| 1 绪论 | 第1-11页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·目标识别与图像处理 | 第7-8页 |
| ·被动毫米波探测系统组成 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-11页 |
| 2 探测系统模型与信号分析 | 第11-28页 |
| ·被动毫米波探测的理论基础 | 第11-12页 |
| ·被动毫米波探测原理 | 第11-12页 |
| ·探测系统设计思想 | 第12-16页 |
| ·系统所采用的天线与目标识别率 | 第13-14页 |
| ·探测系统识别原理 | 第14-16页 |
| ·系统的探测过程模型和被动探测信号 | 第16-28页 |
| ·目标信号描述 | 第16-23页 |
| ·系统的信噪比分析 | 第23-28页 |
| 3 目标信号的预处理 | 第28-40页 |
| ·小波分析基础 | 第28-34页 |
| ·小波分析简介 | 第28-29页 |
| ·小波分析原理 | 第29-30页 |
| ·多尺度分析与二进小波变换 | 第30-32页 |
| ·小波变换的快速算法-MALLAT算法 | 第32-34页 |
| ·小波去噪 | 第34-38页 |
| ·噪声在小波变换下的特征 | 第34-35页 |
| ·小波去噪原理 | 第35页 |
| ·小波去噪方法分类 | 第35-37页 |
| ·阈值的选择 | 第36-37页 |
| ·小波去噪的算法 | 第37-38页 |
| ·目标信号去噪仿真 | 第38-40页 |
| 4 目标信号的特征提取与信息融合 | 第40-51页 |
| ·基于小波分析的特征提取方法概述 | 第40-41页 |
| ·目标特征量的确定 | 第41页 |
| ·目标特征量的提取与判决 | 第41-46页 |
| ·小波网络选用的小波--Marr小波及其小波变换性质 | 第41-42页 |
| ·小波网络设计 | 第42页 |
| ·小波网络结构和算法 | 第42-46页 |
| ·小波BP网络 | 第42-43页 |
| ·BP算法 | 第43-44页 |
| ·利用BP算法进行小波网络优化 | 第44-46页 |
| ·目标识别系统的信息融合 | 第46-49页 |
| ·信息融合分析 | 第46-48页 |
| ·融合规则--决策依据 | 第48-49页 |
| ·识别器的结构框图 | 第49页 |
| ·仿真分类结果与结论 | 第49-51页 |
| 5 目标识别的电路实现 | 第51-66页 |
| ·目标识别器 | 第51-65页 |
| ·DSP芯片概况 | 第51-53页 |
| ·TI公司的TMS320C54XX系列DSP | 第53-54页 |
| ·TMS320C54XX系列DSP硬件结构 | 第54页 |
| ·目标识别系统的设计 | 第54-65页 |
| ·硬件电路设计 | 第55-58页 |
| ·软件设计 | 第58-64页 |
| ·系统仿真与调试 | 第64-65页 |
| ·试验结果 | 第65页 |
| ·一些思考 | 第65-66页 |
| 结束语 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |