基于贝叶斯小波包降噪方法的数据校正
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·数据校正概述 | 第10-12页 |
| ·数据校正的概念 | 第10页 |
| ·数据校正的发展现状 | 第10-12页 |
| ·工业应用情况 | 第12-13页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 小波变换的基本原理 | 第15-31页 |
| ·傅里叶变换和小波的对比 | 第15-19页 |
| ·小波变换的原理 | 第19-25页 |
| ·小波的分解 | 第20-23页 |
| ·小波的合成 | 第23-25页 |
| ·离散小波变换的概念 | 第25-29页 |
| ·小波包分解与小波分解的对比 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 贝叶斯分类理论与方法 | 第31-36页 |
| ·贝叶斯思想的基本概念 | 第31-32页 |
| ·从似然性到贝叶斯 | 第32-33页 |
| ·先验概率的选择 | 第33-35页 |
| ·先验概率的分类 | 第33-34页 |
| ·先验概率的选择 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于贝叶斯的小波包降噪方法 | 第36-49页 |
| ·小波包降噪的原理 | 第36页 |
| ·小波包降噪的流程 | 第36-46页 |
| ·用于小波包分解的小波基的选取 | 第36-39页 |
| ·信号降噪分解水平的选取 | 第39-41页 |
| ·基于贝叶斯的最优树选取 | 第41-45页 |
| ·阈值参数的选择 | 第45-46页 |
| ·过程测量信号的降噪 | 第46-47页 |
| ·信号分解以及系数阈值 | 第46页 |
| ·小波包重构 | 第46-47页 |
| ·结果和结论 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于贝叶斯的小波包化工过程数据校正应用 | 第49-65页 |
| ·数据校正 | 第49-52页 |
| ·测量数据的分类 | 第49-50页 |
| ·测量数据的基本原理 | 第50-52页 |
| ·某焦化厂生产流程及数据校正的作用 | 第52-54页 |
| ·数据协调模型的建立 | 第54-58页 |
| ·化工厂常用的数据校正模型 | 第54-56页 |
| ·某焦化厂协调模型提炼 | 第56-58页 |
| ·数据校正算法分析 | 第58-60页 |
| ·应用实例 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73-79页 |
