| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 系统电磁兼容测试内容及原始数据分析 | 第23-39页 |
| 2.1 系统电磁兼容测试 | 第24-32页 |
| 2.1.1 电台辐射发射特性测试 | 第25页 |
| 2.1.2 同车共址天线间耦合度和驻波比测试 | 第25-30页 |
| 2.1.3 同车电台共址干扰带宽测试 | 第30-31页 |
| 2.1.4 电搭接阻抗测试 | 第31-32页 |
| 2.2 原始测试数据库 | 第32-36页 |
| 2.2.1 数据库概述 | 第32-34页 |
| 2.2.2 电磁兼容测试数据库构建 | 第34-36页 |
| 2.3 测试数据特征分析需求及数据提取 | 第36-38页 |
| 2.3.1 数据分析需求 | 第36-37页 |
| 2.3.2 测试数据分类 | 第37页 |
| 2.3.3 测试数据提取 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于测试数据特征的数据挖掘方法分析 | 第39-61页 |
| 3.1 数据挖掘主要方法 | 第39-45页 |
| 3.1.1 关联分析法 | 第39-42页 |
| 3.1.2 聚类分析法 | 第42-44页 |
| 3.1.3 分类方法 | 第44-45页 |
| 3.1.4 预测方法 | 第45页 |
| 3.2 基于测试数据特征的数据挖掘方法分类 | 第45-47页 |
| 3.2.1 经典统计分析方法 | 第45-46页 |
| 3.2.2 新型数据挖掘方法 | 第46-47页 |
| 3.3 基于测试数据特征的典型方法实例分析 | 第47-60页 |
| 3.3.1 回归分析及建模实现 | 第47-53页 |
| 3.3.2 神经网络方法预测分析实现 | 第53-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 系统电磁兼容测试数据特征分析 | 第61-87页 |
| 4.1 基于耦合度和驻波比测试数据的分布特性研究 | 第61-72页 |
| 4.1.1 数据的典型分布规律 | 第61-64页 |
| 4.1.2 单次测试中不同车辆数据样本分布特性分析 | 第64-70页 |
| 4.1.3 单次测试中按设备类型分类的分布特性分析 | 第70-71页 |
| 4.1.4 数据分布特性研究的应用 | 第71-72页 |
| 4.2 基于聚类分析的测试数据量化方法 | 第72-74页 |
| 4.2.1 模糊聚类分析 | 第72-73页 |
| 4.2.2 贴近度计算 | 第73页 |
| 4.2.3 量化方法实例 | 第73-74页 |
| 4.3 辐射发射特性测试数据的预处理方法研究 | 第74-80页 |
| 4.3.1 小波消噪 | 第75-76页 |
| 4.3.2 曲线包络处理 | 第76-77页 |
| 4.3.3 延拓处理算法研究 | 第77-80页 |
| 4.4 基于测试数据的神经网络电磁兼容预测分析研究 | 第80-85页 |
| 4.4.1 驻波比预测研究 | 第80-84页 |
| 4.4.2 电磁兼容预测分析 | 第84-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 车载通信系统测试数据特征分析软件规划 | 第87-93页 |
| 5.1 软件设计流程 | 第87-88页 |
| 5.2 软件需求分析 | 第88页 |
| 5.3 软件设计规划 | 第88-92页 |
| 5.3.1 软件开发环境 | 第88-89页 |
| 5.3.2 软件总体数据库 | 第89-90页 |
| 5.3.3 软件总体设计 | 第90-92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第93-94页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 作者简介 | 第99-100页 |
