基于高阶统计量和小波分析的特征提取
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·本文研究的背景及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究动态 | 第9-12页 |
| ·水下目标识别的特殊复杂性 | 第9-10页 |
| ·高阶统计量在目标识别中的应用 | 第10-11页 |
| ·小波分析在目标识别中的应用 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 高阶统计量与小波分析的理论基础 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·随机变量的特征函数 | 第13-14页 |
| ·高阶矩和高阶累计量的定义 | 第14页 |
| ·高阶矩谱和高阶累计量谱的定义 | 第14-16页 |
| ·双谱的性质和算法 | 第16-19页 |
| ·双谱的性质 | 第16-18页 |
| ·双谱的算法 | 第18-19页 |
| ·小波分析理论 | 第19-24页 |
| ·小波变换 | 第19-20页 |
| ·多分辨分析 | 第20-23页 |
| ·小波包分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于高阶统计量的特征提取 | 第25-36页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·舰船噪声的产生机理 | 第26-29页 |
| ·基于双谱和三谱的特征提取 | 第29-34页 |
| ·数据结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于小波分析的特征提取 | 第36-53页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·实测数据 | 第36-37页 |
| ·基于多分辨分析的特征提取 | 第37-42页 |
| ·常用小波函数介绍 | 第37-38页 |
| ·离散小波变换 | 第38-40页 |
| ·小波多分辨分析 | 第40-41页 |
| ·基于多分辨的特征提取与分类 | 第41-42页 |
| ·基于小波包的特征提取 | 第42-45页 |
| ·小波包分析 | 第42-44页 |
| ·基于小波包的特征提取与分类 | 第44-45页 |
| ·小波多分辨分形特征 | 第45-52页 |
| ·分形理论 | 第45-46页 |
| ·分形维的定义 | 第46-47页 |
| ·小波多分辨能量分形特征 | 第47-50页 |
| ·分类识别 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 全文总结 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第59-60页 |
