| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题来源及问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究思路和结构安排 | 第11页 |
| ·主要创新点 | 第11-14页 |
| 2 预备知识 | 第14-22页 |
| ·混沌的概念与性质 | 第14-15页 |
| ·混沌的定义 | 第14页 |
| ·混沌运动的主要特点 | 第14-15页 |
| ·混沌时间序列的识别 | 第15页 |
| ·相空间重构 | 第15-17页 |
| ·相空间重构和Takens嵌入定理 | 第15页 |
| ·嵌入维数和延迟时间的确定 | 第15-17页 |
| ·自回归模型 | 第17-19页 |
| ·自回归模型研究现状 | 第17页 |
| ·多项式系数自回归模型(PCAR) | 第17-18页 |
| ·函数系数自回归模型(FAR) | 第18-19页 |
| ·噪声中信号检测的周期图法原理 | 第19-20页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第20-22页 |
| 3 局域多项式系数自回归预测模型 | 第22-36页 |
| ·基于相空间重构的LLP模型与其扩展模型KLLP模型 | 第22-25页 |
| ·LLP模型的参数估计 | 第23-24页 |
| ·KLLP模型的参数估计 | 第24页 |
| ·LLP模型和KLLP模型的算法流程 | 第24-25页 |
| ·仿真实验 | 第25-32页 |
| ·Lorenz系统 | 第26-28页 |
| ·Mackey-Glass系统 | 第28-30页 |
| ·Henon映射 | 第30-32页 |
| ·实证分析—基于太阳黑子时间序列 | 第32-34页 |
| ·结论 | 第34-36页 |
| 4 局域函数系数自回归预测模型 | 第36-44页 |
| ·基于相空间重构的LFP模型 | 第36-37页 |
| ·LFP模型的参数估计 | 第36-37页 |
| ·LFP模型的算法流程 | 第37页 |
| ·仿真实验 | 第37-44页 |
| ·Lorenz系统 | 第38-40页 |
| ·Mackey-Glass系统 | 第40-44页 |
| 5 基于局域线性自回归预测模型与卡尔曼滤波的微弱信号检测与恢复 | 第44-60页 |
| ·基于相空间重构和局域线性法的叠加信号一步预测 | 第44-45页 |
| ·叠加信号的相空间重构 | 第44-45页 |
| ·局域线性一步预测 | 第45页 |
| ·基于卡尔曼滤波的正弦信号恢复方法 | 第45-51页 |
| ·状态方程和量测方程的构建与卡尔曼滤波 | 第46-48页 |
| ·正弦信号的检测 | 第48-50页 |
| ·混合算法流程图 | 第50-51页 |
| ·混合算法的性能分析及评价准则 | 第51页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第51-60页 |
| 6 结束语 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第68页 |