| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·论文的研究背景 | 第10-13页 |
| ·机械故障诊断技术的概述 | 第10-11页 |
| ·声学故障诊断技术的发展概述 | 第11-12页 |
| ·盲解卷积技术简介 | 第12页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外盲解卷积应用于声信号的发展现状 | 第13-18页 |
| ·盲解卷积理论的研究现状 | 第13-15页 |
| ·声信号故障诊断的应用现状 | 第15页 |
| ·国内外盲解卷积在声信号故障诊断中的应用现状 | 第15-18页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 盲信号处理的理论基础及常用算法 | 第20-42页 |
| ·瞬时盲分离与盲解卷积的数学模型 | 第20-23页 |
| ·瞬时盲分离的数学模型 | 第20-21页 |
| ·盲解卷积的数学模型 | 第21-23页 |
| ·瞬时盲分离与盲解卷积常用算法研究 | 第23-40页 |
| ·瞬时盲分离常用算法研究 | 第23-31页 |
| ·盲解卷积常用算法研究 | 第31-40页 |
| ·盲信号处理算法的比较 | 第40-41页 |
| ·瞬时盲分离算法的分离效果评价 | 第40-41页 |
| ·盲解卷积算法的分离效果评价 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 盲解卷积的改进算法 | 第42-52页 |
| ·基于小波变换的盲解卷积改进算法 | 第42-44页 |
| ·小波分析介绍 | 第42-43页 |
| ·改进算法流程 | 第43页 |
| ·仿真研究 | 第43-44页 |
| ·基于微粒群优化的盲解卷积改进算法 | 第44-47页 |
| ·微粒群算法简介 | 第44-45页 |
| ·改进算法流程 | 第45-46页 |
| ·仿真研究 | 第46-47页 |
| ·基于实数编码混沌量子遗传算法优化的盲解卷积改进算法 | 第47-50页 |
| ·实数编码混沌量子遗传算法简介 | 第47-49页 |
| ·改进算法流程 | 第49页 |
| ·仿真研究 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 盲解卷积应用于声信号分析处理的实验研究 | 第52-64页 |
| ·半消声室声信号实验 | 第52-56页 |
| ·实验目的 | 第52页 |
| ·实验设备 | 第52-53页 |
| ·实验方案 | 第53-54页 |
| ·实验分析 | 第54-56页 |
| ·普通环境故障轴承声信号实验 | 第56-59页 |
| ·实验目的 | 第56-57页 |
| ·实验设备 | 第57-58页 |
| ·实验方案 | 第58-59页 |
| ·基于盲解卷积分析滚动故障轴承声信号 | 第59-63页 |
| ·滚动轴承的失效形式与常用诊断方法 | 第59-61页 |
| ·盲解卷积实验分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于MATLAB GUI的声信号盲分离工具箱 | 第64-72页 |
| ·功能设计 | 第64-65页 |
| ·系统实现 | 第65-69页 |
| ·瞬时盲分离功能 | 第65-68页 |
| ·盲解卷积功能 | 第68-69页 |
| ·实验数据处理 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-76页 |
| ·论文总结 | 第72-73页 |
| ·主要创新点 | 第73-74页 |
| ·研究展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表学术论文 | 第86页 |