| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-29页 |
| ·研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外地质雷达的研究概况 | 第13-14页 |
| ·国外地质雷达研究情况 | 第13页 |
| ·国内地质雷达研究情况 | 第13-14页 |
| ·存在的问题 | 第14页 |
| ·地质雷达及其在公路工程中的应用 | 第14-27页 |
| ·地质雷达的工作原理 | 第14-17页 |
| ·地质雷达在工程中的应用 | 第17-23页 |
| ·瑞典地质雷达在江西婺源的应用 | 第23-27页 |
| ·地质雷达及其在公路工程中的应用小结 | 第27页 |
| ·本文的主要工作 | 第27-29页 |
| 第二章 基于MATLAB 的 IIR、FIR 与自适应滤波器的地质雷达数据处理 | 第29-61页 |
| ·MATLAB 实现IIR 与FIR 滤波器及其它滤波器 | 第29-47页 |
| ·IIR 滤波器 | 第30-35页 |
| ·FIR 滤波器 | 第35-47页 |
| ·自适应滤波去除直达波 | 第47-60页 |
| ·LMS 算法 | 第48-52页 |
| ·各种改进自适应滤波器应用于地质雷达去噪 | 第52-55页 |
| ·RLS 自适应滤波器应用于地质雷达去噪 | 第55-59页 |
| ·自适应卡尔曼滤波器 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第三章 地质雷达数据的小波分析 | 第61-80页 |
| ·小波分析基本理论 | 第61-64页 |
| ·小波分析应用于地质雷达图像理论分析 | 第64-71页 |
| ·小波分析应用于地质雷达函数的选择 | 第65-68页 |
| ·小波分析应用于地质雷达数据去噪阀值类型选取 | 第68-71页 |
| ·小波分析在地质雷达数据处理中的综合应用 | 第71-73页 |
| ·重构信号误差的检测 | 第71-72页 |
| ·多分辨分析的应用 | 第72-73页 |
| ·小波综合应用小结 | 第73页 |
| ·小波分析结合自适应滤波器 | 第73-77页 |
| ·小波自适应滤波 | 第73-74页 |
| ·软阀值去噪后作为目标函数 | 第74-76页 |
| ·硬阀值处理 | 第76-77页 |
| ·小波分析结合自适应方法分析总结 | 第77页 |
| ·故障诊断方法应用于地质雷达数据处理 | 第77-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第四章 地质雷达数据的小波包分析 | 第80-96页 |
| ·小波包分析基本理论 | 第80-81页 |
| ·小波包分析应用于地质雷达图像去噪 | 第81-84页 |
| ·全局阀值去噪 | 第81-82页 |
| ·小波包的综合应用 | 第82-83页 |
| ·小波包比值 | 第83-84页 |
| ·小波包自适应滤波器 | 第84-90页 |
| ·小波包结合自适应滤波应用于地质雷达图像数据去噪 | 第84-89页 |
| ·小波分析结合自适应方法分析总结 | 第89-90页 |
| ·小波包分析进行特征提取 | 第90-95页 |
| ·特征提取整体思路 | 第90-91页 |
| ·地质雷达信号进行小波包分析的具体算法 | 第91-93页 |
| ·计算时需要注意的地方 | 第93-94页 |
| ·具体计算实例 | 第94-95页 |
| ·数据比较 | 第95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 第五章 基于形态学的地质雷达数据特征提取 | 第96-131页 |
| ·基于形态学的地质雷达数据特征提取 | 第96-114页 |
| ·形态学基本理论 | 第96-98页 |
| ·图像特征提取的总体思路 | 第98-99页 |
| ·形态学应用于地质雷达衬砌数据处理 | 第99-114页 |
| ·图像增强用于检测衬砌中的微小结构 | 第114-127页 |
| ·图像增强基本理论 | 第114-115页 |
| ·灰度变换增强应用于地质雷达图像加强 | 第115-127页 |
| ·基于小波的图像增强处理 | 第127-130页 |
| ·基本理论 | 第127-128页 |
| ·基于小波的图像增强应用于地质雷达图像处理 | 第128-130页 |
| ·小结 | 第130-131页 |
| 第六章 结论与展望 | 第131-133页 |
| ·全文简要总结 | 第131-132页 |
| ·进一步研究与展望 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-141页 |
| 附录 A(攻读学位期间发表论文目录) | 第141-142页 |
| 详细摘要 | 第142-152页 |