| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·无损检测技术在现代工业发展中发挥重要作用 | 第10-11页 |
| ·超声检测成为应用最普遍的无损检测技术 | 第11页 |
| ·超声无损检测技术的发展现状及其趋势 | 第11-17页 |
| ·超声无损检测的应用范围不断扩大 | 第12-14页 |
| ·超声无损评价技术迅速崛起 | 第14-15页 |
| ·先进的超声检测仪器和方法不断涌现 | 第15-16页 |
| ·数字信号与智能信息处理技术在超声检测领域应用逐步深入 | 第16-17页 |
| ·本学位论文的意义及主要研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 检测声学信号处理基础理论 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·超声检测信号传输的数学模型 | 第20-22页 |
| ·层状介质模型 | 第20-21页 |
| ·声电转换系统模型 | 第21-22页 |
| ·相关的数字信号与智能信息处理理论 | 第22-30页 |
| ·时频信号处理—小波、复小波变换及其应用 | 第22-24页 |
| ·支持向量机模式识别理论 | 第24-27页 |
| ·支持向量机训练算法 | 第27-28页 |
| ·智能优化算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于支持向量机的小波域超声信号消噪技术 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·结构噪声的产生机理与裂谱分析算法的局限性 | 第31-33页 |
| ·超声回波信号在小波域内的分解 | 第33-35页 |
| ·利用支持向量机进行信噪分离 | 第35-36页 |
| ·信噪模式空间的建立 | 第35页 |
| ·支持向量机信噪分离器的设计与实现 | 第35-36页 |
| ·试验研究 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于小波变换和粒子群算法的反卷积技术 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·利用小波变换确定超声反射系数的位置集 | 第40-41页 |
| ·利用粒子群算法确定超声反射系数的幅值 | 第41-43页 |
| ·计算机模拟分析 | 第43-45页 |
| ·复合材料检测信号y(k)的模拟 | 第43-45页 |
| ·仿真试验 | 第45页 |
| ·试验研究 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别 | 第48-55页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·超声回波信号复小波变换的包络特征提取 | 第49-51页 |
| ·基于复小波变换的信号包络提取 | 第49-50页 |
| ·超声回波信号包络的特征参数提取 | 第50-51页 |
| ·缺陷类型识别多类分类器的设计 | 第51-52页 |
| ·试验研究 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-58页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研论文和参与的课题 | 第64-65页 |
| 完成的科研论文 | 第64页 |
| 参与的课题 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |