系统 | 第96-97页 |
| 6.3 基于SVM的关键技术 | 第97-99页 |
| 6.3.1 基于LS-SVC的信号检测技术 | 第97-98页 |
| 6.3.2 基于SVC的调制识别技术 | 第98-99页 |
| 6.4 本章小结 | 第99-102页 |
| 第七章 总结与展望 | 第102-106页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第102-104页 |
| 7.2 存在的问题 | 第104页 |
| 7.3 未来工作展望 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-122页 |
| 作者简历 | 第122页 |
