首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化系统论文--数据处理、数据处理系统论文

水下测深系统信息处理技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-14页
第一章 绪论第14-18页
   ·多波束测深技术的发展概况第14-16页
     ·国外多波束测深系统的发展及现状第14-15页
     ·国内多波束测深系统的发展及现状第15-16页
   ·多波束测量数据处理技术的发展第16-17页
     ·国外多波束测量数据处理软件的发展第16页
     ·国内多波束测量数据处理软件的发展第16-17页
   ·本文的主要工作第17-18页
第二章 多波束测深原理及数据处理第18-29页
   ·多波束系统测深原理及其基本构成第18-19页
   ·多波束勘测的精度评估第19-21页
     ·国际海道测量标准第19-20页
     ·深度数据质量统计评估第20-21页
   ·多波束测深数据处理技术第21-22页
   ·多波束测量原始数据提取第22-24页
     ·SeaBeam 系列多波束系统输出数据结构第22-23页
     ·原始多波束数据的分离和提取第23-24页
     ·多波束数据提取结果第24页
   ·多波束数据的预处理第24-27页
     ·预处理的主要工作第24-25页
     ·声速剖面误差及校正第25-27页
     ·潮汐数据预处理第27页
     ·定位数据预处理第27页
     ·姿态数据预处理第27页
   ·多波束测量数据合并处理第27-28页
     ·波束脚印归位第27-28页
     ·坐标系统转换第28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 船姿数据的修正及航迹拟合第29-48页
   ·船姿受动因素分析第29-30页
     ·航偏角及其受动因素第29-30页
     ·纵摇及其受动因素第30页
     ·横摇及其受动因素第30页
     ·动态吃水及其受动因素第30页
   ·波束脚印归位的地理坐标转换具体实现第30-32页
   ·船姿对多波束测量数据的影响第32-35页
     ·航偏角的影响第33页
     ·横摇对多波束测量数据的影响第33-34页
     ·纵摇对多波束测量数据的影响第34页
     ·动态吃水对多波束测量数据的影响第34-35页
   ·船姿数据的合理性检验第35-37页
     ·误差的分类第35-36页
     ·船姿数据合理性检验第36-37页
   ·船姿数据去粗差第37-41页
     ·最小二乘分段拟合第37页
     ·五次三点平滑法第37-38页
     ·指数加权法第38-41页
   ·基于卡尔曼滤波的船姿数据的平滑滤波第41-45页
     ·卡尔曼滤波法简介第42页
     ·卡尔曼滤波的数学描述第42页
     ·自适应卡尔曼滤波法第42-43页
     ·姿态数据滤波仿真第43-45页
   ·定位数据的处理第45-47页
     ·定位数据的检查与剔除第45-46页
     ·海上测线(航迹)拟合技术第46-47页
   ·本章总结第47-48页
第四章 多波束深度数据的中值滤波处理第48-62页
   ·多波束深度数据的野值分类第48页
   ·多波束数据的编辑原则第48-49页
   ·常见的粗大误差判别准则第49-50页
     ·准则的种类第49-50页
     ·判别准则的比较第50页
   ·深度数据的一般编辑方法第50-51页
   ·中值滤波第51-56页
     ·经典中值滤波第51-52页
     ·距离加权中值滤波算法第52页
     ·基于中值绝对偏差的决策判别准则第52-53页
     ·性能处理第53-56页
   ·应用万有引力模型的中值滤波第56-61页
     ·改进的万有引力质点模型第56-57页
     ·中值滤波滑动窗口法第57-60页
     ·算法性能分析第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 基于三次样条曲面的多波束测深信息处理第62-74页
   ·三次样条理论第62-65页
     ·三次样条曲线算法第62-63页
     ·三次曲面构造理论第63-65页
   ·算法实现第65-69页
     ·数据矩阵初始化设计第65-67页
     ·平面交点计算第67-68页
     ·曲面拟合第68-69页
   ·实测数据处理第69-73页
     ·坐标恢复第69-70页
     ·深度数据滤波分析第70-73页
     ·结论第73页
   ·本章小结第73-74页
第六章 支持向量机模型下的深度数据滤波第74-84页
   ·线性判别函数第74-76页
   ·支持向量机理论第76-77页
   ·支持向量机的滤波实现第77-80页
     ·支持向量机去噪模型第77页
     ·滤波输入向量及训练样本设计第77页
     ·支持向量机实现深度值滤波第77-80页
     ·常见核函数的类型第80页
   ·性能分析第80-83页
   ·本章小结第83-84页
第七章 总结与展望第84-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-91页
在学期间的研究成果第91页

论文共91页,点击 下载论文
上一篇:基于ARM9和FPGA的高速便携式数据采集前端的设计
下一篇:基于Linux的无线多媒体环境监测系统软件的设计与实现