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基于小波变换的目标机动检测

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-13页
   ·课题的研究背景第10-11页
   ·论文研究的内容及重点解决的问题第11-13页
第二章 机动检测第13-33页
   ·机动目标模型第13-17页
     ·微分多项式模型第13-15页
     ·SINGER模型第15-16页
     ·机动目标当前统计模型第16-17页
   ·机动检测原理第17-20页
     ·机动目标跟踪的基本原理第17-18页
     ·机动检测与机动辨识第18-20页
   ·传统的机动检测方法第20-31页
     ·可调白噪声模型第20-21页
     ·输入估计法第21-25页
     ·变维算法第25-28页
     ·高阶累积量方法第28-31页
   ·两种多分辨率方法第31页
   ·小结第31-33页
第三章 MALLAT算法用于机动检测第33-56页
   ·概述第33-37页
     ·小波分析的原理简介第33-35页
     ·小波分析的定义第35-36页
     ·离散小波变换第36-37页
   ·多分辨分析简介第37-39页
     ·多分辨分析的定义第37-39页
     ·多分辨率测量数据结构第39页
   ·MALLAT塔式分解与重构算法第39-43页
     ·MALLAT算法的思想第40页
     ·MALLAT算法第40-42页
     ·重构公式第42页
     ·MALLAT算法的应用第42-43页
   ·小波分析与非平稳信号检测第43-47页
     ·噪声在小波变换下的传播性质及噪声强度的估计第45-46页
     ·利用小波变换进行信号的消噪和重构第46-47页
   ·基于MALLAT算法的机动检测第47-55页
     ·多分辨率建模第49-51页
     ·多分辨率多模机动检测第51-55页
   ·小结第55-56页
第四章 第二代小波变换第56-72页
   ·提升小波变换第56-66页
     ·提升小波变换基本步骤第56-58页
     ·利用提升算法构造小波基第58-60页
     ·提升算法的多相表示第60-63页
     ·传统小波的提升实现第63-66页
   ·整数小波变换第66-68页
   ·基于提升小波变换的机动目标跟踪第68-71页
   ·小结第71-72页
第五章 结论与展望第72-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文目录第78页

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