基于云计算的高铁振动数据预处理与特征提取研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·振动数据分析方法研究现状 | 第12-14页 |
| ·云计算研究现状 | 第14页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 MapReduce平台关键技术 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·Hadoop项目简介 | 第16-17页 |
| ·Hadoop编程模型分析 | 第17-20页 |
| ·Hadoop框架模型的特性 | 第17-18页 |
| ·Hadoop并行算法具备的特点 | 第18-19页 |
| ·HDFS的结构 | 第19-20页 |
| ·HDFS的数据冗余策略 | 第20页 |
| ·MapReduce编程框架结构 | 第20-23页 |
| ·Map映射阶段 | 第21页 |
| ·Reduce合并阶段 | 第21-22页 |
| ·Combiner局部合并阶段 | 第22-23页 |
| ·MapReduce编程开发过程 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于MapReduce的振动数据预处理 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·高铁振动数据预处理内容 | 第27-29页 |
| ·高铁振动实验数据集介绍 | 第27-28页 |
| ·高铁振动数据异常点处理 | 第28页 |
| ·高铁振动线性趋势项去除 | 第28-29页 |
| ·基于MapReduce的算法设计 | 第29-35页 |
| ·MapReduce并行算法描述 | 第29-31页 |
| ·算法实验设计 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于MapReduce的振动数据特征提取 | 第36-49页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·高铁振动数据特征描述 | 第36-38页 |
| ·平均值 | 第36页 |
| ·标准差 | 第36-37页 |
| ·均方值、有效值 | 第37页 |
| ·波峰值、相对峰值 | 第37页 |
| ·脉冲指标 | 第37页 |
| ·峭度指标 | 第37-38页 |
| ·裕度指标 | 第38页 |
| ·歪度指标 | 第38页 |
| ·基于MapReduce的高铁振动数据特征提取 | 第38-44页 |
| ·基于MapReduce的通道数据分离 | 第38-41页 |
| ·基于MapReduce的特征提取 | 第41-44页 |
| ·并行算法效率实验 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于振动数据特征的特性分析 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·基于特征的数据特性分析 | 第49-58页 |
| ·振动部件对振动数据的影响 | 第51-54页 |
| ·振动数据方向数据分类 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第65页 |
