| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 文章创新点 | 第11-12页 |
| 2 混沌理论基础 | 第12-18页 |
| 2.1 混沌的概念与性质 | 第12-14页 |
| 2.1.1 混沌的定义 | 第12-14页 |
| 2.1.2 混沌运动的主要特点 | 第14页 |
| 2.2 相空间重构理论 | 第14-17页 |
| 2.2.1 相空间重构和Takens嵌入定理 | 第15页 |
| 2.2.2 相空间重构参数的确定 | 第15-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 混沌时间序列的预测 | 第18-24页 |
| 3.1 混沌时间序列预测方法概述 | 第18页 |
| 3.2 全域法 | 第18-20页 |
| 3.3 RBF神经网络 | 第20-21页 |
| 3.4 局域法 | 第21-22页 |
| 3.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 4 基于局域线性自回归模型的混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测与恢复 | 第24-32页 |
| 4.1 混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测与恢复思路 | 第24-25页 |
| 4.2 混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测 | 第25-28页 |
| 4.2.1 微弱脉冲信号的检测 | 第25-26页 |
| 4.2.2 局域线性自回归模型 | 第26-28页 |
| 4.2.3 微弱脉冲信号的检测 | 第28页 |
| 4.3 混沌噪声背景下微弱脉冲信号的恢复 | 第28-32页 |
| 4.3.1 双局域线性模型 | 第28-29页 |
| 4.3.2 DLL模型的参数估计 | 第29-30页 |
| 4.3.3 微弱脉冲信号的恢复 | 第30-32页 |
| 5 仿真实验结果与分析 | 第32-38页 |
| 5.1 实验一：微弱脉冲信号存在性的检测实验 | 第32-33页 |
| 5.2 实验二：微弱脉冲信号的恢复实验 | 第33-35页 |
| 5.3 实验三：不同强度脉冲信号的检测及恢复实验 | 第35页 |
| 5.4 实验四：不同模型的性能比较 | 第35-38页 |
| 6 结论 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 附录 | 第45页 |