小波分析和小波神经网络用于双模噪声的消噪
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·课题研究背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作及论文安排 | 第9-11页 |
| 第2章 小波基本理论 | 第11-24页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第11-18页 |
| ·小波分析与傅里叶分析 | 第12-13页 |
| ·一维连续小波变换 | 第13-15页 |
| ·离散小波变换 | 第15-17页 |
| ·多尺度分析 | 第17-18页 |
| ·小波包分析与脊波变换的基本理论 | 第18-21页 |
| ·小波包分析 | 第19-20页 |
| ·脊波分析 | 第20-21页 |
| ·小波在信号处理中的应用 | 第21-24页 |
| ·信号分解 | 第21-22页 |
| ·信号重构 | 第22页 |
| ·信号去噪 | 第22页 |
| ·其他应用 | 第22-24页 |
| 第3章 信号统计检测的基本理论及双模噪声简介 | 第24-33页 |
| ·已知信号的检测 | 第24-26页 |
| ·二元通信系统 | 第24-25页 |
| ·多元信号的检测 | 第25-26页 |
| ·判决准则 | 第26-30页 |
| ·贝叶斯准则 | 第27页 |
| ·最小错误概率准则 | 第27-28页 |
| ·聂曼—皮尔逊准则 | 第28-29页 |
| ·极大极小准则 | 第29-30页 |
| ·双模噪声的数学模型 | 第30-33页 |
| 第4章 小波变换用于双模噪声的消噪 | 第33-39页 |
| ·小波变换用于双模噪声的消噪分析 | 第33-34页 |
| ·三种双模噪声的消噪分析 | 第33-34页 |
| ·总结 | 第34页 |
| ·小波包变换用于双模噪声的消噪处理 | 第34-39页 |
| ·三种双模噪声的消噪的高斯化 | 第34-36页 |
| ·小波包检测系统的系统模型及仿真结果 | 第36-38页 |
| ·总结 | 第38-39页 |
| 第5章 小波神经网络简介及其用于双模噪声的消噪 | 第39-47页 |
| ·小波神经网络的基本理论 | 第39页 |
| ·小波神经网络类型 | 第39-42页 |
| ·小波神经网络的消噪算法 | 第42-43页 |
| ·小波神经网络消噪算法仿真结果 | 第43-46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 硕士期间发表论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
